


Comment puis-je utiliser correctement DISTINCT ON de PostgreSQL avec différentes clauses ORDER BY ?
Comprendre les interactions DISTINCT ON et ORDER BY de PostgreSQL
La clause DISTINCT ON
de PostgreSQL est conçue pour sélectionner la première ligne de chaque groupe de lignes qui ont les mêmes valeurs dans la ou les expressions spécifiées. Le point crucial est que la sélection de la « première » ligne dépend entièrement de la clause ORDER BY
. Ils doivent s'aligner.
Une erreur courante consiste à utiliser une clause DISTINCT ON
avec une clause ORDER BY
qui n'inclut pas la ou les expressions DISTINCT ON
. Cela conduit à des résultats imprévisibles car le choix de la « première » ligne par la base de données devient arbitraire.
Correction des problèmes de commande avec DISTINCT ON
L'erreur se produit lorsque les champs de DISTINCT ON
ne correspondent pas aux champs de début de ORDER BY
. Pour résoudre ce problème, assurez-vous que la clause ORDER BY
commence par les mêmes expressions que DISTINCT ON
. Cela garantit une sélection cohérente et prévisible de la première ligne au sein de chaque groupe.
Approches alternatives pour les problèmes du « plus grand N par groupe »
Si l'objectif est de trouver le dernier achat pour chaque address_id
, classé par date d'achat, il s'agit d'une requête classique du "plus grand N par groupe". Voici deux solutions efficaces :
Solution SQL générale :
Cette approche utilise une sous-requête pour trouver le maximum purchased_at
pour chaque address_id
, puis la joint à la table d'origine pour récupérer la ligne complète.
SELECT t1.* FROM purchases t1 JOIN ( SELECT address_id, max(purchased_at) max_purchased_at FROM purchases WHERE product_id = 1 GROUP BY address_id ) t2 ON t1.address_id = t2.address_id AND t1.purchased_at = t2.max_purchased_at ORDER BY t1.purchased_at DESC
Optimisation spécifique à PostgreSQL :
PostgreSQL offre une solution plus concise et potentiellement plus rapide en utilisant une DISTINCT ON
requête imbriquée :
SELECT * FROM ( SELECT DISTINCT ON (address_id) * FROM purchases WHERE product_id = 1 ORDER BY address_id, purchased_at DESC ) t ORDER BY purchased_at DESC
Ces alternatives offrent des solutions plus propres et plus efficaces que de s'appuyer uniquement sur DISTINCT ON
lorsqu'il s'agit de scénarios du « plus grand N par groupe ». Ils évitent les tris inutiles et améliorent les performances des requêtes.
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.

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.

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.

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.
