


Warum führt die PostgreSQL-Integer-Division zu unerwarteten Ergebnissen und wie kann ich das Problem beheben?
Ungenauigkeit von Divisionsoperationen in PostgreSQL
Bei der Durchführung von Divisionsoperationen (/) in PostgreSQL ist es wichtig zu beachten, dass das Ergebnis möglicherweise nicht stimmt wie erwartet, insbesondere beim Umgang mit ganzzahligen Datentypen. In diesem Fall kürzt die Division das Ergebnis in Richtung Null, was zu falschen Antworten führen kann.
Um das Problem zu veranschaulichen, betrachten Sie eine Tabelle mit dem Namen „Software“ mit zwei ganzzahligen Spalten: „dev_cost“ und „sell_cost“. Wenn „dev_cost“ 16.000 und „sell_cost“ 7.500 beträgt, ergibt die Division von „dev_cost“ durch „sell_cost“ mithilfe der folgenden Abfrage:
select dev_cost / sell_cost from software ;
das Ergebnis 2. Die richtige Antwort ist jedoch 3, was darauf hinweist dass 3 Softwareeinheiten verkauft werden müssen, um die Entwicklungskosten zu decken.
Um dieses Problem zu lösen, ist es notwendig um sicherzustellen, dass mindestens einer der Werte in der Divisionsoperation in einen Float- oder Dezimal-Datentyp umgewandelt wird. Dies ermöglicht genaue Gleitkommaberechnungen, wobei der Bruchteil des Ergebnisses erhalten bleibt. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, besteht darin, die Spalte „dev_cost“ in der Abfrage in einen Dezimaltyp umzuwandeln:
select cast(dev_cost as decimal) / sell_cost from software ;
Alternativ können Sie den Umwandlungsvorgang mithilfe des PostgreSQL-Typumwandlungsoperators vereinfachen:
select dev_cost::decimal / sell_cost from software ;
Um schließlich ein ganzzahliges Ergebnis zu erhalten, das auf die nächste ganze Zahl aufgerundet ist, können Sie die Funktion ceil() innerhalb von verwenden Abfrage:
select ceil(dev_cost::decimal / sell_cost) from software ;
Durch Befolgen dieser Richtlinien können Sie die potenziellen Ungenauigkeiten überwinden, die durch die Ganzzahldivision in PostgreSQL entstehen, und genaue mathematische Operationen an Ihren numerischen Daten sicherstellen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum führt die PostgreSQL-Integer-Division zu unerwarteten Ergebnissen und wie kann ich das Problem beheben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
