


Comment utiliser correctement les fonctions de fenêtre PostgreSQL et GROUP BY pour éviter les erreurs d'agrégation de somme ?
Fonction de fenêtre Postgres et exception de regroupement par exception : résoudre le problème d'agrégation de somme
Dans le contexte de l'analyse des données, il est souvent nécessaire d'agréger valeurs sur une plage de temps spécifique pour obtenir un aperçu des tendances et des modèles. Bien que les fonctions d'agrégation de PostgreSQL comme SUM() soient des outils puissants, elles peuvent parfois conduire à des résultats inattendus lorsqu'elles sont combinées avec des fonctions de fenêtre. Cet article aborde un problème courant rencontré lors de l'utilisation de fonctions de fenêtre dans une clause GROUP BY, en fournissant une solution qui garantit une agrégation précise.
Comme le démontre la requête fournie, l'objectif était de calculer le profit ou la perte cumulé d'un utilisateur au fil du temps. Initialement, la requête utilisait des fonctions de fenêtre pour calculer la somme des paiements et des buy-ins. Cependant, en raison de la présence de plusieurs jeux au sein d'un événement avec des gains variables, les résultats étaient inexacts.
La clé pour résoudre ce problème réside dans l'utilisation appropriée des fonctions de fenêtre et des fonctions d'agrégation. Par défaut, les fonctions de fenêtre regroupent les valeurs dans une plage de lignes définie par la clause ORDER BY, tout en préservant les lignes individuelles dans le jeu de résultats. Cependant, lorsqu'elle est utilisée conjointement avec la clause GROUP BY, il est important de se rappeler que l'opération de regroupement est effectuée après l'application de la fonction window. Dans ce cas, sans les clauses GROUP BY pour sp.payout et s.buyin, la fenêtre d'agrégation englobait des lignes sur plusieurs événements, conduisant à un calcul incorrect du profit ou de la perte.
Pour résoudre ce problème, agrégez les fonctions, telles que SUM(), peut être utilisé dans les fonctions de fenêtre pour obtenir l'agrégation souhaitée. Cette combinaison permet la sommation des valeurs au sein de chaque événement, évitant ainsi le double ou triple comptage provoqué par plusieurs événements.
La requête révisée suivante intègre ces principes :
SELECT p.name, e.event_id, e.date, sum(sum(sp.payout)) OVER w - sum(sum(s.buyin)) OVER w AS "Profit/Loss" FROM player AS p JOIN result AS r ON r.player_id = p.player_id JOIN game AS g ON g.game_id = r.game_id JOIN event AS e ON e.event_id = g.event_id JOIN structure AS s ON s.structure_id = g.structure_id JOIN structure_payout AS sp ON sp.structure_id = g.structure_id AND sp.position = r.position WHERE p.player_id = 17 GROUP BY e.event_id WINDOW w AS (ORDER BY e.date, e.event_id) ORDER BY e.date, e.event_id;
Dans cette requête :
- Fonctions d'agrégation dans les fonctions de fenêtre : Les fonctions sum() externes dans la fonction de fenêtre OVER w agrègent les valeurs sp.payout et s.buyin au sein de chaque événement. Cela calcule efficacement le total des paiements et des buy-ins par événement.
- Group By : la clause GROUP BY est utilisée uniquement sur e.event_id pour regrouper les résultats en fonction de l'événement, garantissant que l'agrégation est effectuée pour chaque événement unique.
- Clause de fonction de fenêtre : La FENÊTRE w AS (ORDER BY e.date, e.event_id) définit la plage de lignes dans laquelle les fonctions de fenêtre fonctionnent. Dans ce cas, la fenêtre est définie à la fois par la date de l'événement (e.date) et par l'ID de l'événement (e.event_id). Cela garantit que l'agrégation est effectuée au sein de chaque événement distinct, quelle que soit la date.
Avec cette approche révisée, la requête calcule avec précision le profit ou la perte cumulé pour chaque événement, fournissant ainsi une image plus précise de performances des utilisateurs au fil du temps.
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.

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.

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.

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Simplification de l'intégration des données: AmazonrDSMysQL et l'intégration Zero ETL de Redshift, l'intégration des données est au cœur d'une organisation basée sur les données. Les processus traditionnels ETL (extrait, converti, charge) sont complexes et prennent du temps, en particulier lors de l'intégration de bases de données (telles que AmazonrDSMysQL) avec des entrepôts de données (tels que Redshift). Cependant, AWS fournit des solutions d'intégration ETL Zero qui ont complètement changé cette situation, fournissant une solution simplifiée et à temps proche pour la migration des données de RDSMySQL à Redshift. Cet article plongera dans l'intégration RDSMYSQL ZERO ETL avec Redshift, expliquant comment il fonctionne et les avantages qu'il apporte aux ingénieurs de données et aux développeurs.

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 convient aux débutants car il est simple à installer, puissant et facile à gérer les données. 1. Installation et configuration simples, adaptées à une variété de systèmes d'exploitation. 2. Prise en charge des opérations de base telles que la création de bases de données et de tables, d'insertion, d'interrogation, de mise à jour et de suppression de données. 3. Fournir des fonctions avancées telles que les opérations de jointure et les sous-questionnaires. 4. Les performances peuvent être améliorées par l'indexation, l'optimisation des requêtes et le partitionnement de la table. 5. Prise en charge des mesures de sauvegarde, de récupération et de sécurité pour garantir la sécurité et la cohérence des données.
