


Wie kann ich die letzte Zeile für jeden eindeutigen Bezeichner in PostgreSQL effizient abrufen?
PostgreSQL: Extrahieren der letzten Zeile für jeden eindeutigen Bezeichner
In PostgreSQL kann es vorkommen, dass Sie die Informationen aus dem extrahieren müssen letzte Zeile, die jedem eindeutigen Bezeichner innerhalb eines Datensatzes zugeordnet ist. Berücksichtigen Sie die folgenden Daten:
ID-Datum another_info<br> 1 2014-02-01 kjkj<br> 1 2014-03-11 ajskj<br> 1 2014-05-13 kgfd<br> 2 2014-02-01 SADA<br> 3 2014-02 -01 sfdg<br> 3 2014-06-12 fdsA<br>
Um die letzte Informationszeile für jede eindeutige ID im Datensatz abzurufen, können Sie den effizienten Distinct-On-Operator von Postgres verwenden:
select distinct on (id) id, date, another_info from the_table order by id, date desc;
Diese Abfrage gibt Folgendes zurück Ausgabe:
ID-Datum another_info<br> 1 2014-05-13 kgfd<br> 2 2014-02-01 SADA<br> 3 2014-06-12 fdsA<br>
Wenn Sie es vorziehen Für eine datenbankübergreifende Lösung, die möglicherweise geringfügige Leistungseinbußen mit sich bringt, können Sie ein Fenster verwenden Funktion:
select id, date, another_info from ( select id, date, another_info, row_number() over (partition by id order by date desc) as rn from the_table ) t where rn = 1 order by id;
In den meisten Fällen ist die Lösung mit einer Fensterfunktion schneller als die Verwendung einer Unterabfrage.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich die letzte Zeile für jeden eindeutigen Bezeichner in PostgreSQL effizient abrufen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

MySQLstringtypesimpactstorageandperformanceasfollows:1)CHARisfixed-length,alwaysusingthesamestoragespace,whichcanbefasterbutlessspace-efficient.2)VARCHARisvariable-length,morespace-efficientbutpotentiallyslower.3)TEXTisforlargetext,storedoutsiderows,

Mysqlstringtypesincludevarchar, Text, char, enum, undset.1) varcharisversatileforVariable-LengthStringuptoaspecifiedLimit.2) TextissidealforlargetextStorageWithoutadefinedLimit.3) charisfixed-längen, geeigneter ForconsistentDatalikeCodecodes.4) EnumforcesDataTaTaTableConSconsistentDatalikaScodes.4)

MySqloffersVariousStringDatatypes: 1) Charforfixed-Länge-Strings, 2) varcharforvariable-Lengthtext, 3) Binary und VarbinaryforBinaryData, 4) BloBandtextForLargedata und 5) Enumandforcontrolledinput

TOGRANTREMMENTIONSTONEWMYSQLUSERS, folgt der THESESTEPS: 1) AccessMysqlasauser withSuffePrivileges, 2) CreateeNewuserwiththecreateuserCommand, 3) UsetheGrantcommandtospecifificpermissionSlikesSelect, Einfügung, orallprivileSontespezifizierungen, und orallprivileSonegierungen, und orallprivileSonegierungen, und orallprivileSonegierungen, und 4), orallprivileSONSONSONSONSONSORTIONALS, und4) und 4), und 4), und 4)), und 4), orallprivileSoneger

Toaddusersinmysqleffektiv und secury, folge theSesteps: 1) UseTheCreatErStatementToaddanewuser, spezifizieren derHostandastrongPassword.2) GrantNeornyprivileGeSusingTheGrantstatement, AdheringTothprincipleastprivilege.3) implementssecurityMectoNityMeaSualslyLection

ToaddanewuserwithComplexPermissionssinmysql, folge theSeSteps: 1) CreateThEserWithCreatUser'newuser '@' localhost'IdentifiedBy'pa ssword ';. 2) GranTeadaccessToAlltablesin'myDatabase'withGrantSelectonMyDatabase.to'newuser'@'localhost';.

Die String -Datentypen in MySQL umfassen Zeichen, Varchar, Binär, Varbarin, Blob und Text. Die Kollationen bestimmen den Vergleich und die Sortierung von Saiten. 1.Ch ist für Zeichenfolgen mit fester Länge geeignet. Varchar ist für Zeichenfolgen variabler Länge geeignet. 2. Für Binärdaten werden immer wieder variäarisch verwendet, und Blob und Text werden für große Objektdaten verwendet. 3.. Sortierregeln wie UTF8MB4_unicode_ci ignoriert den oberen und unteren Fall und eignet sich für Benutzernamen. UTF8MB4_BIN ist fallempfindlich und für Felder geeignet, die einen genauen Vergleich erfordern.

Die beste Auswahl der MySQLVarchar -Spaltenlänge sollte auf der Datenanalyse basieren, zukünftiges Wachstum berücksichtigen, die Leistungsauswirkungen bewerten und die Anforderungen an den Charaktersatz bewerten. 1) Analyse der Daten, um typische Längen zu bestimmen; 2) zukünftige Expansionsraum reservieren; 3) Auf die Auswirkungen großer Länge auf die Leistung achten; 4) Betrachten Sie die Auswirkungen von Zeichensätzen auf die Speicherung. Durch diese Schritte können die Effizienz und Skalierbarkeit der Datenbank optimiert werden.


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