


Comment récupérer efficacement les lignes horodatées les plus récentes pour des valeurs clés distinctes dans une base de données ?
Récupération des lignes horodatées les plus récentes pour des valeurs de clé distinctes
Dans le contexte des bases de données, sélection des lignes avec les horodatages les plus récents pour chaque clé distincte la valeur peut être une exigence commune. Explorons le problème et proposons une solution complète.
L'approche initiale consistant à regrouper par sensorID et à trier par horodatage maximum a échoué en raison de l'exigence selon laquelle les champs non agrégés inclus dans la clause SELECT doivent également être inclus dans le Clause GROUPE PAR. Pour résoudre ce problème, il existe deux solutions viables :
Solution 1 :
SELECT sensorID, MAX(timestamp), sensorField1, sensorField2 FROM sensorTable GROUP BY sensorID ORDER BY sensorID;
Cette méthode regroupe les lignes par sensorID et agrège les horodatages pour trouver le maximum. . Les autres champs sont inclus dans la clause SELECT sans aucune agrégation, permettant de récupérer les données les plus récentes pour chaque capteur.
Solution 2 :
SELECT s1.sensorID, s1.timestamp, s1.sensorField1, s1.sensorField2 FROM sensorTable s1 WHERE s1.timestamp = (SELECT MAX(timestamp) FROM sensorTable s2 WHERE s1.sensorID = s2.sensorID) ORDER BY s1.sensorID, s1.timestamp;
Cette solution utilise une sous-requête pour trouver l'horodatage maximum pour chaque capteur, puis référence ces informations dans la requête principale pour sélectionner la ligne la plus récente. Cela évite le besoin d'une fonction d'agrégation sur les champs non horodatés.
Les deux solutions résolvent efficacement le problème de la récupération des lignes horodatées les plus récentes pour des valeurs clés distinctes. Le choix entre les deux dépend de facteurs tels que les performances de la base de données et les exigences spécifiques de l'application.
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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INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.
