


Comment trouver des intervalles de temps minimum et maximum pour des événements consécutifs avec des espaces et des îles ?
Recherche du minimum et du maximum pour des lignes consécutives avec des espaces et des îles
Dans le contexte d'un ensemble de données ordonné contenant des séquences d'événements représentés par des lignes dans dans une table, la tâche consiste à déterminer les intervalles de temps minimum et maximum pour les lignes consécutives partageant le même type d'événement. Ce problème se pose lorsqu'il s'agit de données comportant des lacunes et des îlots, ce qui rend les méthodes d'agrégation traditionnelles insuffisantes.
Comprendre l'entrée
Le tableau d'entrée se compose des colonnes suivantes :
- nom : Identifiant unique pour chacun personne
- act : Type d'événement, soit "sommeil" ou "réveil"
- rn : Numéro de ligne dans la séquence d'événements de chaque personne
- startt : Heure de début du event
- endd : Heure de fin de l'événement
Identification des groupes consécutifs
Pour identifier des groupes de lignes consécutifs avec le même type d'événement, nous calculons la différence entre les numéros de ligne pour le type d'événement et la ligne globale numérotation :
row_number() over (partition by name, act order by rn) as seqnum_na row_number() over (partition by name order by rn) as seqnum_n
Ces nouvelles colonnes, seqnum_na et seqnum_n, représentent respectivement le numéro de séquence du type d'événement et le numéro de séquence global. La soustraction de seqnum_na de seqnum_n crée une nouvelle colonne qui représente le numéro de groupe pour chaque sous-ensemble consécutif de lignes au sein d'un type d'événement.
Agrégation avec numéro de groupe
Avec le numéro de groupe identifiés, nous pouvons agréger les heures de début et de fin pour trouver les minimum et maximum pour chaque groupe :
select name, act, min(startt) as startt, max(endd) as endd from (select i.*, row_number() over (partition by name, act order by rn) as seqnum_na, row_number() over (partition by name order by rn) as seqnum_n from input i ) i group by (seqnum_n - seqnum_na), name, act;
Par en regroupant par ce numéro de groupe ainsi que le nom et le type d'événement, nous identifions et regroupons efficacement les lignes consécutives au sein de chaque sous-ensemble, fournissant les intervalles de temps minimum et maximum souhaités.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.

MySQL prend en charge quatre types d'index: B-Tree, hachage, texte intégral et spatial. 1. L'indice de tree B est adapté à la recherche de valeur égale, à la requête de plage et au tri. 2. L'indice de hachage convient aux recherches de valeur égale, mais ne prend pas en charge la requête et le tri des plages. 3. L'index de texte complet est utilisé pour la recherche en texte intégral et convient pour le traitement de grandes quantités de données de texte. 4. L'indice spatial est utilisé pour la requête de données géospatiaux et convient aux applications SIG.

MySQL et MARIADB peuvent coexister, mais doivent être configurés avec prudence. La clé consiste à allouer différents numéros de port et répertoires de données à chaque base de données et ajuster les paramètres tels que l'allocation de mémoire et la taille du cache. La mise en commun de la connexion, la configuration des applications et les différences de version doivent également être prises en compte et doivent être soigneusement testées et planifiées pour éviter les pièges. L'exécution de deux bases de données simultanément peut entraîner des problèmes de performances dans les situations où les ressources sont limitées.
