


Fungsi dan Pendaraban Agregat SQL: Cabaran dan Penyelesaian
Fungsi agregat SQL standard seperti AVG
, SUM
dan COUNT
ialah alatan berkuasa untuk pengagregatan data. Walau bagaimanapun, fungsi pendaraban langsung (cth., MUL
) tiada. Had ini timbul daripada kedua-dua kekangan teknikal dan pertimbangan praktikal.
Potensi Ralat Limpahan
Pendaraban, terutamanya merentasi set data yang besar atau dengan nilai yang besar, membawa risiko tinggi untuk melebihi had jenis data. Walaupun dengan set data yang lebih kecil, pendaraban berantai (mis., MUL(col1, col2, col3)
) dengan cepat membawa kepada isu limpahan, menyebabkan keputusan tidak tepat atau tidak boleh digunakan.
Pendekatan Alternatif
Walaupun agregat pendaraban khusus tiada, SQL menawarkan penyelesaian menggunakan fungsi matematik sedia ada.
-
Oracle, MSSQL, MySQL: Ungkapan
EXP(SUM(LN(column)))
atauPOWER(N,SUM(LOG(column, N)))
secara berkesan mengira hasil darab semua nilai bukan sifar dengan memanfaatkan sifat logaritma dan eksponen.
Mengendalikan Nombor Sifar dan Negatif
Memandangkan LOG(0)
dan LOG(negative number)
tidak ditentukan, pengendalian khas diperlukan untuk set data yang mengandungi sifar atau nilai negatif. Beberapa dialek SQL (cth., SQL Server) menyediakan ciri yang berguna:
-
Fungsi
-
ABS()
: Gunakan fungsiABS()
untuk menukar nombor negatif kepada setara positifnya sebelum menggunakan pengiraan logaritma. -
CASE
pernyataan: Gunakan pernyataanCASE
untuk mengurus tanda secara berasingan, mengambil kira nilai negatif dan pasangan nombor negatif yang menghasilkan produk positif.
Contoh Ilustrasi
Pernyataan SQL berikut mengira hasil darab semua nilai bukan sifar dalam lajur "data", dengan betul menangani kedua-dua nombor positif dan negatif:
SELECT CASE WHEN MIN(ABS(data)) = 0 THEN 0 ELSE EXP(SUM(LOG(ABS(NULLIF(data, 0))))) * ROUND(0.5 - COUNT(NULLIF(SIGN(SIGN(data) + 0.5), 1)) % 2, 0) END FROM MUL
Contoh ini menunjukkan penyelesaian yang teguh untuk mengira produk dalam fungsi agregat, mengendalikan potensi isu dengan nilai sifar dan negatif.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Melakukan Pendaraban dalam Fungsi Agregat SQL?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Prosedur yang disimpan adalah penyataan SQL yang dipraktikkan dalam MySQL untuk meningkatkan prestasi dan memudahkan operasi kompleks. 1. Meningkatkan prestasi: Selepas penyusunan pertama, panggilan seterusnya tidak perlu dikompilasi. 2. Meningkatkan Keselamatan: Mengatasi akses jadual data melalui kawalan kebenaran. 3. Memudahkan operasi kompleks: Campurkan beberapa pernyataan SQL untuk memudahkan logik lapisan aplikasi.

Prinsip kerja cache pertanyaan MySQL adalah untuk menyimpan hasil pertanyaan pilih, dan apabila pertanyaan yang sama dilaksanakan sekali lagi, hasil cache dikembalikan secara langsung. 1) Cache pertanyaan meningkatkan prestasi bacaan pangkalan data dan mendapati hasil cache melalui nilai hash. 2) Konfigurasi mudah, set query_cache_type dan query_cache_size dalam fail konfigurasi MySQL. 3) Gunakan kata kunci sql_no_cache untuk melumpuhkan cache pertanyaan khusus. 4) Dalam persekitaran kemas kini frekuensi tinggi, cache pertanyaan boleh menyebabkan kesesakan prestasi dan perlu dioptimumkan untuk digunakan melalui pemantauan dan pelarasan parameter.

Sebab mengapa MySQL digunakan secara meluas dalam pelbagai projek termasuk: 1. Prestasi tinggi dan skalabilitas, menyokong pelbagai enjin penyimpanan; 2. Mudah untuk digunakan dan mengekalkan, konfigurasi mudah dan alat yang kaya; 3. Ekosistem yang kaya, menarik sejumlah besar sokongan alat komuniti dan pihak ketiga; 4. Sokongan silang platform, sesuai untuk pelbagai sistem operasi.

Langkah -langkah untuk menaik taraf pangkalan data MySQL termasuk: 1. Sandarkan pangkalan data, 2. Hentikan perkhidmatan MySQL semasa, 3. Pasang versi baru MySQL, 4. Mulakan versi baru MySQL Service, 5 pulih pangkalan data. Isu keserasian diperlukan semasa proses peningkatan, dan alat lanjutan seperti Perconatoolkit boleh digunakan untuk ujian dan pengoptimuman.

Dasar sandaran MySQL termasuk sandaran logik, sandaran fizikal, sandaran tambahan, sandaran berasaskan replikasi, dan sandaran awan. 1. Backup Logical menggunakan MySqldump untuk mengeksport struktur dan data pangkalan data, yang sesuai untuk pangkalan data kecil dan migrasi versi. 2. Sandaran fizikal adalah cepat dan komprehensif dengan menyalin fail data, tetapi memerlukan konsistensi pangkalan data. 3. Backup tambahan menggunakan pembalakan binari untuk merekodkan perubahan, yang sesuai untuk pangkalan data yang besar. 4. Sandaran berasaskan replikasi mengurangkan kesan ke atas sistem pengeluaran dengan menyokong dari pelayan. 5. Backup awan seperti Amazonrds menyediakan penyelesaian automasi, tetapi kos dan kawalan perlu dipertimbangkan. Apabila memilih dasar, saiz pangkalan data, toleransi downtime, masa pemulihan, dan matlamat titik pemulihan perlu dipertimbangkan.

Mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessandsandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, ugeinghighavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement, Data, dansqlnodes

Mengoptimumkan reka bentuk skema pangkalan data di MySQL dapat meningkatkan prestasi melalui langkah -langkah berikut: 1. Pengoptimuman indeks: Buat indeks pada lajur pertanyaan biasa, mengimbangi overhead pertanyaan dan memasukkan kemas kini. 2. Pengoptimuman Struktur Jadual: Mengurangkan kelebihan data melalui normalisasi atau anti-normalisasi dan meningkatkan kecekapan akses. 3. Pemilihan Jenis Data: Gunakan jenis data yang sesuai, seperti INT dan bukannya VARCHAR, untuk mengurangkan ruang penyimpanan. 4. Pembahagian dan Sub-meja: Untuk jumlah data yang besar, gunakan pembahagian dan sub-meja untuk menyebarkan data untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan dan penyelenggaraan.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.
