


Wie verwende ich PostgreSQL-Fensterfunktionen und GROUP BY richtig, um Fehler bei der Summenaggregation zu vermeiden?
Postgres-Fensterfunktion und Gruppierung nach Ausnahme: Lösung des Problems der Summenaggregation
Im Zusammenhang mit der Datenanalyse ist häufig eine Aggregation erforderlich Werte über einen bestimmten Zeitraum hinweg, um Erkenntnisse über Trends und Muster zu gewinnen. Obwohl die Aggregatfunktionen von PostgreSQL wie SUM() leistungsstarke Werkzeuge sind, können sie in Kombination mit Fensterfunktionen manchmal zu unerwarteten Ergebnissen führen. Dieser Artikel befasst sich mit einem häufigen Problem, das bei der Verwendung von Fensterfunktionen innerhalb einer GROUP BY-Klausel auftritt, und bietet eine Lösung, die eine genaue Aggregation gewährleistet.
Wie in der bereitgestellten Abfrage gezeigt, bestand das Ziel darin, den kumulierten Gewinn oder Verlust für a zu berechnen Benutzer im Laufe der Zeit. Ursprünglich nutzte die Abfrage Fensterfunktionen, um die Summe der Auszahlungen und Buy-Ins zu berechnen. Aufgrund der Anwesenheit mehrerer Spiele innerhalb einer Veranstaltung mit unterschiedlichen Auszahlungen waren die Ergebnisse jedoch ungenau.
Der Schlüssel zur Lösung dieses Problems liegt in der richtigen Verwendung von Fensterfunktionen und Aggregatfunktionen. Standardmäßig aggregieren Fensterfunktionen Werte innerhalb eines durch die ORDER BY-Klausel definierten Zeilenbereichs, während einzelne Zeilen im Ergebnissatz erhalten bleiben. Bei Verwendung in Verbindung mit der GROUP BY-Klausel ist jedoch zu beachten, dass der Gruppierungsvorgang nach Anwendung der Fensterfunktion ausgeführt wird. In diesem Fall umfasste das Aggregationsfenster ohne GROUP BY-Klauseln für sp.payout und s.buyin Zeilen über mehrere Ereignisse hinweg, was zu einer falschen Gewinn- oder Verlustberechnung führte.
Um dieses Problem zu beheben, wurden Aggregatfunktionen wie z SUM() kann innerhalb von Fensterfunktionen verwendet werden, um die gewünschte Aggregation zu erreichen. Diese Kombination ermöglicht die Summierung von Werten innerhalb jedes Ereignisses und vermeidet so effektiv die durch mehrere Ereignisse verursachte Doppel- oder Dreifachzählung.
Die folgende überarbeitete Abfrage berücksichtigt diese Prinzipien:
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;
In diese Abfrage:
- Aggregationsfunktionen innerhalb von Fensterfunktionen: Die äußeren sum()-Funktionen innerhalb der Fensterfunktion OVER w aggregieren die sp.payout- und s.buyin-Werte innerhalb jedes Ereignisses. Dadurch werden effektiv die Gesamtauszahlungen und Buy-Ins pro Event berechnet.
- Gruppieren nach: Die GROUP BY-Klausel wird nur für e.event_id verwendet, um die Ergebnisse basierend auf dem Event zu gruppieren und so sicherzustellen Die Aggregation wird für jedes einzelne Ereignis durchgeführt.
- Fensterfunktionsklausel: Das WINDOW w AS (ORDER BY e.date, e.event_id) definiert den Zeilenbereich, innerhalb dessen die Fensterfunktionen ausgeführt werden. In diesem Fall wird das Fenster sowohl durch das Ereignisdatum (e.date) als auch durch die Ereignis-ID (e.event_id) definiert. Dadurch wird sichergestellt, dass die Aggregation innerhalb jedes einzelnen Ereignisses durchgeführt wird, unabhängig vom Datum.
Mit diesem überarbeiteten Ansatz berechnet die Abfrage den kumulierten Gewinn oder Verlust für jedes Ereignis genau und liefert so ein genaueres Bild davon Benutzerleistung im Laufe der Zeit.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verwende ich PostgreSQL-Fensterfunktionen und GROUP BY richtig, um Fehler bei der Summenaggregation zu vermeiden?. 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.

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.

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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.

MySQL ist es wert, gelernt zu werden, da es sich um ein leistungsstarkes Open -Source -Datenbankverwaltungssystem handelt, das für Datenspeicher, Verwaltung und Analyse geeignet ist. 1) MySQL ist eine relationale Datenbank, die SQL zum Betrieb von Daten verwendet und für die strukturierte Datenverwaltung geeignet ist. 2) Die SQL -Sprache ist der Schlüssel zur Interaktion mit MySQL und unterstützt CRUD -Operationen. 3) Das Arbeitsprinzip von MySQL umfasst Client/Server -Architektur, Speicher -Engine und Abfrageoptimierer. 4) Die grundlegende Nutzung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, und die erweiterte Verwendung umfasst das Verbinden von Tabellen mit dem Join. 5) Zu den häufigen Fehlern gehören Syntaxfehler und Erlaubnisprobleme, und die Debugging -Fähigkeiten umfassen die Überprüfung der Syntax und die Verwendung von Erklärungskenntnissen. 6) Die Leistungsoptimierung umfasst die Verwendung von Indizes, die Optimierung von SQL -Anweisungen und die regelmäßige Wartung von Datenbanken.
