PostgreSQL: Berechnung einer laufenden Zeilenanzahl pro Minute
In diesem Artikel wird gezeigt, wie Sie in PostgreSQL eine nach Minuten gruppierte laufende Zeilenanzahl für eine Abfrage erhalten. Die Herausforderung besteht darin, die Zeilen für jede Minute genau zu zählen, auch solche ohne Aktivität.
Fensterfunktionen nutzen
Die effizienteste Lösung nutzt die leistungsstarken Fensterfunktionen von PostgreSQL. Diese Funktionen arbeiten mit Zeilensätzen und ermöglichen Berechnungen über mehrere Zeilen hinweg. Hier verwenden wir die Funktion COUNT
innerhalb eines nach Minuten unterteilten Fensters.
Effiziente Abfrage mit SELECT DISTINCT
und ORDER BY
Diese Abfrage verwendet SELECT DISTINCT
, um eindeutige Minuteneinträge sicherzustellen, und COUNT
mit einer Fensterfunktion, um die laufende Zählung zu generieren. ORDER BY
garantiert die korrekte kumulative Summe für jedes Minutenintervall.
SELECT DISTINCT date_trunc('minute', "when") AS minute, count(*) OVER (ORDER BY date_trunc('minute', "when")) AS running_ct FROM mytable ORDER BY 1;
Verstehen der Fensterfunktionssyntax
Lassen Sie uns die Fensterfunktion aufschlüsseln:
-
COUNT(*)
: Zählt Zeilen innerhalb jeder Minutenpartition. -
OVER (ORDER BY date_trunc('minute', "when"))
: Definiert das Fenster als eine Folge von Zeilen, geordnet nach Minuten, wobei die Anzahl vom Anfang an akkumuliert wird.
Verwaltung von Minuten ohne Aktivität
Um Minuten ohne Aktivität (null Zeilen) einzuschließen, verwenden wir generate_series
, um eine Reihe von Minuten zu erstellen, und führen dann einen LEFT JOIN
aus, um diese Minuten einzubeziehen, auch wenn ihnen entsprechende Einträge in der Tabelle fehlen:
SELECT DISTINCT minute, count(c.minute) OVER (ORDER BY minute) AS running_ct FROM ( SELECT generate_series(date_trunc('minute', min("when")), max("when"), interval '1 min') FROM mytable ) m(minute) LEFT JOIN (SELECT date_trunc('minute', "when") AS minute FROM mytable) c USING (minute) ORDER BY 1;
Leistungsüberlegungen
Während Fensterfunktionen im Allgemeinen für große Datensätze optimal sind, bietet eine Alternative mit SUM()
bei kleineren Datensätzen möglicherweise eine bessere Leistung. Bei diesem Ansatz werden zunächst Zeilen pro Minute gruppiert und gezählt und anschließend mit SUM()
die laufende Summe berechnet:
SELECT minute, sum(minute_ct) OVER (ORDER BY minute) AS running_ct FROM ( SELECT date_trunc('minute', "when") AS minute, count(*) AS minute_ct FROM tbl GROUP BY 1 ) sub ORDER BY 1;
Der beste Ansatz hängt von der Größe Ihres Datensatzes und Ihren Leistungsanforderungen ab. Es wird empfohlen, beide Methoden zu testen, um die effizienteste Lösung für Ihren spezifischen Anwendungsfall zu ermitteln.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erhalte ich in PostgreSQL eine laufende Zeilenanzahl pro Minute?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

MySQL und SQL sind wesentliche Fähigkeiten für Entwickler. 1.MYSQL ist ein Open -Source -Relational Database Management -System, und SQL ist die Standardsprache, die zum Verwalten und Betrieb von Datenbanken verwendet wird. 2.MYSQL unterstützt mehrere Speichermotoren durch effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, und SQL vervollständigt komplexe Datenoperationen durch einfache Aussagen. 3. Beispiele für die Nutzung sind grundlegende Abfragen und fortgeschrittene Abfragen wie Filterung und Sortierung nach Zustand. 4. Häufige Fehler umfassen Syntaxfehler und Leistungsprobleme, die durch Überprüfung von SQL -Anweisungen und Verwendung von Erklärungsbefehlen optimiert werden können. 5. Leistungsoptimierungstechniken umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verbesserung der Code -Lesbarkeit.


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