


Wie gruppiere ich aufeinanderfolgende numerische Werte in PostgreSQL mithilfe von GROUP BY?
Verwenden von PostgreSQLs GROUP BY zum Aggregieren aufeinanderfolgender Zahlen
PostgreSQL bietet leistungsstarke Funktionen zur Datenaggregation. Dieser Leitfaden zeigt, wie man aufeinanderfolgende numerische Werte mithilfe der GROUP BY
-Klausel gruppiert, wobei der Schwerpunkt insbesondere auf Szenarien mit aufeinanderfolgenden Jahren liegt.
Beispielszenario: Gruppierung von Jahren nach Unternehmen und Beruf
Stellen Sie sich eine Tabelle mit dem Namen qualification
mit den Spalten company
, profession
und year
vor. Ziel ist es, einzigartige Unternehmens-Berufs-Kombinationen zu identifizieren und ihre aufeinanderfolgenden Jahre in Arrays zu gruppieren.
Schritt-für-Schritt-Lösung:
- Identifizieren nicht aufeinanderfolgender Jahre: Der erste Schritt besteht darin, festzustellen, wo aufeinanderfolgende Jahressequenzen unterbrochen werden. Dies geschieht über Fensterfunktionen:
SELECT company, profession, year, CASE WHEN ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY company, profession ORDER BY year) = 1 OR year - LAG(year, 1, year) OVER (PARTITION BY company, profession ORDER BY year) > 1 THEN 1 ELSE 0 END AS group_cnt FROM qualification;
Diese Abfrage verwendet ROW_NUMBER()
, um innerhalb jeder Unternehmens-Berufsgruppe einen eindeutigen Rang zuzuweisen, und LAG()
, um das aktuelle Jahr mit dem Vorjahr zu vergleichen. group_cnt
kennzeichnet nicht aufeinanderfolgende Jahre mit einem 1
.
- Gruppen-IDs zuweisen: Als nächstes weisen wir jeder aufeinanderfolgenden Jahresfolge eine eindeutige Gruppen-ID zu:
SELECT company, profession, year, SUM(group_cnt) OVER (ORDER BY company, profession, year) AS group_nr FROM ( -- The query from Step 1 goes here ) t1;
Die Fensterfunktion SUM() OVER()
summiert die group_cnt
-Werte kumulativ und erstellt so eine laufende Summe, die als Gruppen-ID (group_nr
) dient.
- Endgültige Aggregation: Abschließend verwenden wir
array_agg()
, um die Jahre innerhalb jeder Gruppe zu aggregieren:
SELECT company, profession, ARRAY_AGG(year) AS years FROM ( -- The query from Step 2 goes here ) t2 GROUP BY company, profession, group_nr ORDER BY company, profession, group_nr;
Diese Abfrage gruppiert die Ergebnisse nach company
, profession
und group_nr
, wobei ARRAY_AGG()
verwendet wird, um die Jahre in Arrays für jede Gruppe zu kombinieren.
Erwartete Ausgabe: Die endgültige Ausgabe gruppiert aufeinanderfolgende Jahre in Arrays:
<code> company | profession | years ---------+------------+------------------ Google | Programmer | {2000} Google | Sales | {2000,2001,2002} Google | Sales | {2004} Mozilla | Sales | {2002} (4 rows)</code>
Diese Methode verwaltet effizient die Gruppierung aufeinanderfolgender numerischer Werte und bietet eine klare und präzise Lösung für die Datenanalyse in PostgreSQL.
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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.
