


Wie wirkt sich die „KEEP'-Klausel auf „PARTITION BY' in Oracle Aggregate-Abfragen aus?
PARTITION BY mit und ohne KEEP in Oracle
In Oracle ermöglicht die PARTITION BY-Klausel die Partitionierung von Daten in verschiedene Gruppen für diesen Zweck der Anwendung von Aggregatfunktionen. Es ist oft von Vorteil, Daten zur Leistungsoptimierung oder logischen Gruppierung zu partitionieren.
Die PARTITION BY-Klausel kann mit oder ohne das Schlüsselwort KEEP verwendet werden. Wenn KEEP nicht verwendet wird, wird die gesamte Partition für die Aggregation verwendet. Wenn andererseits KEEP verwendet wird, werden nur die Zeilen für die Aggregation beibehalten, die eine bestimmte Bedingung erfüllen.
Um den Unterschied zu veranschaulichen, betrachten Sie die folgenden zwei Abfragen:
Abfrage 1 ohne KEEP :
SELECT deptno, MIN(sal) OVER (PARTITION BY deptno) AS "Lowest", MAX(sal) OVER (PARTITION BY deptno) AS "Highest" FROM empl
Abfrage 2 mit KEEP:
SELECT deptno, MIN(sal) KEEP (DENSE_RANK FIRST ORDER BY sal) OVER (PARTITION BY deptno) AS "Lowest", MAX(sal) KEEP (DENSE_RANK LAST ORDER BY sal) OVER (PARTITION BY deptno) AS "Highest" FROM empl
Abfrage 2 verwendet die KEEP-Klausel zur Rückgabe nur die Gehälter auf der ersten und letzten Ebene für jede Abteilung (unter Verwendung der Funktion DENSE_RANK). Der Gesamteffekt besteht darin, doppelte Werte zu eliminieren und unterschiedliche Mindest- und Höchstgehälter bereitzustellen.
Um es näher zu erläutern:
- OVER (PARTITION BY deptno): Partitioniert die Daten basierend auf der Spalte „deptno“.
- ORDER BY sal: Sortiert die Zeilen innerhalb jeder Partition nach Gehalt in Aufsteigende Reihenfolge.
- KEEP (DENSE_RANK FIRST): Behält nur die erste Zeile für jede Partition bei. Die Funktion DENSE_RANK weist den Zeilen eindeutige aufeinanderfolgende Ränge zu, wobei identische Werte denselben Rang haben.
- MIN(sal): Berechnet das Mindestgehalt für die beibehaltenen Zeilen innerhalb jeder Partition.
- MAX(sal): Berechnet das maximale Gehalt für die jeweils beibehaltenen Zeilen Partition.
In der zweiten Abfrage werden MIN und DENSE_RANK FIRST auf die Spalte sal angewendet, was zu identischem Verhalten führt. Daher ist die KEEP-Klausel in diesem Szenario überflüssig. Wenn jedoch eine andere Spalte zur Berechnung des Minimums verwendet würde, beispielsweise der Name, würde die KEEP-Klausel relevant werden.
Zum Beispiel:
MIN(name) KEEP (DENSE_RANK FIRST ORDER BY sal) OVER (PARTITION BY deptno)
Diese Abfrage würde den entsprechenden Namen zurückgeben das niedrigste Gehalt für jede Abteilung, ausgenommen etwaige doppelte Namen, die mit demselben Mindestgehalt verbunden sind.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie wirkt sich die „KEEP'-Klausel auf „PARTITION BY' in Oracle Aggregate-Abfragen aus?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Speichernde Verfahren sind vorkompilierte SQL -Anweisungen in MySQL zur Verbesserung der Leistung und zur Vereinfachung komplexer Vorgänge. 1. Verbesserung der Leistung: Nach der ersten Zusammenstellung müssen nachfolgende Anrufe nicht neu kompiliert werden. 2. Die Sicherheit verbessern: Beschränken Sie den Zugriff auf die Datenentabelle durch Berechtigungssteuerung. 3. Vereinfachen Sie komplexe Operationen: Kombinieren Sie mehrere SQL -Anweisungen, um die Logik der Anwendungsschicht zu vereinfachen.

Das Arbeitsprinzip des MySQL -Abfrage -Cache besteht darin, die Ergebnisse der ausgewählten Abfrage zu speichern. Wenn dieselbe Abfrage erneut ausgeführt wird, werden die zwischengespeicherten Ergebnisse direkt zurückgegeben. 1) Abfrage -Cache verbessert die Leistung der Datenbank und findet zwischengespeicherte Ergebnisse durch Hash -Werte. 2) Einfache Konfiguration, setzen Sie in MySQL -Konfigurationsdatei query_cache_type und query_cache_size. 3) Verwenden Sie das Schlüsselwort SQL_NO_Cache, um den Cache spezifischer Abfragen zu deaktivieren. 4) In Hochfrequenz-Update-Umgebungen kann Abfrage-Cache Leistungs Engpässe verursachen und muss für die Verwendung durch Überwachung und Anpassung von Parametern optimiert werden.

Die Gründe, warum MySQL in verschiedenen Projekten häufig verwendet wird, umfassen: 1. Hochleistungs und Skalierbarkeit, die mehrere Speichermotoren unterstützen; 2. Einfach zu verwendende und pflegende, einfache Konfiguration und reichhaltige Werkzeuge; 3. Reiches Ökosystem, das eine große Anzahl von Community- und Drittanbietern anzieht; V.

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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