Oracle SQL: Extrahieren der neuesten Menge für jede ID
Diese Anleitung zeigt, wie Sie die neueste Menge für jede eindeutige ID effizient aus einer Tabelle mit zeitgestempelten Daten in Oracle SQL abrufen können.
Der Kernansatz beinhaltet eine verschachtelte Abfragestrategie:
SELECT id, MAX(ts) AS "DATE", MAX(quantity) AS "QUANTITY" FROM ( SELECT id, ts, RANK() OVER (PARTITION BY id ORDER BY ts DESC) AS rnk, quantity FROM your_table_name ) ranked_data WHERE rnk = 1 GROUP BY id;
Diese Abfrage funktioniert wie folgt:
-
Innere Abfrage (ranked_data): Diese Unterabfrage verwendet die Fensterfunktion
RANK()
, um jeder Zeile innerhalb jederid
-Gruppe einen Rang zuzuweisen, sortiert nach Zeitstempel (ts
) in absteigender Reihenfolge . Der neueste Datensatz für jedenid
erhält den Rang 1. -
Äußere Abfrage: Diese Abfrage filtert die Ergebnisse der inneren Abfrage und wählt nur die Zeilen mit
rnk = 1
(die neuesten Datensätze) aus. Anschließend werden die Ergebnisse nachid
gruppiert und mitMAX()
der entsprechende Zeitstempel und die entsprechende Menge abgerufen. Beachten Sie, dass die Verwendung vonMAX(quantity)
mitGROUP BY id
angemessen ist, vorausgesetzt, dass der neueste Zeitstempel auch die neueste Menge impliziert; Wenn es mehrere Zeilen mit demselben letzten Zeitstempel, aber unterschiedlichen Mengen geben könnte, ist möglicherweise eine andere Aggregationsmethode erforderlich (wieFIRST_VALUE
in einer komplexeren Abfrage).
Verbesserungen:
1. Zeitbasierte Filterung: Um die Ergebnisse auf ein bestimmtes Zeitfenster (z. B. die letzten XX Minuten) zu beschränken, fügen Sie der inneren Abfrage eine WHERE
-Klausel hinzu:
WHERE ts >= SYSTIMESTAMP - INTERVAL 'XX' MINUTE
2. Mit einer anderen Tabelle verknüpfen: Um Daten aus einer anderen Tabelle einzubeziehen (z. B. ein id_table
mit zusätzlichen ID-Informationen), verwenden Sie ein JOIN
in der äußeren Abfrage:
SELECT id || '-' || idname AS "ID-IDNAME", MAX(ts) AS "DATE", MAX(quantity) AS "QUANTITY" FROM ( SELECT id, ts, RANK() OVER (PARTITION BY id ORDER BY ts DESC) AS rnk, quantity FROM your_table_name ) ranked_data INNER JOIN id_table ON ranked_data.id = id_table.id WHERE rnk = 1 GROUP BY id || '-' || idname;
Denken Sie daran, your_table_name
und id_table
durch Ihre tatsächlichen Tabellennamen zu ersetzen. Dieser verfeinerte Ansatz bietet eine robuste und flexible Lösung zum Abrufen der neuesten Mengendaten in Oracle SQL.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie rufe ich die neueste Menge pro ID und Zeitstempel in Oracle SQL ab?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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.

MySQL Asynchronous Master-Slave-Replikation ermöglicht die Datensynchronisation durch Binlog, die die Leseleistung und die hohe Verfügbarkeit verbessert. 1) Der Master -Server -Datensatz ändert sich am Binlog; 2) Der Slave -Server liest Binlog über E/A -Threads; 3) Der Server -SQL -Thread wendet BinLog an, um Daten zu synchronisieren.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

Die Installation und die grundlegenden Vorgänge von MySQL umfassen: 1. MySQL herunterladen und installieren, das Stammbenutzerkennwort festlegen. 2. Verwenden Sie SQL -Befehle, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, wie z. 3. Ausführen von CRUD -Operationen, verwenden Sie Einfügen, auswählen, aktualisieren, Befehle löschen; 4. Erstellen Sie Indizes und gespeicherte Verfahren, um die Leistung zu optimieren und komplexe Logik zu implementieren. Mit diesen Schritten können Sie MySQL -Datenbanken von Grund auf neu erstellen und verwalten.

InnoDbbufferpool verbessert die Leistung von MySQL -Datenbanken durch das Laden von Daten und Indexseiten in den Speicher. 1) Die Datenseite wird in das Bufferpool geladen, um die Festplatten -E/A zu reduzieren. 2) Schmutzige Seiten sind regelmäßig markiert und auf der Festplatte aktualisiert. 3) LRU -Algorithmusverwaltungsdatenseite Eliminierung. 4) Der Lese-Out-Mechanismus lädt die möglichen Datenseiten im Voraus.

MySQL ist für Anfänger geeignet, da es einfach zu installieren, leistungsfähig und einfach zu verwalten ist. 1. Einfache Installation und Konfiguration, geeignet für eine Vielzahl von Betriebssystemen. 2. Unterstützung grundlegender Vorgänge wie Erstellen von Datenbanken und Tabellen, Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Daten. 3. Bereitstellung fortgeschrittener Funktionen wie Join Operations und Unterabfragen. 4. Die Leistung kann durch Indexierung, Abfrageoptimierung und Tabellenpartitionierung verbessert werden. 5. Backup-, Wiederherstellungs- und Sicherheitsmaßnahmen unterstützen, um die Datensicherheit und -konsistenz zu gewährleisten.

Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.


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