最近在改报表分页,遇到一个很棘手的问题,需要将比较正常的数据记录新增加两列
第一列按照goodsid局部分组,然后在分组后的记录中按照audittime升序排序得到序号,从而显示某商品得第几次变迁。第二列是取该商品的最后变迁价格newPrice,然后将该值赋到这个商品的其他行中,例如对于goodsid为1的,最后一个newprice为20,那么对于所有goodsid为1的记录curprice都写为20,从而达到外面控件分布的效果。
如下,比较正常的数据记录:
以前的做法是在C#服务端将正常记录取出来(先按照GoodsId和audittime排序再取的),然后遍历整个数据集,新增了两个列,通过第一次循环解决expandfield的值问题,并用键值对巧妙的记录最后一次的newPrice,第二次循环则将键值对记录的newPrice赋给同一个goodsid的curprice。代码如下:
代码如下:
private void ChangeDataTable(DataTable dt)
{
dt.Columns.Add("curprice");
dt.Columns.Add("expandfield");
int goodsid = 0;
int index = 1; //指针
decimal curprice = 0;
IHashObject curpriceobj = new HashObject(); //键值对
//增加分布列
foreach(DataRow row in dt.Rows){
if (goodsid != Convert.ToInt32(row["goodsid"])) {
curpriceobj.Add("goodsid_"+goodsid, curprice);
//处理
index = 0;
goodsid = Convert.ToInt32(row["goodsid"]);
}
curprice = Convert.ToDecimal(row["newprice"]);
index += 1;
row["expandfield"] = "第" + index + "次变迁";
}
if(dt.Rows.Count != 0){ //添加最后一个商品的现行价
curpriceobj.Add("goodsid_"+goodsid, curprice);
}
//增加现行价
foreach (DataRow row in dt.Rows) {
row["curprice"] = curpriceobj["goodsid_" + row["goodsid"]];
}
}
但现在报表存储过程必须分页,分页后还要支持排序,如果客户端要求按照最新价格newPrice排序,很明显这样通过服务端转换的数据源是没办法支持的(因为在数据库分页前的数据源并没有newPrice这个字段)。
另外在C#服务端处理,其实是比较占内存的,其一对DataTable遍历了两次,另外还用了临时键值对对象,反复赋值是有性能消耗。
综上所述,最终我选择放在数据库来构建这两列。
关于第一列局部排序,我很快想到了一个以前看过的语法 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY...ORDER BY),于是第一列expandfield很容易就构建了,SQL如下:
代码如下:
SELECT '第' + CAST(ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY GoodsId ORDER BY audittime DESC) AS VARCHAR(10)) + '次变迁' AS expandfield,
GoodsId, price , discount , newPrice , begindate as [date]
FROM #test
但真正麻烦的是第二列,我抠破脑壳来想都没想出来,甚至想到用临时表来记录这个结果集,然后用游标来遍历结果集,update这个表来修改记录,但还是感觉相当的繁琐,而且性能很差。后来我请教了下公司的DBA,她给出了一种思路,这种方案无论从效率还是可行性都是最优的。先贴出代码如下:
代码如下:
WITH _TEMP AS (
SELECT ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY GoodsId ORDER BY audittime DESC ) AS num2 ,
ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY GoodsId ORDER BY audittime ) AS num ,
GoodsId, price , discount , newPrice , begindate as [date]
FROM #test
)
SELECT '第' + CAST(a.num AS VARCHAR(10)) + '次变迁' AS expandfield ,
a.goodsid , a.price , a.discount , a.newprice , a.date , b.newprice AS curprice
FROM _TEMP a
INNER JOIN _TEMP b ON a.GoodsId = b.GoodsId AND b.num2 = 1
这里用了一个CTE表达式的自关联查询,从性能上说是很有优势的,相对于临时表减少了对tempdb的开销,另外代码的可读性也比嵌套查询更强,num列是用来构建第几次变迁列的,这里很巧妙得多加了按照audittime降序列的num2列,在下面临时记录b中,通过指定b.num2 = 1取得所有goodsid最后变价的记录,再通过一个INNER JOIN就得到了我们想要的值curprice值。
另外补充一下,像上面存在多个列上排序字段时,SQL会选择后者进行重排,即先按goodsid分组,然后再各个组中按audittime升序排列,如果将num放在前,num2放在后,是得不到我们要的记录。

Innodbbufferpoolは、データをキャッシュしてページをインデックス作成することにより、ディスクI/Oを削減し、データベースのパフォーマンスを改善します。その作業原則には次のものが含まれます。1。データ読み取り:Bufferpoolのデータを読む。 2。データの書き込み:データを変更した後、bufferpoolに書き込み、定期的にディスクに更新します。 3.キャッシュ管理:LRUアルゴリズムを使用して、キャッシュページを管理します。 4.読みメカニズム:隣接するデータページを事前にロードします。 BufferPoolのサイジングと複数のインスタンスを使用することにより、データベースのパフォーマンスを最適化できます。

他のプログラミング言語と比較して、MySQLは主にデータの保存と管理に使用されますが、Python、Java、Cなどの他の言語は論理処理とアプリケーション開発に使用されます。 MySQLは、データ管理のニーズに適した高性能、スケーラビリティ、およびクロスプラットフォームサポートで知られていますが、他の言語は、データ分析、エンタープライズアプリケーション、システムプログラミングなどのそれぞれの分野で利点があります。

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MySQLは、初心者がデータベーススキルを学ぶのに適しています。 1.MySQLサーバーとクライアントツールをインストールします。 2。selectなどの基本的なSQLクエリを理解します。 3。マスターデータ操作:テーブルを作成し、データを挿入、更新、削除します。 4.高度なスキルを学ぶ:サブクエリとウィンドウの関数。 5。デバッグと最適化:構文を確認し、インデックスを使用し、選択*を避け、制限を使用します。

MySQLは、テーブル構造とSQLクエリを介して構造化されたデータを効率的に管理し、外部キーを介してテーブル間関係を実装します。 1.テーブルを作成するときにデータ形式と入力を定義します。 2。外部キーを使用して、テーブル間の関係を確立します。 3。インデックス作成とクエリの最適化により、パフォーマンスを改善します。 4.データベースを定期的にバックアップおよび監視して、データのセキュリティとパフォーマンスの最適化を確保します。

MySQLは、Web開発で広く使用されているオープンソースリレーショナルデータベース管理システムです。その重要な機能には、次のものが含まれます。1。さまざまなシナリオに適したInnodbやMyisamなどの複数のストレージエンジンをサポートします。 2。ロードバランスとデータバックアップを容易にするために、マスタースレーブレプリケーション機能を提供します。 3.クエリの最適化とインデックスの使用により、クエリ効率を改善します。

SQLは、MySQLデータベースと対話して、データの追加、削除、変更、検査、データベース設計を実現するために使用されます。 1)SQLは、ステートメントの選択、挿入、更新、削除を介してデータ操作を実行します。 2)データベースの設計と管理に作成、変更、ドロップステートメントを使用します。 3)複雑なクエリとデータ分析は、ビジネス上の意思決定効率を改善するためにSQLを通じて実装されます。

MySQLの基本操作には、データベース、テーブルの作成、およびSQLを使用してデータのCRUD操作を実行することが含まれます。 1.データベースの作成:createdatabasemy_first_db; 2。テーブルの作成:createTableBooks(idintauto_incrementprimarykey、titlevarchary(100)notnull、authorvarchar(100)notnull、published_yearint); 3.データの挿入:InsertIntoBooks(タイトル、著者、公開_year)VA


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