PostgreSQL の条件付きリード/ラグ関数
グループ B に属するユーザーがその後に実行する次のアクティビティを特定しようとしています。グループ A のアクティビティが完了しました。基本的に、それぞれのグループ B から最初の後続のアクティビティを見つける必要があります。 user.
1 つのアプローチは、条件付きウィンドウ関数を利用することです。ただし、PostgreSQL では、FILTER 句はウィンドウ関数内の集計関数にのみ適用でき、lead() や lag() などのコア ウィンドウ関数には適用できません。
したがって、実行可能な解決策は、DISTINCT ON 構造を使用することです。 CASE およびウィンドウ関数と併用:
SELECT name , CASE WHEN a2 LIKE 'B%' THEN a1 ELSE a2 END AS activity , CASE WHEN a2 LIKE 'B%' THEN a2 END AS next_activity FROM ( SELECT DISTINCT ON (name) name , lead(activity) OVER (PARTITION BY name ORDER BY time DESC) AS a1 , activity AS a2 FROM t WHERE (activity LIKE 'A%' OR activity LIKE 'B%') ORDER BY name, time DESC ) sub;
このクエリはサブクエリを使用しますto:
- DISTINCT ON (name) を使用して、各ユーザーのグループ A からの最新のアクティビティ (a1) を識別します。
- lead() を適用して、次のアクティビティ (a2) を取得します。
- CASE と LIKE 'B%' を使用して、グループに属している場合は次のアクティビティを検出して割り当てます。 B.
また、ユーザーごとの行数が制限された小規模なデータセットの場合は、次のクエリを使用できます。
SELECT name , activity AS a1 , lead(activity) OVER (PARTITION BY name ORDER BY time DESC) AS next_activity FROM t WHERE (activity LIKE 'A%' OR activity LIKE 'B%') ORDER BY name, time DESC;
このクエリは、次のクエリを直接検索することでロジックを簡素化します。グループ A のアクティビティを実行し、そのグループへの所属に関係なく、後続のアクティビティを取得します。
以上がPostgreSQL でグループ A のアクティビティに続くグループ B の次のアクティビティを見つける方法の詳細内容です。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。

mysql'sblobissuitable forstoringbinarydatawithinarationaldatabase、whileenosqloptionslikemongodb、redis、andcassandraofferferulesions forunstructureddata.blobissimplerbutcanslowdowdowd withwithdata

toaddauserinmysql、使用:createuser'username '@' host'identifidedby'password '; here'showtodoitsely:1)chosehostcarefilytoconを選択しますTrolaccess.2)setResourcelimitslikemax_queries_per_hour.3)usestrong、uniquasswords.4)endforcessl/tlsconnectionswith

toavoidcommonMonmistakeswithStringDatatypesinmysql、undultingStringTypenuste、choosetherightType、andManageEncodingandCollationsEttingtingive.1)Usecharforfixed-LengthStrings、Varcharforaible Length、AndText/Blobforlardata.2)setCurrectCherts

mysqloffersechar、varchar、Text、anddenumforstringdata.usecharforfixed-lengthstrings、varcharerforvariable-length、text forlarger text、andenumforenforcingdataantegritywithaetofvalues。

MySQLBlob要求の最適化は、次の戦略を通じて実行できます。1。ブロブクエリの頻度を減らす、独立した要求の使用、または読み込みの遅延。 2。適切なブロブタイプ(TinyBlobなど)を選択します。 3。ブロブデータを別々のテーブルに分離します。 4.アプリケーションレイヤーでBLOBデータを圧縮します。 5.ブロブメタデータをインデックスします。これらの方法は、実際のアプリケーションでの監視、キャッシュ、データシェルディングを組み合わせることにより、パフォーマンスを効果的に改善できます。

MySQLユーザーを追加する方法を習得することは、データベース管理者と開発者にとって重要です。これは、データベースのセキュリティとアクセス制御を保証するためです。 1)CreateUserコマンドを使用して新しいユーザーを作成し、2)付与コマンドを介してアクセス許可を割り当て、3)FlushPrivilegesを使用してアクセス許可を有効にすることを確認します。

choosecharforfixed-lengthdata、varcharforvariable-lengthdata、andtextforlargetextfields.1)chariseffienceforconsistent-lengthdatalikecodes.2)varcharsuitsvariaible-lengthdatalikenames、balancingflexibilityandperformance.3)Textisidealforforforforforforforforforforforidex

MySQLの文字列データ型とインデックスを処理するためのベストプラクティスには、次のものが含まれます。1)固定長のchar、可変長さのvarchar、大規模なテキストのテキストなどの適切な文字列タイプを選択します。 2)インデックス作成に慎重になり、インデックスを避け、一般的なクエリのインデックスを作成します。 3)プレフィックスインデックスとフルテキストインデックスを使用して、長い文字列検索を最適化します。 4)インデックスを定期的に監視および最適化して、インデックスを小さく効率的に保つ。これらの方法により、読み取りと書き込みのパフォーマンスをバランスさせ、データベースの効率を改善できます。


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