


Wie kann ich verschachtelte Berechnungen mithilfe berechneter Spalten in einer einzelnen SQL-Abfrage durchführen?
Verwendung berechneter Spalten zur Erleichterung weiterer Berechnungen
Im Bereich der Datenbankverwaltung bieten berechnete Spalten einen praktischen Mechanismus zum Ableiten neuer Werte basierend auf vorhandene Daten. Wenn es jedoch darum geht, zusätzliche Berechnungen mit diesen abgeleiteten Werten innerhalb derselben Abfrage durchzuführen, entsteht ein gewisser Grad an Komplexität.
In diesem Szenario haben Sie eine Tabelle mit drei numerischen Spalten (SpalteA, SpalteB und SpalteC). ). Ihre erste Ansicht berechnet calccolumn1 erfolgreich als Summe von ColumnA und ColumnB. Die Erweiterung dieser Berechnung um calccolumn2 – den Quotienten aus calccolumn1 und ColumnC – stellt jedoch eine Herausforderung dar.
Um diese Hürde zu überwinden, können Sie die Leistungsfähigkeit verschachtelter Abfragen nutzen. Indem Sie die anfängliche Berechnung in einer Unterabfrage einkapseln, erstellen Sie einen Zwischenergebnissatz, auf den in nachfolgenden Vorgängen verwiesen werden kann. Das folgende Code-Snippet veranschaulicht diesen Ansatz:
Select ColumnA, ColumnB, calccolumn1, calccolumn1 / ColumnC as calccolumn2 From ( Select ColumnA, ColumnB, ColumnC, ColumnA + ColumnB As calccolumn1 from t42 );
In dieser überarbeiteten Abfrage berechnet die Unterabfrage calccolumn1, die dann sofort für die Verwendung in der äußeren Abfrage zur Berechnung von calccolumn2 verfügbar ist.
Alternativ: Wenn die Leistung nicht im Vordergrund steht, können Sie die ursprüngliche Berechnung einfach im Äußeren wiederholen Abfrage:
Select ColumnA, ColumnB, ColumnA + ColumnB As calccolumn1, (ColumnA + ColumnB) / ColumnC As calccolumn2 from t42;
Dieser Ansatz liefert das gleiche Ergebnis, kann jedoch zu einer verminderten Effizienz führen, wenn die Berechnung rechenintensiv ist.
Durch die Nutzung dieser Techniken können Sie die Vielseitigkeit berechneter Spalten nutzen Führen Sie komplexe Berechnungen in derselben Ansicht durch und ermöglichen Sie so, tiefere Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich verschachtelte Berechnungen mithilfe berechneter Spalten in einer einzelnen SQL-Abfrage durchführen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

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

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 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.

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.
