SQL グループ BY: 各グループの上位 N 項目の取得
SQL でデータを操作する場合、多くの場合、以下に基づいてレコードをグループ化する必要があります。共通の基準を使用して、各グループ内で計算または集計を実行します。ここで GROUP BY 句が登場します。この記事では、GROUP BY と ROW_NUMBER() 関数を組み合わせて、単一のクエリで各グループの上位 N 個のアイテムを効率的に取得する強力な手法について説明します。
問題: 店舗ごとの売れ筋アイテム
列 UPCCode、SaleDate、StoreId、および TotalDollarSales を含む Sales テーブルがあるシナリオを考えてみましょう。このタスクは、各店舗で売上上位 5 個の商品を特定することです。
クエリ:
UNION を使用して複数の個別のクエリを使用してこの問題にアプローチすることもできますが、そうではない可能性があります。効率的になる。代わりに、次のクエリはサブクエリと ROW_NUMBER() 関数を利用します。
WITH s AS ( SELECT StoreID, UPCCode, tds, rn = ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY StoreID ORDER BY tds DESC) FROM ( SELECT StoreID, UPCCode, tds = SUM(TotalDollarSales) FROM Sales GROUP BY StoreID, UPCCode ) AS s2 ) SELECT StoreID, UPCCode, TotalDollarSales = tds FROM s WHERE rn <p><strong>説明:</strong></p><ol> <li>ネストされたサブクエリ (s2) は、Sales をグループ化します。 StoreID と UPCCode ごとにデータを取得し、それぞれの合計売上 (tds) を計算します。 </li> <li>メインのサブクエリは s2 をラップし、ROW_NUMBER() 関数を導入します。この関数は、各パーティション (StoreID) 内の各レコードに連続番号 (rn) を割り当てます。</li> <li>最後のクエリでは、rn が 5 以下である行 (つまり、上位 5 レコード) をフィルタリングします。パーティションごとに)、対象となる各パーティションの StoreID、UPCCode、および TotalDollarSales を抽出します。 item.</li> </ol><p><strong>結論:</strong></p><p>この高度な SQL クエリを使用すると、各グループの上位 N 項目を効率的に収集し、一般的なデータ処理シナリオにエレガントに取り組み、機能を強化できます。クエリ最適化スキル。</p>
以上がSQL の GROUP BY を使用して各グループの上位 N 項目を効率的に取得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。

tograntpermissionstonewmysqlusers、フォローステープ:1)Accessmysqlasauserwithsufthiveerprivileges、2)createanewuser withthecreateusercommand、3)usethegrantcommandtospecifypermissionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionselect、挿入、挿入、挿入、更新、4)

toadduusersinmysqucrectivally andcurally、soflowthesteps:1)usethecreateuserstatementtoaddanewuser、指定するhostandastrongpassword.2)補助金を使用して、補助金を使用して、補助すること、

toaddanewuserwithpermissionsinmysql、followthesesteps:1)createtheuserwithcreateuser'newuser '@' localhost'identifiedifiedifiedifiedby'pa ssword ';。2)grantreadacestoalltablesin'mydatabase'withgrantselectonmydatabase.to'newuser'@'localhost';。3)grantwriteaccessto '

MySQLの文字列データ型には、CHAR、VARCHAR、バイナリ、Varbinary、BLOB、およびテキストが含まれます。照合は、文字列の比較とソートを決定します。 1.Charは固定長の文字列に適しており、Varcharは可変長文字列に適しています。 2.バイナリとVarbinaryはバイナリデータに使用され、BLOBとテキストは大規模なオブジェクトデータに使用されます。 3. UTF8MB4_UNICODE_CIなどのルールのソートは、高度と小文字を無視し、ユーザー名に適しています。 UTF8MB4_BINは症例に敏感であり、正確な比較が必要なフィールドに適しています。

最適なMySQLVarcharの列の長さの選択は、データ分析に基づいており、将来の成長を検討し、パフォーマンスの影響を評価し、文字セットの要件を評価する必要があります。 1)データを分析して、典型的な長さを決定します。 2)将来の拡張スペースを予約します。 3)パフォーマンスに対する大きな長さの影響に注意してください。 4)ストレージに対する文字セットの影響を考慮します。これらの手順を通じて、データベースの効率とスケーラビリティを最適化できます。

mysqlblobshavelimits:tinyblob(255bytes)、blob(65,535bytes)、mediumblob(16,777,215bytes)、andlongblob(4,294,967,295bytes).tousebl難易度:1)PROFFORMANCESANDSTORERGEBLOBSEXTERNALLY;

MySQLでユーザーの作成を自動化するための最良のツールとテクノロジーには、次のものがあります。1。MySQLWorkBench、中小サイズの環境に適した、使いやすいがリソース消費量が高い。 2。アンシブル、マルチサーバー環境に適した、シンプルだが急な学習曲線。 3.カスタムPythonスクリプト、柔軟性がありますが、スクリプトセキュリティを確保する必要があります。 4。大規模な環境に適した人形とシェフ、複雑ですがスケーラブル。選択する際には、スケール、学習曲線、統合のニーズを考慮する必要があります。

はい、youcansearchinsideablobinmysqlusingspecifictechniques.1)converttheblobtoautf-8stringwithconvert function andsearchusinglike.2)


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