Postgres Window Function 和Group By Exception:解決Sum 聚合問題
在資料分析的背景下,經常需要聚合特定時間範圍內的值,以深入了解趨勢和模式。雖然 PostgreSQL 的聚合函數(如 SUM())是強大的工具,但與視窗函數結合使用時有時會導致意外結果。本文解決了 GROUP BY 子句中使用視窗函數時遇到的常見問題,提供了確保準確聚合的解決方案。
如提供的查詢所示,目標是計算某個項目的累積利潤或損失隨著時間的推移,用戶。最初,查詢利用視窗函數來計算支出和買入的總和。然而,由於一場賽事中存在多個不同賠率的遊戲,導致結果不準確。
解決這個問題的關鍵在於正確使用視窗函數和聚合函數。預設情況下,視窗函數會聚合 ORDER BY 子句定義的行範圍內的值,同時保留結果集中的各個行。但是,當與 GROUP BY 子句結合使用時,請務必記住分組操作是在應用視窗函數之後執行的。在這種情況下,如果沒有 sp.payout 和 s.buyin 的 GROUP BY 子句,聚合視窗會包含跨多個事件的行,導致損益計算不正確。
為了解決這個問題,可以使用聚合函數,例如SUM() 可以在視窗函數中使用以實現所需的聚合。這種組合允許對每個事件內的值進行求和,有效避免多個事件導致的雙重或三次計數。
以下修改後的查詢合併了這些原則:
SELECT p.name, e.event_id, e.date, sum(sum(sp.payout)) OVER w - sum(sum(s.buyin)) OVER w AS "Profit/Loss" FROM player AS p JOIN result AS r ON r.player_id = p.player_id JOIN game AS g ON g.game_id = r.game_id JOIN event AS e ON e.event_id = g.event_id JOIN structure AS s ON s.structure_id = g.structure_id JOIN structure_payout AS sp ON sp.structure_id = g.structure_id AND sp.position = r.position WHERE p.player_id = 17 GROUP BY e.event_id WINDOW w AS (ORDER BY e.date, e.event_id) ORDER BY e.date, e.event_id;
在此查詢:
- 視窗函數中的聚合函數:視窗函數 OVER 中的外部 sum() 函數會聚合每個事件中的 sp.payout 和 s.buyin 值。這可以有效地計算每個事件的總支出和買入額。
- Group By:GROUP BY 子句僅用於 e.event_id 以根據事件對結果進行分組,確保對每個唯一事件執行聚合。
- 視窗函數子句:WINDOW w AS (ORDER BY e.date、e.event_id) 定義視窗函數操作的行範圍。在這種情況下,視窗由事件日期 (e.date) 和事件 ID (e.event_id) 定義。這確保了無論日期如何,都會在每個不同事件中執行聚合。
透過這種修改後的方法,查詢可以準確計算每個事件的累積利潤或損失,從而提供更精確的情況隨著時間的推移,用戶表現。
以上是如何正確使用 PostgreSQL 視窗函數和 GROUP BY 來避免求和聚合錯誤?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

存儲過程是MySQL中的預編譯SQL語句集合,用於提高性能和簡化複雜操作。 1.提高性能:首次編譯後,後續調用無需重新編譯。 2.提高安全性:通過權限控制限制數據表訪問。 3.簡化複雜操作:將多條SQL語句組合,簡化應用層邏輯。

MySQL查詢緩存的工作原理是通過存儲SELECT查詢的結果,當相同查詢再次執行時,直接返回緩存結果。 1)查詢緩存提高數據庫讀取性能,通過哈希值查找緩存結果。 2)配置簡單,在MySQL配置文件中設置query_cache_type和query_cache_size。 3)使用SQL_NO_CACHE關鍵字可以禁用特定查詢的緩存。 4)在高頻更新環境中,查詢緩存可能導致性能瓶頸,需通過監控和調整參數優化使用。

MySQL被廣泛應用於各種項目中的原因包括:1.高性能與可擴展性,支持多種存儲引擎;2.易於使用和維護,配置簡單且工具豐富;3.豐富的生態系統,吸引大量社區和第三方工具支持;4.跨平台支持,適用於多種操作系統。

MySQL數據庫升級的步驟包括:1.備份數據庫,2.停止當前MySQL服務,3.安裝新版本MySQL,4.啟動新版本MySQL服務,5.恢復數據庫。升級過程需注意兼容性問題,並可使用高級工具如PerconaToolkit進行測試和優化。

MySQL備份策略包括邏輯備份、物理備份、增量備份、基於復制的備份和雲備份。 1.邏輯備份使用mysqldump導出數據庫結構和數據,適合小型數據庫和版本遷移。 2.物理備份通過複製數據文件,速度快且全面,但需數據庫一致性。 3.增量備份利用二進制日誌記錄變化,適用於大型數據庫。 4.基於復制的備份通過從服務器備份,減少對生產系統的影響。 5.雲備份如AmazonRDS提供自動化解決方案,但成本和控制需考慮。選擇策略時應考慮數據庫大小、停機容忍度、恢復時間和恢復點目標。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中優化數據庫模式設計可通過以下步驟提升性能:1.索引優化:在常用查詢列上創建索引,平衡查詢和插入更新的開銷。 2.表結構優化:通過規範化或反規範化減少數據冗餘,提高訪問效率。 3.數據類型選擇:使用合適的數據類型,如INT替代VARCHAR,減少存儲空間。 4.分區和分錶:對於大數據量,使用分區和分錶分散數據,提升查詢和維護效率。

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