无需添加内联结构便可以是实现访问当前行附近行的字段的lead :向后 lag: 向前. 语法结构: lag(value_expr [,offset][,default]) over([query_partition_clause] order by Order_by_clause) lead(value_expr [,offset][,default]) over([query_partition_cla
无需添加内联结构便可以是实现访问当前行附近行的字段的值lead :向后 lag: 向前.
语法结构:
lag(value_expr [,offset][,default]) over([query_partition_clause] order by Order_by_clause)
lead(value_expr [,offset][,default]) over([query_partition_clause] order by Order_by_clause)
参数说明:
value_expr值表达式,通常是字段,也可是是表达式。value_expr本身不支持分析函数,也就是lead不支持多层调用。
offset偏移,应该是很熟悉的数学概念了,或者是相对偏移,表格来开当前行的第offset行,如果offset是整数就表示是顺序下的前第n行,如果是负数就是往后第n行。如果不提供这个参数,就是默认为1.
default默认值,如果没有找到,应该返回什么值的意思,有点类似nvl(col,value)。如果没有设置,且找不到,那么就返回Null
over 可以简单地翻译为在什么。。。的基础之上
query_partition_clause 分区语句,对结果集合分区的语句,是可选的,如果没有就是所有的一个分区。
Order_by_clause排序语句必须需要 ,形如order by xxx desc/asc
解释示例:
SQL> select * from test_value;
MONS JJR CJL CJJE
---------- ---------- ---------- ----------
200801 LZF 250 1999
200802 LZF 200 2000
200803 LZF 300 1000
200804 LZF 23 189
200805 LZF 356 456
200806 LZF 100 200
200807 LZF 600 700
200808 LZF 23 123
200809 LZF 400 500
9 rows selected
SQL>
SQL> select rownum序号,Mons,cjl cjl_01,
2 lead(cjl,1) over (order by mons desc) cjl_02,
3 lead(cjl,2) over (order by mons desc) cjl_03,
4 lead(cjl,3) over (order by mons desc) cjl_04,
5 lead(cjl,4) over (order by mons desc) cjl_05,
6 lead(cjl,5) over (order by mons desc) cjl_06,
7 lead(cjl,6) over (order by mons desc) cjl_07,
8 lead(cjl,7) over (order by mons desc) cjl_08,
9 lead(cjl,8) over (order by mons desc) cjl_09
10 from test_value
序号 MONS CJL_01 CJL_02 CJL_03 CJL_04 CJL_05 CJL_06 CJL_07 CJL_08 CJL_09
---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
9 200809 400 23 600 100 356 23 300 200 250
8 200808 23 600 100 356 23 300 200 250
7 200807 600 100 356 23 300 200 250
6 200806 100 356 23 300 200 250
5 200805 356 23 300 200 250
4 200804 23 300 200 250
3 200803 300 200 250
2 200802 200 250
1 200801 250
实践使用示例:
select id,lead(id,1)over(partition by call_req_id order by call_req_id ,id),type,analyst,time_stamp from act_log order by call_req_id ,id
扩展:
求字段差值为固定值的所有记录集合,一般会考虑取余mod(field,difNumber);
例如: 求表中所有ID相差为7的所有记录,
可以考虑 (每行记录的id - 第一行记录的id)对7取余等于0;

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.

Perintah SQL di MySQL boleh dibahagikan kepada kategori seperti DDL, DML, DQL, dan DCL, dan digunakan untuk membuat, mengubah suai, memadam pangkalan data dan jadual, memasukkan, mengemas kini, memadam data, dan melakukan operasi pertanyaan yang kompleks. 1. Penggunaan asas termasuk jadual penciptaan createtable, memasukkan data memasukkan, dan pilih data pertanyaan. 2. Penggunaan lanjutan melibatkan gabungan untuk Jadual Bergabung, Subqueries dan Groupby untuk Agregasi Data. 3. Kesilapan umum seperti kesilapan sintaks, jenis data yang tidak sepadan dan masalah kebenaran boleh disahpepijat melalui pemeriksaan sintaks, penukaran jenis data dan pengurusan kebenaran. 4. Cadangan Pengoptimuman Prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi gabungan dan menggunakan transaksi untuk memastikan konsistensi data.

InnoDB mencapai atomik melalui undolog, konsistensi dan pengasingan melalui mekanisme penguncian dan MVCC, dan kegigihan melalui redolog. 1) Atomicity: Gunakan Undolog untuk merekodkan data asal untuk memastikan urus niaga dapat dilancarkan kembali. 2) Konsistensi: Memastikan konsistensi data melalui penguncian peringkat baris dan MVCC. 3) Pengasingan: Menyokong pelbagai tahap pengasingan, dan RepeatableRead digunakan secara lalai. 4) Kegigihan: Gunakan redolog untuk merekodkan pengubahsuaian untuk memastikan data disimpan untuk masa yang lama.

Kedudukan MySQL dalam pangkalan data dan pengaturcaraan sangat penting. Ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam pelbagai senario aplikasi. 1) MySQL menyediakan fungsi penyimpanan data, organisasi dan pengambilan data yang cekap, sistem sokongan web, mudah alih dan perusahaan. 2) Ia menggunakan seni bina pelanggan-pelayan, menyokong pelbagai enjin penyimpanan dan pengoptimuman indeks. 3) Penggunaan asas termasuk membuat jadual dan memasukkan data, dan penggunaan lanjutan melibatkan pelbagai meja dan pertanyaan kompleks. 4) Soalan -soalan yang sering ditanya seperti kesilapan sintaks SQL dan isu -isu prestasi boleh disahpepijat melalui arahan jelas dan log pertanyaan perlahan. 5) Kaedah pengoptimuman prestasi termasuk penggunaan indeks rasional, pertanyaan yang dioptimumkan dan penggunaan cache. Amalan terbaik termasuk menggunakan urus niaga dan preparedStatemen

MySQL sesuai untuk perusahaan kecil dan besar. 1) Perniagaan kecil boleh menggunakan MySQL untuk pengurusan data asas, seperti menyimpan maklumat pelanggan. 2) Perusahaan besar boleh menggunakan MySQL untuk memproses data besar dan logik perniagaan yang kompleks untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan dan pemprosesan transaksi.

InnoDB secara berkesan menghalang pembacaan hantu melalui mekanisme utama. 1) Kekunci seterusnya menggabungkan kunci baris dan kunci jurang untuk mengunci rekod dan jurang mereka untuk mengelakkan rekod baru daripada dimasukkan. 2) Dalam aplikasi praktikal, dengan mengoptimumkan pertanyaan dan menyesuaikan tahap pengasingan, persaingan kunci dapat dikurangkan dan prestasi konkurensi dapat ditingkatkan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa