


Wie kann ich eine berechnete Spalte in nachfolgenden Berechnungen innerhalb derselben Oracle SQL-Ansicht verwenden?
Verwenden berechneter Spalten für weitere Berechnungen in derselben Ansicht
Im Kontext von Oracle SQL stellt sich die Frage, wie eine berechnete Spalte verwendet werden kann Spalte, um zusätzliche Berechnungen innerhalb derselben Ansicht durchzuführen. Betrachten Sie eine Tabelle mit den Spalten ColumnA, ColumnB und ColumnC. In einer Ansicht wurden ColumnA und ColumnB extrahiert und ihre Summe als calccolumn1 berechnet.
Die Herausforderung besteht nun darin, calccolumn1 in eine andere Berechnung einzubeziehen. Es ist nicht möglich, calccolumn1 in einer nachfolgenden Berechnung innerhalb der Ansicht direkt zu referenzieren. Um diese Einschränkung zu überwinden, kann eine Unterabfrage oder Wiederholung der ursprünglichen Berechnung eingesetzt werden.
Ansatz mit verschachtelten Abfragen
Die Verwendung einer verschachtelten Abfrage ermöglicht die Einbeziehung von calccolumn1 in die äußere Abfrage:
Select ColumnA, ColumnB, calccolumn1, calccolumn1 / ColumnC as calccolumn2 From ( Select ColumnA, ColumnB, ColumnC, ColumnA + ColumnB As calccolumn1 from t42 );
In dieser verschachtelten Abfrage ruft die innere Auswahl die erforderlichen Daten ab, einschließlich calccolumn1. Die äußere Auswahl verwendet dann calccolumn1 im Ausdruck, um calccolumn2 zu berechnen.
Wiederholen der Berechnung
Eine andere Methode besteht darin, die Berechnung für calccolumn1 innerhalb der Ansicht zu wiederholen:
Select ColumnA, ColumnB, ColumnA + ColumnB As calccolumn1, (ColumnA + ColumnB) / ColumnC As calccolumn2 from t42;
Durch die Wiederholung der Berechnung bezieht die Ansicht direkt calccolumn1 ohne das ein Notwendigkeit einer Unterabfrage. Dieser Ansatz ist sinnvoll, wenn die Berechnung unkompliziert und nicht rechenintensiv ist.
Durch die Nutzung dieser Techniken können Entwickler berechnete Spalten in nachfolgenden Berechnungen innerhalb derselben Ansicht effektiv nutzen und so eine komplexere Datenanalyse und Berichterstattung ermöglichen.
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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.
