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HeimDatenbankMySQL-TutorialWie berechnet man kumulative Summen in PostgreSQL mithilfe von Fensterfunktionen?

How to Calculate Cumulative Sums in PostgreSQL Using Window Functions?

Berechnung der kumulierten Summe in PostgreSQL

In der Datenverarbeitung ist es oft notwendig, die kumulative Summe oder laufende Summe eines bestimmten Feldes zu berechnen. In PostgreSQL kann dies einfach mithilfe von Fensterfunktionen erreicht werden.

Einführung in Fensterfunktionen

Mit Fensterfunktionen können Sie Berechnungen für gruppierte Zeilen basierend auf bestimmten Bedingungen durchführen. In diesem Beispiel möchten wir die Zeilen nach circle_id gruppieren und die kumulative Summe des Felds amount berechnen.

Abfrage zur Berechnung der kumulierten Summe

Die folgende Abfrage zeigt, wie die kumulative Summe berechnet wird:

SELECT ea_month, id, amount, ea_year, circle_id, sum(amount) OVER (PARTITION BY circle_id ORDER BY ea_year, ea_month) AS cum_amt
FROM tbl
ORDER BY circle_id, ea_year, ea_month;

In dieser Abfrage:

    Die
  • PARTITION BY-Klausel gruppiert Zeilen nach circle_id-Spalte.
  • Die
  • ORDER BY-Klausel sortiert die Zeilen in jeder Partition nach ea_year und ea_month.
  • Die
  • OVER-Klausel definiert ein Fenster, das die sum()-Funktion auf Zeilen anwendet, beginnend bei jeder Partition bis zur aktuellen Zeile.
  • Die resultierende kumulative Summe wird in der Spalte cum_amt gespeichert.

Verarbeitung von Datums- und Uhrzeitdaten

Wenn Ihre Spalten ea_year und ea_month als Zeichenfolgen gespeichert sind, wird die Abfrage alphabetisch statt chronologisch sortiert. Für eine korrekte Sortierung sollten Sie die Konvertierung in einen Datumstyp in Betracht ziehen, bevor Sie die Berechnung durchführen.

Kollegen ausschließen

In PostgreSQL 11 und höher können Sie die Option frame_exclusion verwenden, um zu steuern, wie Peers in Fensterfunktionen behandelt werden. Dadurch können Sie bestimmte Zeilen in Berechnungen einbeziehen oder ausschließen.

Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie kumulative Summen in PostgreSQL effizient berechnen und so wertvolle Einblicke in Ihre Daten gewinnen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie berechnet man kumulative Summen in PostgreSQL mithilfe von Fensterfunktionen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme
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MySQL: Eine Einführung in die beliebteste Datenbank der WeltMySQL: Eine Einführung in die beliebteste Datenbank der WeltApr 12, 2025 am 12:18 AM

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das hauptsächlich zum schnellen und zuverlässigen Speicher und Abrufen von Daten verwendet wird. Sein Arbeitsprinzip umfasst Kundenanfragen, Abfragebedingungen, Ausführung von Abfragen und Rückgabergebnissen. Beispiele für die Nutzung sind das Erstellen von Tabellen, das Einsetzen und Abfragen von Daten sowie erweiterte Funktionen wie Join -Operationen. Häufige Fehler umfassen SQL -Syntax, Datentypen und Berechtigungen sowie Optimierungsvorschläge umfassen die Verwendung von Indizes, optimierte Abfragen und die Partitionierung von Tabellen.

Die Bedeutung von MySQL: Datenspeicherung und -verwaltungDie Bedeutung von MySQL: Datenspeicherung und -verwaltungApr 12, 2025 am 12:18 AM

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das für Datenspeicher, Verwaltung, Abfrage und Sicherheit geeignet ist. 1. Es unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und wird in Webanwendungen und anderen Feldern häufig verwendet. 2. Durch die Client-Server-Architektur und verschiedene Speichermotoren verarbeitet MySQL Daten effizient. 3. Die grundlegende Verwendung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, das Einfügen, Abfragen und Aktualisieren von Daten. 4. Fortgeschrittene Verwendung beinhaltet komplexe Abfragen und gespeicherte Verfahren. 5. Häufige Fehler können durch die Erklärungserklärung debuggen. 6. Die Leistungsoptimierung umfasst die rationale Verwendung von Indizes und optimierte Abfrageanweisungen.

