


Comment réduire la quantité de lots regroupés à l'aide du CTE récursif SQL ?
Utilisation du CTE récursif SQL pour décrémenter les quantités de lots groupés
Cette solution SQL Server 2005 utilise une expression de table commune (CTE) récursive pour réduire de manière itérative les quantités de lots regroupées en fonction des données de consommation. Le processus gère efficacement les scénarios dans lesquels la consommation dépasse la quantité disponible sur plusieurs lots d'un pool.
Voici le code SQL :
-- Sample data setup DECLARE @Pooled_Lots AS TABLE ( Id INT, Pool INT, Lot INT, Quantity INT ); INSERT INTO @Pooled_Lots (Id, Pool, Lot, Quantity) VALUES (1, 1, 1, 5), (2, 1, 2, 10), (3, 1, 3, 4), (4, 2, 1, 7), (5, 3, 1, 1), (6, 3, 2, 5); DECLARE @Pool_Consumption AS TABLE ( Id INT, PoolId INT, QuantityConsumed INT ); INSERT INTO @Pool_Consumption (Id, PoolId, QuantityConsumed) VALUES (1, 1, 17), (2, 2, 8), (3, 3, 10); -- Recursive CTE to calculate remaining quantities WITH LotQuantities AS ( SELECT PL.Pool, PL.Lot, PL.Quantity, PC.QuantityConsumed, PL.Quantity as RunningQuantity, PC.QuantityConsumed as RemainingDemand, CASE WHEN PL.Quantity >= PC.QuantityConsumed THEN 0 ELSE PC.QuantityConsumed - PL.Quantity END as SurplusOrDeficit FROM @Pooled_Lots PL LEFT JOIN @Pool_Consumption PC ON PL.Pool = PC.PoolId WHERE PL.Lot = 1 -- Start with the first lot in each pool UNION ALL SELECT lq.Pool, PL.Lot, PL.Quantity, lq.QuantityConsumed, CASE WHEN lq.RemainingDemand > PL.Quantity THEN lq.RunningQuantity + PL.Quantity ELSE lq.QuantityConsumed END, CASE WHEN lq.RemainingDemand > PL.Quantity THEN lq.RemainingDemand - PL.Quantity ELSE 0 END, CASE WHEN lq.RemainingDemand > PL.Quantity THEN 0 ELSE lq.RemainingDemand - (lq.RunningQuantity + PL.Quantity) END FROM LotQuantities lq JOIN @Pooled_Lots PL ON lq.Pool = PL.Pool AND PL.Lot = lq.Lot + 1 WHERE lq.RemainingDemand > 0 ) SELECT * FROM LotQuantities;
L'ensemble de données résultant montre la quantité restante pour chaque lot après la déduction de la consommation. Le CTE traite de manière récursive les lots de chaque pool jusqu'à ce que la quantité consommée soit entièrement prise en compte. Notez que les valeurs négatives dans SurplusOrDeficit
indiquent un déficit.
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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.

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.

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MySQL vaut la peine d'être appris car il s'agit d'un puissant système de gestion de la base de données open source adapté au stockage, à la gestion et à l'analyse des données. 1) MySQL est une base de données relationnelle qui utilise SQL pour faire fonctionner les données et convient à la gestion structurée des données. 2) Le langage SQL est la clé pour interagir avec MySQL et prend en charge les opérations CRUD. 3) Le principe de travail de MySQL inclut l'architecture client / serveur, le moteur de stockage et l'optimiseur de requête. 4) L'utilisation de base comprend la création de bases de données et de tables, et l'utilisation avancée implique de rejoindre des tables à l'aide de la jointure. 5) Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes d'autorisation, et les compétences de débogage incluent la vérification de la syntaxe et l'utilisation des commandes Explication. 6) L'optimisation des performances implique l'utilisation d'index, l'optimisation des instructions SQL et la maintenance régulière des bases de données.
