Oracle为这种情况提供了一个子句:rows between ... preceding and ... following。从字面上猜测它的意思是:在XXX之前和XXX之后
1,测试环境:
SQL> create table win_order(
month number(2),
total_sales number);
2,输入数据:
insert into win_order values(1,623141);
insert into win_order values(2,423124);
insert into win_order values(3,323214);
insert into win_order values(4,212314);
insert into win_order values(5,654314);
insert into win_order values(6,122134);
insert into win_order values(7,859234);
insert into win_order values(8,752314);
insert into win_order values(9,365314);
insert into win_order values(10,265314);
insert into win_order values(11,563114);
insert into win_order values(12,595314);
3,测试语句:
我们前面使用了sum(sum(sal)) over (partition by deptno) 来统计每个部门的总额。现在我们要统计的不单是每个部门,而是所有分区,partition by region_id在这里不起作用了。
Oracle为这种情况提供了一个子句:rows between ... preceding and ... following。从字面上猜测它的意思是:在XXX之前和XXX之后的所有记录,实际情况如何让我们通过示例来验证:
SQL> select month,
sum(total_sales) month_sales,
sum(sum(total_sales))over (order by month
rows between unbounded preceding and unbounded following) total_sale
from win_order group by month;
MONTH MONTH_SALES TOTAL_SALE
----- ----------- ----------
1 623141 5758845
2 423124 5758845
3 323214 5758845
4 212314 5758845
5 654314 5758845
6 122134 5758845
7 859234 5758845
8 752314 5758845
9 365314 5758845
10 265314 5758845
11 563114 5758845
12 595314 5758845
12 rows selected
高亮处的代码在这里发挥了关键作用,,它告诉oracle统计从第一条记录开始至最后一条记录的每月销售额。这个统计在记录集形成的过程中执行了12次,这时相当费时的!但至少我们解决了问题。
unbounded preceding and unbouned following的意思针对当前所有记录的前一条、后一条记录,也就是表中的所有记录。那么假如我们直接指定从第一条记录开始直至末尾呢?看看下面的结果:
SQL> select month,
sum(total_sales) month_sales,
sum(sum(total_sales))over (order by month
rows between 1 preceding and unbounded following) total_sale
from win_order group by month ;
MONTH MONTH_SALES TOTAL_SALE
----- ----------- ----------
1 623141 5758845
2 423124 5758845
3 323214 5135704
4 212314 4712580
5 654314 4389366
6 122134 4177052
7 859234 3522738
8 752314 3400604
9 365314 2541370
10 265314 1789056
11 563114 1423742
12 595314 1158428
12 rows selected
很明显这个语句错了。实际1在这里不是从第1条记录开始的意思,而是指当前记录的前一条记录。preceding前面的修饰符是告诉窗口函数执行时参考的记录数,如同unbounded就是告诉oracle不管当前记录是第几条,只要前面有多少条记录,都列入统计的范围。

INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

説明コマンドのキーメトリックには、タイプ、キー、行、および追加が含まれます。 1)タイプは、クエリのアクセスタイプを反映しています。値が高いほど、constなどの効率が高くなります。 2)キーは使用されているインデックスを表示し、nullはインデックスがないことを示します。 3)行はスキャンされた行の数を推定し、クエリのパフォーマンスに影響します。 4)追加の情報を最適化する必要があるというFilesortプロンプトを使用するなど、追加情報を提供します。

Temporaryを使用すると、MySQLクエリに一時テーブルを作成する必要があることが示されています。これは、異なる列、またはインデックスされていない列を使用して順番に一般的に見られます。インデックスの発生を回避し、クエリを書き直し、クエリのパフォーマンスを改善できます。具体的には、expliect出力に使用を使用する場合、MySQLがクエリを処理するために一時テーブルを作成する必要があることを意味します。これは通常、次の場合に発生します。1)個別またはグループビーを使用する場合の重複排除またはグループ化。 2)Orderbyに非インデックス列が含まれているときに並べ替えます。 3)複雑なサブクエリを使用するか、操作に参加します。最適化方法には以下が含まれます。1)OrderbyとGroupB

MySQL/INNODBは、4つのトランザクション分離レベルをサポートしています。 1.ReadunCommittedは、知らないデータを読み取ることができます。 2。読み込みは汚い読み取りを回避しますが、繰り返しのない読みが発生する可能性があります。 3. RepeatablerEadはデフォルトレベルであり、汚い読み取りと非回復不可能な読みを避けますが、幻の読み取りが発生する可能性があります。 4. Serializableはすべての並行性の問題を回避しますが、同時性を低下させます。適切な分離レベルを選択するには、データの一貫性とパフォーマンス要件のバランスをとる必要があります。

MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。


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