GROUP BY ou PARTITION BY : quelle est la différence en SQL ?
Comprendre les différences entre PARTITION BY et GROUP BY
GROUP BY, une construction SQL couramment utilisée, facilite le regroupement des lignes de données en fonction de valeurs communes, permettant ainsi l'évaluation de l'agrégat fonctions sur ces lignes groupées. Cependant, l'émergence de PARTITION BY dans les opérations de base de données a soulevé des questions sur la distinction entre ces deux opérations.
Présentation de GROUP BY
GROUP BY regroupe des enregistrements de données partageant des enregistrements identiques valeurs dans les colonnes spécifiées, en les regroupant en groupes distincts. Les fonctions d'agrégation suivantes (par exemple, SUM(), COUNT()) sont ensuite calculées pour chaque groupe. L'objectif principal de GROUP BY est de résumer et de condenser de grands ensembles de données.
Partitionnement avec PARTITION BY
Contrairement à GROUP BY, PARTITION BY fonctionne dans le contexte des fonctions de fenêtre. Ces fonctions évaluent les lignes de données dans une plage (ou « fenêtre ») définie par des conditions spécifiques. PARTITION BY divise les données fenêtrées en partitions en fonction des valeurs de colonne spécifiées. La fonction de fenêtre est ensuite appliquée séparément à chaque partition, permettant des calculs plus granulaires et nuancés.
Distinctions clés
- Portée : GROUP BY affecte l'ensemble du résultat de la requête, en regroupant et en agrégeant toutes les lignes conformes aux critères spécifiés. PARTITION BY, en revanche, se limite aux fonctions de fenêtre, partitionnant les données uniquement dans la plage de fenêtre définie.
- Impact sur le nombre de lignes : GROUP BY réduit généralement le nombre de lignes de sortie car il fusionne les valeurs en double. A l'inverse, PARTITION BY ne modifie pas le nombre de lignes mais modifie plutôt le calcul du résultat de la fonction fenêtre.
Exemple
Considérons un tableau de commandes :
CustomerID | OrderID |
---|---|
1 | 10 |
1 | 15 |
2 | 20 |
2 | 25 |
Utiliser GROUPE PAR :
SELECT CustomerID, COUNT(*) AS OrderCount FROM Orders GROUP BY CustomerID
Sortie :
CustomerID | OrderCount |
---|---|
1 | 2 |
2 | 2 |
Utilisation de PARTITION BY :
SELECT ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY CustomerID ORDER BY OrderID) AS OrderNumberForRow FROM Orders
Sortie :
CustomerID | OrderID | OrderNumberForRow |
---|---|---|
1 | 10 | 1 |
1 | 15 | 2 |
2 | 20 | 1 |
2 | 25 | 2 |
Dans cet exemple, PARTITION BY sépare les données par CustomerID et attribue des numéros de ligne consécutivement dans chaque partition.
En résumé, PARTITION BY offre une flexibilité supplémentaire dans les calculs de fonctions de fenêtre, en partitionnant les données pour des évaluations plus ciblées. GROUP BY, en revanche, propose une agrégation globale et une réduction de lignes pour des résumés de données concis. Comprendre les distinctions entre ces opérations est crucial pour optimiser le code SQL et maximiser l'efficacité des requêtes.
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Le rôle principal de MySQL dans les applications Web est de stocker et de gérer les données. 1.MySQL traite efficacement les informations utilisateur, les catalogues de produits, les enregistrements de transaction et autres données. 2. Grâce à SQL Query, les développeurs peuvent extraire des informations de la base de données pour générer du contenu dynamique. 3.MySQL fonctionne basé sur le modèle client-serveur pour assurer une vitesse de requête acceptable.

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.

La position de MySQL dans les bases de données et la programmation est très importante. Il s'agit d'un système de gestion de base de données relationnel open source qui est largement utilisé dans divers scénarios d'application. 1) MySQL fournit des fonctions efficaces de stockage de données, d'organisation et de récupération, en prenant en charge les systèmes Web, mobiles et de niveau d'entreprise. 2) Il utilise une architecture client-serveur, prend en charge plusieurs moteurs de stockage et optimisation d'index. 3) Les usages de base incluent la création de tables et l'insertion de données, et les usages avancés impliquent des jointures multiples et des requêtes complexes. 4) Des questions fréquemment posées telles que les erreurs de syntaxe SQL et les problèmes de performances peuvent être déboguées via la commande Explication et le journal de requête lente. 5) Les méthodes d'optimisation des performances comprennent l'utilisation rationnelle des indices, la requête optimisée et l'utilisation des caches. Les meilleures pratiques incluent l'utilisation des transactions et des acteurs préparés

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.

MySQL convient aux petites et grandes entreprises. 1) Les petites entreprises peuvent utiliser MySQL pour la gestion des données de base, telles que le stockage des informations clients. 2) Les grandes entreprises peuvent utiliser MySQL pour traiter des données massives et une logique métier complexe pour optimiser les performances de requête et le traitement des transactions.

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.

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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.
