Berechnen Sie die laufende Summe in SQL Server
Einführung
Die Berechnung laufender Summen ist eine häufige Aufgabe bei der Datenanalyse. In SQL Server gibt es mehrere Möglichkeiten, dies zu erreichen, einschließlich der Verwendung von Fensterfunktionen, korrelierten Unterabfragen und Cursor-basierten Lösungen. Die Aggregate Set Statement-Technik ist eine Möglichkeit, Diskussionen anzuregen. Bei dieser Technik werden Zeilen in eine temporäre Tabelle mit einer leeren laufenden Summe eingefügt, die Tabelle in einer bestimmten Reihenfolge aktualisiert und schließlich die aktualisierte laufende Summe ausgewählt.
Kompetenzen zur Aggregation von Satzanweisungen
Die folgende Abfrage verwendet den Aggregate-Set-Anweisungstrick, um eine laufende Summe zu berechnen:
INSERT INTO @AnotherTbl(id, somedate, somevalue, runningtotal) SELECT id, somedate, somevalue, null FROM TestTable ORDER BY somedate DECLARE @RunningTotal int SET @RunningTotal = 0 UPDATE @AnotherTbl SET @RunningTotal = runningtotal = @RunningTotal + somevalue FROM @AnotherTbl
Diese Methode gilt als effizient, da sie Zeilen in der Reihenfolge aktualisiert, in der sie abgerufen werden. Es bestehen jedoch Bedenken hinsichtlich der Zuverlässigkeit in allen Szenarien.
Eine Alternative zum Aggregat-Set-Anweisungstrick
1. Fensterfunktion:
SQL Server 2012 führte die OVER-Klausel ein, die die Verwendung von Fensterfunktionen (z. B. SUM mit kumulativer Aggregation) ermöglicht. Dies macht zusätzliche Tabellenoperationen überflüssig und vereinfacht Abfragen:
SELECT somedate, somevalue, SUM(somevalue) OVER(ORDER BY somedate) AS RunningTotal FROM TestTable
2. Zugehörige Unterabfrage:
Eine korrelierte Unterabfrage kann verwendet werden, um die laufende Summe für jede Zeile abzurufen:
SELECT somedate, somevalue, ( SELECT SUM(somevalue) FROM TestTable b WHERE b.somedate < a.somedate ) AS RunningTotal FROM TestTable a
3. Cursorbasierte Lösung:
Cursoren bieten einen Mechanismus, um Zeilen Schritt für Schritt (in einer bestimmten Reihenfolge) zu verarbeiten. Die folgende Cursor-basierte Lösung berechnet inkrementell die laufende Summe:
DECLARE @TotalTable table(id int primary key, somedate date, somevalue int, runningtotal int) DECLARE forward_cursor CURSOR FAST_FORWARD FOR SELECT id, somedate, somevalue FROM TestTable ORDER BY somedate OPEN forward_cursor DECLARE @running_total int, @id int, @somedate date, @somevalue int SET @running_total = 0 FETCH NEXT FROM forward_cursor INTO @id, @somedate, @somevalue WHILE (@@FETCH_STATUS = 0) BEGIN SET @running_total = @running_total + @somevalue INSERT @TotalTable VALUES(@id, @somedate, @somevalue, @running_total) FETCH NEXT FROM forward_cursor INTO @id, @somedate, @somevalue END CLOSE forward_cursor DEALLOCATE forward_cursor SELECT * FROM @TotalTable
Fazit
In SQL Server hängt die Wahl der Methode zur Berechnung laufender Summen von Faktoren wie Datengröße, Leistungsanforderungen und SQL Server-Version ab. Der „Aggregate-Set-Statement-Trick“ ist immer noch eine praktikable Option für effiziente Updates, und Fensterfunktionen bieten eine einfachere Syntax in neueren Versionen von SQL Server. Aus Gründen der Flexibilität und Kontrolle sollten korrelierte Unterabfragen und Cursor-basierte Lösungen in Betracht gezogen werden. Benchmarking wird empfohlen, um den besten Ansatz für ein bestimmtes Szenario zu ermitteln.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man laufende Summen in SQL Server effizient berechnen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Säureattribute umfassen Atomizität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit und sind der Eckpfeiler des Datenbankdesigns. 1. Atomizität stellt sicher, dass die Transaktion entweder vollständig erfolgreich oder vollständig gescheitert ist. 2. Konsistenz stellt sicher, dass die Datenbank vor und nach einer Transaktion konsistent bleibt. 3. Isolation stellt sicher, dass sich Transaktionen nicht stören. 4. Persistenz stellt sicher, dass Daten nach der Transaktionsuntersuchung dauerhaft gespeichert werden.

