SQL-Tipp: Holen Sie sich die ersten N Datenzeilen nach Gruppe
In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie die ersten N Datenzeilen für jede Gruppe effizient aus einer SQL-Datenbank extrahieren. Um dies zu erreichen, verwenden wir Fensterfunktionen wie ROW_NUMBER(), RANK() und DENSE_RANK(). Diese Funktionen generieren eindeutige Bezeichner innerhalb einer bestimmten Partition und eignen sich ideal für die Gruppierung und Zeilenauswahl.
Verwenden Sie ROW_NUMBER()
Die FunktionROW_NUMBER() weist den Zeilen in jeder Partition fortlaufende Seriennummern beginnend bei 1 zu.
SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id ORDER BY rate DESC) AS rn FROM h WHERE year BETWEEN 2000 AND 2009
In diesem Beispiel erstellt ROW_NUMBER() eine neue Spalte mit dem Namen „rn“, um den Zeilen in jeder id
Gruppe eine Seriennummer zuzuweisen.
Verwenden Sie RANK() und DENSE_RANK()
Die Funktionen RANK() und DENSE_RANK() bieten eine weitere Möglichkeit, Zeilen innerhalb einer Gruppe zu nummerieren. RANK() weist Zeilen mit derselben Sortierung unterschiedliche Werte zu, während DENSE_RANK() aufeinanderfolgende Werte zuweist.
SELECT *, RANK() OVER (PARTITION BY id ORDER BY rate DESC) AS rk, DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY id ORDER BY rate DESC) AS dr FROM h WHERE year BETWEEN 2000 AND 2009
RANK() und DENSE_RANK() erstellen die Spalten „rk“ bzw. „dr“, die den Rang und die dichte Rangfolge jeder Zeile innerhalb ihrer id
-Gruppierung darstellen.
Kombiniert mit LIMIT oder TOP, um die Ergebnisse einzuschränken
Nachdem Sie jeder Gruppierung eine eindeutige Kennung zugewiesen haben, können Sie den Modifikator LIMIT oder TOP verwenden, um nur die angegebene Anzahl von Zeilen pro Gruppierung abzurufen.
SELECT * FROM h WHERE year BETWEEN 2000 AND 2009 ORDER BY id, rate DESC LIMIT 5
In diesem Beispiel ruft der LIMIT-Modifikator die ersten 5 Zeilen jeder id
-Gruppe ab. Sie können die Zahlen nach Bedarf anpassen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erhalte ich die obersten N Zeilen pro Gruppe in 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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