


Wie kann man den Maximalwert und die entsprechenden Daten effizient aus einer großen SQL-Datenbanktabelle abrufen?
Effizientes Finden von Maximalwerten und zugehörigen Daten in großen SQL-Tabellen
Bei Datenbankabfragen ist es häufig erforderlich, den Maximalwert in einer Spalte zu ermitteln und die entsprechenden Daten aus anderen Spalten innerhalb derselben Zeile abzurufen. Dies ist besonders bei sehr großen Datensätzen eine Herausforderung. Stellen Sie sich eine Tabelle vor, in der für jede eindeutige ID die höchste Versionsnummer zusammen mit dem zugehörigen Tag gesucht werden muss:
Beispieltabelle:
<code>ID | tag | version -----+-----+----- 1 | A | 10 2 | A | 20 3 | B | 99 4 | C | 30 5 | F | 40</code>
Gewünschtes Ergebnis:
<code>ID | tag | version -----+-----+----- 2 | A | 20 3 | B | 99 4 | C | 30 5 | F | 40</code>
Bei Tabellen mit etwa 28 Millionen Zeilen können Standardmethoden wie verschachtelte SELECT
-Anweisungen oder einfache GROUP BY
mit MAX
unglaublich langsam sein. Eine wesentlich effizientere Lösung nutzt die ROW_NUMBER()
Fensterfunktion:
SELECT s.id, s.tag, s.version FROM ( SELECT t.*, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY t.id ORDER BY t.version DESC) AS rnk FROM YourTable t ) s WHERE s.rnk = 1;
Diese Abfrage funktioniert in zwei Schritten:
-
Innere Abfrage: Sie weist jeder Zeile innerhalb jeder
rnk
Partition (Gruppe von Zeilen mit derselben ID) einen eindeutigen Rang (ID
) zu. Die Rangfolge basiert auf der Spalteversion
in absteigender Reihenfolge, d. h. die höchste Version erhält Rang 1. -
Äußere Abfrage: Filtert die Ergebnisse der inneren Abfrage und wählt nur die Zeilen aus, in denen
rnk = 1
. Dies gibt uns effektiv die Zeile mit dem maximalenversion
für jedesID
.
Dieser Ansatz vermeidet verschachtelte Abfragen und GROUP BY
Vorgänge und macht ihn bei großen Datensätzen deutlich schneller. Die Verwendung von ROW_NUMBER()
bietet eine saubere und effiziente Möglichkeit, das gewünschte Ergebnis zu erzielen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man den Maximalwert und die entsprechenden Daten effizient aus einer großen SQL-Datenbanktabelle abrufen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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

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.
