Oracle SQL: RANK() und DENSE_RANK() verstehen
In diesem Artikel werden die Hauptunterschiede zwischen den Funktionen RANK()
und DENSE_RANK()
in Oracle SQL erläutert, wobei der Schwerpunkt auf deren Rangfolgeverhalten liegt, insbesondere beim Umgang mit Bindungen und NULL-Werten.
Hauptunterschiede:
Beide Funktionen weisen Zeilen innerhalb eines Datensatzes basierend auf der angegebenen Reihenfolge Ränge zu. Der entscheidende Unterschied liegt im Umgang mit Bindungen:
-
RANK()
: Weist gebundenen Zeilen den gleichen Rang zu, was zu Lücken in der Rangfolge führt. Wenn mehrere Reihen einen Rang teilen, überspringt der nächste Rang die gleichrangigen Ränge. Wenn beispielsweise drei Reihen den zweiten Platz teilen, erhalten sie alle den Rang „2“ und der nächste Rang ist „5“. -
DENSE_RANK()
: Weist aufeinanderfolgende Ränge ohne Lücken zu, auch bei Gleichständen. Es gibt kein Überspringen der Ränge; Die Rangfolge bleibt fortlaufend.
Praktische Anwendung: Das n-thöchste Gehalt finden
Um mit emptbl
das n-thöchste Gehalt aus der RANK()
-Tabelle abzurufen, könnten Sie eine Abfrage ähnlich dieser verwenden (es gibt jedoch effizientere Methoden):
SELECT empname FROM (SELECT empname, RANK() OVER (ORDER BY sal DESC) as sal_rank FROM emptbl) WHERE sal_rank = n;
Dies ordnet die Gehälter in absteigender Reihenfolge und filtert nach der Zeile mit dem gewünschten Rang.
NULL-Wert-Behandlung:
Die Behandlung von NULL-Werten hängt von der ORDER BY
-Klausel ab. Wenn NULL-Werte zuerst bestellt werden (ORDER BY sal NULLS FIRST
), erhalten sie den niedrigsten Rang. Wenn sie zuletzt bestellt werden (ORDER BY sal NULLS LAST
), erhalten sie den höchsten Rang.
Anschauliches Beispiel:
Lassen Sie uns dies anhand von Beispieldaten untersuchen:
<code>DEPTNO EMPNAME SAL ------------------------------ 10 rrr 10000.00 11 nnn 20000.00 11 mmm 5000.00 12 kkk 30000.00 10 fff 40000.00 10 ddd 40000.00 10 bbb 50000.00 10 ccc 50000.00</code>
Die Abfrage:
SELECT empname, deptno, sal, RANK() OVER (PARTITION BY deptno ORDER BY sal NULLS FIRST) as rnk, DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY deptno ORDER BY sal NULLS FIRST) as drnk_first, DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY deptno ORDER BY sal NULLS LAST) as drnk_last FROM emptbl;
Erzeugt Ergebnisse, die den Unterschied deutlich zeigen: rnk
zeigt Rangüberspringen, während drnk_first
und drnk_last
aufeinanderfolgende Rangfolgen mit unterschiedlicher Behandlung von NULL-Werten zeigen. Die Ausgabetabelle würde die unterschiedlichen Ranking-Verhaltensweisen visuell darstellen. (Hinweis: Im Beispiel wird davon ausgegangen, dass eine Tabelle mit dem Namen emptbl
mit den bereitgestellten Daten vorhanden ist; ersetzen Sie sie durch Ihren tatsächlichen Tabellennamen.)
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist der Unterschied zwischen RANK() und DENSE_RANK() in Oracle SQL?. 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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