MySQL ist nicht nur ein Datenbankverwaltungssystem (DBMS), sondern auch eng mit Programmiersprachen zusammen. 1) Als DBMS wird MySQL verwendet, um Daten zu speichern, zu organisieren und abzurufen und Indizes zu optimieren, können die Abfrageleistung verbessern. 2) Kombinieren Sie SQL mit Programmiersprachen, eingebettet in Python, und unter Verwendung von ORM -Tools wie SQLalchemy kann die Operationen vereinfachen. 3) Die Leistungsoptimierung umfasst Indexierung, Abfrage, Caching, Bibliothek und Tabellenabteilung und Transaktionsmanagement.

MySQL verwendet SQL -Befehle, um Daten zu verwalten. 1. Grundlegende Befehle umfassen Auswahl, Einfügen, Aktualisieren und Löschen. 2. Die erweiterte Verwendung umfasst die Funktionen, Unterabfragen und Aggregate. 3. Häufige Fehler sind Syntax-, Logik- und Leistungsprobleme. 4. Die Optimierungstipps umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung von Auswahl* und die Verwendung von Limit.

MySQL ist ein effizientes relationales Datenbankverwaltungssystem, das zum Speichern und Verwalten von Daten geeignet ist. Zu den Vorteilen gehören Hochleistungsabfragen, flexible Transaktionsverarbeitung und reichhaltige Datentypen. In praktischen Anwendungen wird MySQL häufig in E-Commerce-Plattformen, sozialen Netzwerken und Content-Management-Systemen verwendet. Die Leistungsoptimierung, die Datensicherheit und die Skalierbarkeit sollten jedoch Aufmerksamkeit geschenkt werden.

Die Beziehung zwischen SQL und MySQL ist die Beziehung zwischen Standardsprachen und spezifischen Implementierungen. 1.SQL ist eine Standardsprache, die zum Verwalten und Betrieb von relationalen Datenbanken verwendet wird, wodurch Datenabschluss, Löschung, Änderung und Abfrage ermöglicht werden. 2.MYSQL ist ein spezifisches Datenbankverwaltungssystem, das SQL als Betriebssprache verwendet und eine effiziente Datenspeicherung und -verwaltung bietet.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Zu den wichtigsten Kennzahlen für Erklärungsbefehle gehören Typ, Schlüssel, Zeilen und Extra. 1) Der Typ spiegelt den Zugriffstyp der Abfrage wider. Je höher der Wert ist, desto höher ist die Effizienz, wie z. B. const besser als alle. 2) Der Schlüssel zeigt den verwendeten Index an, und Null zeigt keinen Index an. 3) Zeilen schätzt die Anzahl der gescannten Zeilen und beeinflussen die Abfrageleistung. 4) Extra liefert zusätzliche Informationen, z.

Die Verwendung von Temporary zeigt an, dass die Notwendigkeit, temporäre Tabellen in MySQL-Abfragen zu erstellen, die üblicherweise in der Reihenfolge mit unterschiedlichen, gruppby- oder nicht indizierten Spalten gefunden werden. Sie können das Auftreten von Indizes vermeiden und Abfragen umschreiben und die Abfrageleistung verbessern. Insbesondere bedeutet dies, dass MySQL temporäre Tabellen erstellen muss, um Abfragen zu verarbeiten. Dies tritt normalerweise auf, wenn: 1) Deduplizierung oder Gruppierung bei Verwendung von unterschiedlichem oder gruppy; 2) Sortieren Sie, wann OrderBy Nicht-Index-Spalten enthält. 3) Verwenden Sie eine komplexe Unterabfrage oder verbinden Sie Operationen. Optimierungsmethoden umfassen: 1) OrderBy und GroupB


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