


Wie wähle ich die erste Zeile jeder Gruppe in einer PostgreSQL-GROUP-BY-Abfrage aus?
Wählen Sie die erste Zeile in der PostgreSQL-Gruppe „GROUP BY“ aus
In PostgreSQL ist die Auswahl der ersten Zeile jeder Gruppe in einer GROUP BY-Operation eine häufige Anforderung. Hierfür können wir die leistungsstarke DISTINCT ON
-Klausel verwenden.
SELECT DISTINCT ON (customer) id, customer, total FROM purchases ORDER BY customer, total DESC
DISTINCT ON
-Klausel können wir definieren, welche Ausdrücke als Duplikate betrachtet werden. In diesem Beispiel haben wir die Spalte customer
angegeben, was bedeutet, dass nur Zeilen mit demselben customer
-Wert als Duplikate betrachtet werden.
ORDER BY
-Klausel definiert die Reihenfolge, in der Zeilen verarbeitet werden. Die erste Zeile in jeder customer
-Gruppe ist die Zeile mit dem höchsten Gesamtwert. Wenn es mehrere Zeilen mit demselben maximalen Gesamtwert gibt, ist die Reihenfolge, in der die id
-Spalten definiert werden, ausschlaggebend.
Wichtige Punkte
-
DISTINCT ON
ist eine Erweiterung von PostgreSQL, mit der wir angeben können, welche Ausdrücke Duplikate ermitteln.
Der -
DISTINCT ON
-Ausdruck muss mit dem führenden Ausdruck in derORDER BY
-Klausel übereinstimmen.
Die -
ORDER BY
-Klausel kann verwendet werden, um Zeilen innerhalb jeder Gruppe zu priorisieren. - Sie können Ausdrücke in die
SELECT
-Liste aufnehmen, die nicht in einerDISTINCT ON
- oderORDER BY
-Klausel enthalten sind. - Der von einer Abfrage verwendete Index kann die Leistung erheblich beeinträchtigen. Ein mehrspaltiger Index, der die Spalten
customer
,total
undid
in derselben Reihenfolge wie die Abfrage umfasst, bietet die beste Leistung.
Zusätzliche Hinweise
Für Daten mit customer
hoher Spaltenkardinalität (eine kleine Anzahl von Zeilen pro Kunde) ist die DISTINCT ON
-Methode sehr effizient. Für customer
-Daten mit geringer Spaltenkardinalität (große Anzahl von Zeilen pro Kunde) können jedoch andere Abfragetechniken effizienter sein.
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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.

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 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.

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.
