PostgreSQL のサブクエリを使用した連続数値のグループ化と集計
数値データを含むテーブルを扱う場合、多くの場合、順序に従って値をグループ化して集計する必要があります。 PostgreSQL 9.0 以降では、サブクエリの組み合わせを使用してこれを実現できます。
非連続値を識別する
最初のステップは、対象の数値フィールド内の連続しない値を特定することです。これは、各行にグループ カウントを割り当て、非連続値が発生したときにカウンターをリセットするサブクエリを使用して実行できます。
SELECT company, profession, year, CASE WHEN row_number() OVER (PARTITION BY company, profession ORDER BY year) = 1 OR year - lag(year, 1, year) OVER (PARTITION BY company, profession ORDER BY year) > 1 THEN 1 ELSE 0 END AS group_cnt FROM qualification;
グループ ID を定義します
次に、連続する値のシーケンスごとにグループ ID を作成します。これには、前のサブクエリからのグループ数を合計する別のサブクエリが含まれます。
SELECT company, profession, year, SUM(group_cnt) OVER (ORDER BY company, profession, year) AS group_nr FROM ( SELECT company, profession, year, CASE WHEN row_number() OVER (PARTITION BY company, profession ORDER BY year) = 1 OR year - lag(year, 1, year) OVER (PARTITION BY company, profession ORDER BY year) > 1 THEN 1 ELSE 0 END AS group_cnt FROM qualification ) t1;
最終集計
最後に、グループ ID を使用して各グループの値を集計します。
SELECT company, profession, array_agg(year) AS years FROM ( SELECT company, profession, year, SUM(group_cnt) OVER (ORDER BY company, profession, year) AS group_nr FROM ( SELECT company, profession, year, CASE WHEN row_number() OVER (PARTITION BY company, profession ORDER BY year) = 1 OR year - lag(year, 1, year) OVER (PARTITION BY company, profession ORDER BY year) > 1 THEN 1 ELSE 0 END AS group_cnt FROM qualification ) t1 ) t2 GROUP BY company, profession, group_nr ORDER BY company, profession, group_nr;
このクエリは、番号順に基づいて配列にグループ化された年の値を含む、一意の会社と職業の組み合わせを含むテーブルを返します。 この方法は、連続する数値シーケンスを効果的にグループ化し、その後の分析と処理を容易にします。
以上がPostgreSQL でサブクエリを使用して連続する数値をグループ化および集計す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。

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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