Wie findet man effizient das dritte (oder neunte) Höchstgehalt in einer Datenbank?

Effizientes Ermitteln des dritten oder höchsten Höchstgehalts aus Gehaltstabellen

Im Bereich der Datenbankverwaltung ist das Extrahieren des dritten oder höchsten Höchstgehalts aus einer Gehaltstabelle oft von entscheidender Bedeutung Aufgabe für Datenanalyse- und Berichtszwecke. Um diesen Prozess zu optimieren, können verschiedene Ansätze eingesetzt werden.

Zeilennummern-Ansatz:

Diese Technik weist jedem Gehaltswert eine Zeilennummer in absteigender Reihenfolge zu. Durch Filtern der Ergebnisse, um Zeilen mit dem angegebenen Rang (z. B. 2 oder 3) einzubeziehen, kann man direkt die gewünschten maximalen Gehaltswerte erhalten.

SELECT Salary,EmpName
FROM
  (
   SELECT Salary,EmpName,ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY Salary) As RowNum
   FROM EMPLOYEE
   ) As A
WHERE A.RowNum IN (2,3)

Unterabfrageansatz:

Diese Methode nutzt die Vorteile eine Unterabfrage zur Bestimmung der Anzahl unterschiedlicher Gehaltswerte, die das angegebene maximale Gehalt überschreiten. Durch Gleichsetzen dieser Anzahl mit (N-1), wobei N der gewünschte Rang ist, ruft die Abfrage direkt die Zeile ab, die dem nᵗʰ-Höchstgehalt entspricht.

SELECT *
FROM Employee Emp1
WHERE (N-1) = (
               SELECT COUNT(DISTINCT(Emp2.Salary))
               FROM Employee Emp2
               WHERE Emp2.Salary > Emp1.Salary
               )

Top-Keyword-Ansatz:

Bei diesem Ansatz wird das Schlüsselwort TOP verwendet, um das maximale Gehalt direkt aus einer Unterabfrage auszuwählen, die die Gehälter in absteigender Reihenfolge sortiert. Das Ergebnis wird dann nach Gehalt geordnet, um den gewünschten Wert zu extrahieren.

SELECT TOP 1 salary
FROM (
      SELECT DISTINCT TOP n salary
      FROM employee
      ORDER BY salary DESC
      ) a
ORDER BY salary

Die Wahl des Ansatzes hängt von der spezifischen Datenbankumgebung und dem Datenvolumen ab. Der Zeilennummern-Ansatz ist im Allgemeinen für kleinere Datensätze effizient, während die Unterabfrage- und Top-Keyword-Ansätze für größere Datensätze leistungsfähiger sein können.

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