


Wie kann ich DISTINCT ON von PostgreSQL mit verschiedenen ORDER BY-Klauseln korrekt verwenden?
Die DISTINCT ON- und ORDER BY-Interaktionen von PostgreSQL verstehen
Die DISTINCT ON
-Klausel von PostgreSQL dient dazu, die erste Zeile aus jeder Gruppe von Zeilen auszuwählen, die in den angegebenen Ausdrücken dieselben Werte haben. Der entscheidende Punkt ist, dass die Auswahl der „ersten“ Zeile vollständig von der ORDER BY
-Klausel abhängt. Sie müssen ausgerichtet sein.
Ein häufiger Fehler ist die Verwendung einer DISTINCT ON
-Klausel mit einer ORDER BY
-Klausel, die den/die DISTINCT ON
-Ausdruck(e) nicht enthält. Dies führt zu unvorhersehbaren Ergebnissen, da die Auswahl der „ersten“ Zeile durch die Datenbank willkürlich wird.
Bestellprobleme mit DISTINCT ON korrigieren
Der Fehler tritt auf, wenn die Felder in DISTINCT ON
nicht mit den führenden Feldern in ORDER BY
übereinstimmen. Um dieses Problem zu beheben, stellen Sie sicher, dass die ORDER BY
-Klausel mit denselben Ausdrücken beginnt wie DISTINCT ON
. Dies garantiert eine konsistente und vorhersehbare Auswahl der ersten Reihe innerhalb jeder Gruppe.
Alternative Ansätze für „Greatest N per Group“-Probleme
Wenn das Ziel darin besteht, den letzten Kauf für jeden address_id
, sortiert nach Kaufdatum, zu finden, handelt es sich um eine klassische Abfrage „größtes N pro Gruppe“. Hier sind zwei effiziente Lösungen:
Allgemeine SQL-Lösung:
Dieser Ansatz verwendet eine Unterabfrage, um das Maximum purchased_at
für jedes address_id
zu finden, und verknüpft es dann wieder mit der Originaltabelle, um die vollständige Zeile abzurufen.
SELECT t1.* FROM purchases t1 JOIN ( SELECT address_id, max(purchased_at) max_purchased_at FROM purchases WHERE product_id = 1 GROUP BY address_id ) t2 ON t1.address_id = t2.address_id AND t1.purchased_at = t2.max_purchased_at ORDER BY t1.purchased_at DESC
PostgreSQL-spezifische Optimierung:
PostgreSQL bietet eine präzisere und möglicherweise schnellere Lösung mithilfe einer verschachtelten DISTINCT ON
Abfrage:
SELECT * FROM ( SELECT DISTINCT ON (address_id) * FROM purchases WHERE product_id = 1 ORDER BY address_id, purchased_at DESC ) t ORDER BY purchased_at DESC
Diese Alternativen bieten sauberere und effizientere Lösungen im Vergleich zur alleinigen Verwendung von DISTINCT ON
bei der Bewältigung von Szenarien mit der höchsten N pro Gruppe. Sie vermeiden unnötiges Sortieren und verbessern die Abfrageleistung.
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Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

Der Unterschied zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index ist: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die für die Abfrage nach Primärschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterierte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger auf Datenzeilen und ist für nicht-primäre Schlüsselspaltenabfragen geeignet.

MySQL und Mariadb können koexistieren, müssen jedoch mit Vorsicht konfiguriert werden. Der Schlüssel besteht darin, jeder Datenbank verschiedene Portnummern und Datenverzeichnisse zuzuordnen und Parameter wie Speicherzuweisung und Cache -Größe anzupassen. Verbindungspooling, Anwendungskonfiguration und Versionsunterschiede müssen ebenfalls berücksichtigt und sorgfältig getestet und geplant werden, um Fallstricke zu vermeiden. Das gleichzeitige Ausführen von zwei Datenbanken kann in Situationen, in denen die Ressourcen begrenzt sind, zu Leistungsproblemen führen.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

Vereinfachung der Datenintegration: AmazonRDSMYSQL und Redshifts Null ETL-Integration Die effiziente Datenintegration steht im Mittelpunkt einer datengesteuerten Organisation. Herkömmliche ETL-Prozesse (Extrakt, Konvertierung, Last) sind komplex und zeitaufwändig, insbesondere bei der Integration von Datenbanken (wie AmazonRDSMysQL) in Data Warehouses (wie Rotverschiebung). AWS bietet jedoch keine ETL-Integrationslösungen, die diese Situation vollständig verändert haben und eine vereinfachte Lösung für die Datenmigration von RDSMysQL zu Rotverschiebung bietet. Dieser Artikel wird in die Integration von RDSMYSQL Null ETL mit RedShift eintauchen und erklärt, wie es funktioniert und welche Vorteile es Dateningenieuren und Entwicklern bringt.
