Ermitteln Sie die beiden besten Ergebnisse für einzelne Gruppen in SQL
In einer relationalen Datenbank erfordert das Extrahieren aussagekräftiger Daten aus großen Datensätzen häufig die Gruppierung von Datensätzen auf bestimmte Merkmale. Beim Abrufen von Daten aus gruppierten Mengen ist es üblich, mithilfe von Aggregationsfunktionen die höchsten oder niedrigsten Werte innerhalb jeder Gruppe zu ermitteln. Was aber, wenn Sie die obersten N Zeilen für jede Gruppe auswählen müssen?
Betrachten Sie die folgende Tabelle mit Schülernamen und ihren entsprechenden Punktzahlen:
NAME | SCORE |
---|---|
willy | 1 |
willy | 2 |
willy | 3 |
zoe | 4 |
zoe | 5 |
zoe | 6 |
Die Aggregationsfunktion ermöglicht nur die Gruppierung Sie können für jeden Namen die höchste Punktzahl erzielen. Um die beiden besten Ergebnisse für jeden Schüler abzurufen, ist ein anderer Ansatz erforderlich.
Die folgende Abfrage erreicht dies mithilfe einer Unterabfrage, um den Rang der Ergebnisse jedes Schülers innerhalb seiner jeweiligen Gruppen zu verfolgen:
SELECT * FROM test s WHERE ( SELECT COUNT(*) FROM test f WHERE f.name = s.name AND f.score >= s.score ) <p><strong>Aufschlüsselung der Abfrage:</strong></p>
- Die äußere Abfrage, SELECT * FROM test s, ruft alle Zeilen aus der Testtabelle ab und gibt ihnen einen Alias als s.
-
Die in Klammern eingeschlossene Unterabfrage berechnet den Rang der Punktzahl jedes Schülers:
- SELECT COUNT (*) FROM test f: Dieser Teil zählt die Anzahl der Zeilen in der Testtabelle, in denen der Name (f.name) mit dem Namen der aktuellen Zeile übereinstimmt (s.name) und die Punktzahl (f.score) ist größer oder gleich der Punktzahl der aktuellen Zeile (s.score).
- Die WHERE-Klausel wendet einen Filter an Die äußere Abfrage wählt nur die Zeilen aus, deren Rang (wie durch die Unterabfrage bestimmt) kleiner oder gleich ist 2.
Ausgabe:
Das Ausführen dieser Abfrage gibt die folgenden Ergebnisse zurück:
NAME | SCORE |
---|---|
willy | 2 |
willy | 3 |
zoe | 5 |
zoe | 6 |
Diese Abfrage ruft effektiv die beiden obersten ab Punkte für jeden Schüler und bietet so einen umfassenderen Überblick über seine Leistung im Vergleich zur Verwendung einer einfachen MAX()-Aggregation.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie rufe ich die beiden besten Ergebnisse für jede Gruppe in SQL ab?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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.

Mysqlblobshavelimits: Tinyblob (255Bytes), Blob (65.535 Bytes), Mediumblob (16.777.215 Bytes), Andlongblob (4,294.967.295 Bytes) .TouseBl Obseffektiv: 1) TipperformanceImpactsandStorElargblobsexternal;

Zu den besten Tools und Technologien zur Automatisierung der Erstellung von Benutzern in MySQL gehören: 1. MySQLWorkbench, geeignet für kleine bis mittlere Umgebungen, einfach zu bedienen, aber mit hohem Ressourcenverbrauch. 2. Ansible, geeignet für Multi-Server-Umgebungen, einfache, aber steile Lernkurve; 3.. Benutzerdefinierte Python -Skripte, flexibel, müssen aber die Sicherheitskriptsicherheit gewährleisten. 4. Puppen- und Küchenchef, geeignet für groß angelegte Umgebungen, komplex, aber skalierbar. Bei der Auswahl sollten Maßstab, Lernkurve und Integrationsanforderungen berücksichtigt werden.

Ja, youcansearchinSideabloBinMysqlusingSpecifictechniques.1) konvertieren theBloboToAutf-8stringwithConvertfunctionandSearchused-Like.2) ficRpressedblobs, UseUncompressBeForeConversion.3) IncentalanceImpactSandSandDataCoding.4) Forcompomplexdata, ExternalPactsandDataCoding.4) Forcompomplexdata, ExternalPactsandDataCoding.4) Forcompomplexdata, ExternalPracing.


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