


Wie berechnet man bedingte Summen innerhalb einer Group-By-Abfrage in MSSQL?
Bedingte Summierung in gruppierter MSSQL-Abfrage
In der OrderDetails-Tabelle von SQL Server verfügt jeder Bestellartikel über eine eindeutige OrderId sowie zugehörige Kosten (CopyCost, FullPrice) und Preistyp (PriceType). Das Ziel besteht darin, eine Übersichtstabelle mit drei Spalten zu erstellen: OrderId, ItemCount, TotalCopyCost und TotalFullPrice, wobei ItemCount die Anzahl der Artikel pro Bestellung, TotalCopyCost die Summe der CopyCost-Werte für jede Bestellung und TotalFullPrice die Summe ist der FullPrice-Werte für jede Bestellung.
Hierfür können Sie eine gruppierte Abfrage mit bedingter Summe verwenden:
SELECT OrderId, COUNT(*) AS ItemCount, SUM(CASE WHEN PriceType = 'CopyCost' THEN Price ELSE 0 END) AS TotalCopyCost, SUM(CASE WHEN PriceType = 'FullPrice' THEN Price ELSE 0 END) AS TotalFullPrice FROM OrderDetails GROUP BY OrderId
In dieser Abfrage:
- COUNT(*)-Ausdruck berechnet ItemCount.
- Zwei SUM(CASE)-Ausdrücke führen eine bedingte Summe basierend auf der PriceType-Spalte durch. Wenn PriceType CopyCost ist, wird der CASE-Ausdruck zu Price selbst ausgewertet; andernfalls wird er zu 0 ausgewertet. Die SUM-Funktion addiert dann die Werte jeder Bestellung. In ähnlicher Weise verarbeitet der zweite CASE-Ausdruck die Summierung von FullPrice.
Durch die Verwendung der bedingten Summierung berechnet die Abfrage effizient die Gesamtkosten und den Gesamtpreis jeder Bestellung und gruppiert die Ergebnisse nach OrderId. Die resultierende Übersichtstabelle bietet einen umfassenden Überblick über die Rohdaten und erleichtert so die Analyse auftragsbezogener Gebühren.
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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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