Warum MySQL verwenden? Vorteile und VorteileWarum MySQL verwenden? Vorteile und VorteileApr 12, 2025 am 12:17 AM

MySQL wird für seine Leistung, Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung der Gemeinschaft ausgewählt. 1.MYSQL bietet effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, die mehrere Datentypen und erweiterte Abfragevorgänge unterstützen. 2. Übernehmen Sie die Architektur der Client-Server und mehrere Speichermotoren, um die Transaktion und die Abfrageoptimierung zu unterstützen. 3. Einfach zu bedienend unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und Programmiersprachen. V.

Beschreiben Sie InnoDB-Verriegelungsmechanismen (gemeinsame Schlösser, exklusive Schlösser, Absichtssperrungen, Aufzeichnungsschlösser, Lückensperrungen, Sperren der nächsten Schlüsse).Beschreiben Sie InnoDB-Verriegelungsmechanismen (gemeinsame Schlösser, exklusive Schlösser, Absichtssperrungen, Aufzeichnungsschlösser, Lückensperrungen, Sperren der nächsten Schlüsse).Apr 12, 2025 am 12:16 AM

Zu den Verriegelungsmechanismen von InnoDB gehören gemeinsame Schlösser, exklusive Schlösser, Absichtsschlösser, Aufzeichnungsschlösser, Lückensperrungen und nächste Schlüsselschlösser. 1. Shared Lock ermöglicht es Transaktionen, Daten zu lesen, ohne dass andere Transaktionen lesen. 2. Exklusives Schloss verhindert, dass andere Transaktionen Daten lesen und ändern. 3.. Intention Lock optimiert die Sperreffizienz. 4. Rekord -Sperr -Indexdatensatz. 5. Gap Lock Locks Index -Aufzeichnungslücke. 6. Die nächste Schlüsselsperrung ist eine Kombination aus Datensatzsperr- und Lückensperrung, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten.

Was sind häufige Ursachen für die schlechte MySQL -Abfrageleistung?Was sind häufige Ursachen für die schlechte MySQL -Abfrageleistung?Apr 12, 2025 am 12:11 AM

Die Hauptgründe für die schlechte MySQL -Abfrageleistung sind die Verwendung von Indizes, die Auswahl der falschen Ausführungsplan durch den Abfrageoptimierer, die unangemessene Tabellenentwurf, das übermäßige Datenvolumen und die Sperrwettbewerbe. 1. Kein Index verursacht langsame Abfragen, und das Hinzufügen von Indizes kann die Leistung erheblich verbessern. 2. Verwenden Sie den Befehl Erklärung, um den Abfrageplan zu analysieren und den Optimiererfehler herauszufinden. 3. Die Rekonstruktion der Tabellenstruktur und Optimierung der Verbindungsbedingungen kann die Probleme mit dem Design der Tabelle verbessern. 4. Wenn das Datenvolumen groß ist, werden Strategien für Partitionierungs- und Tabellenabteilung angewendet. 5. In einer hohen Parallelitätsumgebung können die Optimierung von Transaktionen und Verriegelungsstrategien den Konkurrenz verringern.

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In der Datenbankoptimierung sollten Indexierungsstrategien gemäß Abfrageanforderungen ausgewählt werden: 1. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet und die Reihenfolge der Bedingungen festgelegt ist, verwenden Sie zusammengesetzte Indizes. 2. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet, aber die Reihenfolge der Bedingungen nicht festgelegt ist, verwenden Sie mehrere einspaltige Indizes. Zusammengesetzte Indizes eignen sich zur Optimierung von Multi-Säulen-Abfragen, während Einspaltindizes für Einspalten-Abfragen geeignet sind.

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Um die MySQL -Abfrage zu optimieren, müssen SlowQuerylog und Performance_Schema verwendet werden: 1. Aktivieren Sie SlowQuerylog und setzen Sie Schwellenwerte, um langsame Abfragen aufzuzeichnen; 2. Verwenden Sie Performance_Schema, um die Details zur Ausführung von Abfragen zu analysieren, Leistungs Engpässe zu finden und zu optimieren.

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