Oracle の条件付き SUM: 値が 15 を超えるとリセット
Oracle では、累積合計を実行する必要がある場合がありますが、それは制限されています。最大しきい値まで。たとえば、値 15 を超えるとゼロにリセットされる累計を計算したい場合があります。これは条件付き SUM と呼ばれます。
これを実現する 1 つのアプローチは、再帰 SQL を使用することです。クエリを使用すると、定義された条件に基づいて累計を繰り返し更新できます。ただし、別の方法として、Oracle SQL MODEL 句を利用する方法があります。
SQL MODEL 句は、構文が若干複雑になりますが、より読みやすいソリューションを提供します。入力データに基づいてモデルを作成することにより、累計の計算方法を制御するルールを指定できます。
SQL MODEL 句を使用してこの条件付き SUM を実装するには:
- 入力データを昇順でランク付けするために、sorted_inputs という名前の CTE (共通テーブル式) を使用します。
- ランニング合計を追跡するために、running_sum_max_15 という名前の列を導入し、すべての行で 0 に初期化されます。
-
RULES UPDATE 句を使用して計算ルールを定義します。
- 最初の行では、running_sum_max_15 を addend に設定します。
- 後続の行では、running_sum_max_15 の前の値が以下であるかどうかを確認します。 15. true の場合、現在の加数をそれに追加します。それ以外の場合は、カウントを 0 にリセットし、現在の加数を追加します。
このクエリの出力では、15 を超えるとゼロにリセットされる現在までの合計が表示されます。
例:
<code class="sql">WITH test_data (sort_col, addend) AS ( SELECT 'A', 3 FROM DUAL UNION ALL SELECT 'B', 7 FROM DUAL UNION ALL SELECT 'C', 6 FROM DUAL UNION ALL SELECT 'D', 5 FROM DUAL UNION ALL SELECT 'E', 9 FROM DUAL UNION ALL SELECT 'F', 3 FROM DUAL UNION ALL SELECT 'G', 8 FROM DUAL ), sorted_inputs (sort_col, sort_order, addend, running_sum_max_15) AS ( SELECT sort_col, row_number() OVER (ORDER BY sort_col) sort_order, addend, 0 FROM test_data ) SELECT sort_col, addend, running_sum_max_15 FROM sorted_inputs MODEL DIMENSION BY (sort_order) MEASURES (sort_col, addend, running_sum_max_15) RULES UPDATE ( running_sum_max_15[1] = addend[1], running_sum_max_15[sort_order > 1] = CASE WHEN running_sum_max_15[CV(sort_order) - 1] <p><strong>出力:</strong></p> <pre class="brush:php;toolbar:false">+----------+--------+--------------------+ | SORT_COL | ADDEND | RUNNING_SUM_MAX_15 | +----------+--------+--------------------+ | A | 3 | 3 | | B | 7 | 10 | | C | 6 | 16 | | D | 5 | 5 | | E | 9 | 14 | | F | 3 | 17 | | G | 8 | 8 | +----------+--------+--------------------+
以上が現在の合計が 15 を超えるとゼロにリセットされる条件付き SUM を Oracle に実装するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

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MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

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