


Erste Zeile in der gruppierten PostgreSQL-Abfrage auswählen
Wenn Sie mit gruppierten Daten arbeiten, müssen Sie häufig bestimmte Zeilen abrufen, beispielsweise die erste oder letzte Zeile in jeder Gruppe. In diesem Tutorial soll beantwortet werden, wie die erste Zeile in einer gruppierten Abfrage in PostgreSQL ausgewählt wird.
Lösung: DISTINCT ON
PostgreSQL bietet eine praktische Funktion namens DISTINCT ON, die es ermöglicht, das erste (oder letzte) Vorkommen doppelter Zeilen innerhalb einer Gruppe auszuwählen. Die Syntax lautet wie folgt:
SELECT DISTINCT ON (DISTINCT_COLUMNS) COLUMNS FROM TABLE ORDER BY GROUPING_COLUMN, SORT_ORDER;
Gilt für das angegebene Problem
Im bereitgestellten Beispiel möchten wir die erste Zeile für jeden Kunden in der Einkaufstabelle basierend auf dem höchsten Gesamtwert abrufen. Wir können DISTINCT ON verwenden, um Folgendes zu erreichen:
SELECT DISTINCT ON (customer) id, customer, total FROM purchases ORDER BY customer, total DESC, id;
Diese Abfrage gibt die gewünschten Ergebnisse aus:
FIRST(id) | customer | FIRST(total) |
---|---|---|
1 | Joe | 5 |
2 | Sally | 3 |
Erklärung
-
DISTINCT ON (customer)
Gibt an, dass wir die Ergebnisse nach der Kundenspalte gruppieren und verschiedene Werte auswählen möchten. -
ORDER BY customer, total DESC, id
Sortieren Sie die Ergebnisse zuerst nach Kunde (zur Gruppierung), dann nach Gesamtsumme in absteigender Reihenfolge (um die erste Zeile mit dem höchsten Gesamtwert zu finden) und schließlich nach ID, um Konflikte (falls vorhanden) zu lösen.
Zusätzliche Hinweise
-
Die
-
DISTINCT ON
-Klausel muss in derORDER BY
-Klausel enthalten sein, der Standard erfordert jedoch keine zusätzliche ID-Spalte. - Wenn die Gesamtspalte Nullwerte enthalten kann, sollte
NULLS LAST
zurORDER BY
-Klausel hinzugefügt werden:
ORDER BY customer, total DESC NULLS LAST, id;
Fazit
Die DISTINCT ON-Funktionalität in PostgreSQL bietet eine effiziente und flexible Möglichkeit, die erste (oder letzte) Zeile in einer gruppierten Abfrage auszuwählen. Durch die Nutzung dieser Funktion können Entwickler gruppierte Daten einfach analysieren und notwendige Informationen abrufen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie wähle ich die erste Zeile in einer PostgreSQL-Gruppen-nach-Abfrage aus?. 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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