MySQL のグループごとの消費値を計算: 前の行の差分に基づいて
グループ化係数に基づいて連続する値の差を計算することは、MySQL では非常に一般的なタスクです。以前の値に基づいて各シーケンス番号 (SN) の消費値を計算する必要があるとします。
データ構造:
サンプル データには、次のスキーマを持つ EnergyLog
テーブルが含まれています:
<code>SN | 日期 | 值</code>
期待される結果:
目標は、テーブルを拡張して、前の行の「値」に対する各 SN の差を表す「消費」列を追加することです。
解決策:
MySQL 変数は、これを実現する便利な方法を提供します。ユーザー定義変数 (@lastSN
と @lastValue
) を使用すると、データを反復処理しながら以前の SN と値を追跡できます。
-- 声明变量 SELECT EL.SN, EL.日期, EL.值, IF(@lastSN = EL.SN, EL.值 - @lastValue, 0.00) AS 消耗, @lastSN := EL.SN, @lastValue := EL.值 -- 来自表 FROM EnergyLog EL, (SELECT @lastSN := 0, @lastValue := 0) AS SQLVars -- 按分组因子SN和日期排序 ORDER BY EL.SN, EL.日期;
説明:
-
FROM
句は変数 (@lastSN
と@lastValue
) を宣言し、0 に初期化します。 - クエリは、
EnergyLog
テーブルを希望の順序 (SN および日付順) で繰り返します。 - 現在の SN を
@lastSN
と比較します。一致する場合は、現在の値と前回の@lastValue
の消費量 (差分) を計算します。 - SN が異なる場合は、新しいグループを想定し、消費量を 0 にリセットします。
-
@lastSN
変数と@lastValue
変数は次の反復に更新されます。
出力:
SN | 日期 | 值 | 消耗 |
---|---|---|---|
2380 | 2012-10-30 | 21.01 | 0.00 |
2380 | 2012-10-31 | 22.04 | 1.03 |
2380 | 2012-11-01 | 22.65 | 0.61 |
2380 | 2012-11-02 | 23.11 | 0.46 |
20100 | 2012-10-30 | 35.21 | 0.00 |
20100 | 2012-10-31 | 37.07 | 1.86 |
20100 | 2012-11-01 | 38.17 | 1.10 |
20100 | 2012-11-02 | 38.97 | 0.80 |
20103 | 2012-10-30 | 57.98 | 0.00 |
20103 | 2012-10-31 | 60.83 | 2.85 |
以上がMySQL で前の行から減算して消費値を計算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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