


Quelle est la manière la plus efficace de calculer les totaux cumulés dans SQL Server ?
Le calcul de l'accumulation dans la requête SQL est une demande commune.
La célébration fournit une méthode pratique pour effectuer de tels calculs dans Oracle et ANSI-SQL. Cependant, SQL Server n'a pas la flexibilité de gérer certains cas d'utilisation sur la mise en œuvre des clauses OVER
. OVER
Malgré les lacunes, une technique efficace calculée dans SQL Server pour calculer l'accumulation d'accumulation consiste à utiliser un ensemble de polymérisation. Cette méthode comprend:
Créez une table temporaire avec la même colonne que la table d'origine.
- Insérez les données de la table d'origine dans la table temporaire et définissez la colonne totale accumulée sur Null.
- Le tableau temporaire est calculé en fonction de la valeur précédente.
- Cette technique est très efficace, mais il y a des problèmes potentiels:
Les lignes de traitement de l'ordre des instructions peuvent ne pas toujours être les mêmes que la date de date.
- Les compétences de mise à jour dépendent des détails de l'implémentation involontaire du serveur SQL.
-
UPDATE
La comparaison du test de référence
- Le test de référence montre que sous les contraintes de SQL Server, la méthode du curseur est de calculer la méthode la plus rapide et la plus sécurisée pour accumuler l'accumulation. Les compétences de mise à jour offrent les performances les plus élevées, mais il y a des problèmes potentiels sur l'ordre du traitement. Par conséquent, pour le code de production, il est recommandé d'utiliser une méthode basée sur l'étiquette.
Le code suivant fournit des exemples de travail et des données de test pour le test de référence:
Test des paramètres de données:
Méthode de test:
Test 1: requête d'enfant associée
CREATE TABLE #t ( ord INT PRIMARY KEY, total INT, running_total INT ); SET NOCOUNT ON; DECLARE @i INT; SET @i = 0; BEGIN TRAN; WHILE @i < 10000 BEGIN INSERT INTO #t (ord, total) VALUES (@i, ABS(CHECKSUM(NEWID()) % 1000)); SET @i = @i + 1; END; COMMIT TRAN;
<2> Test 2: Cross -Connection
<3> Test 3: curseur
SELECT ord, total, (SELECT SUM(total) FROM #t b WHERE b.ord <= a.ord) AS RunningTotal FROM #t a ORDER BY a.ord;
<4> Test 4: Mettez à jour les compétences
SELECT a.ord, a.total, SUM(b.total) AS RunningTotal FROM #t a CROSS JOIN #t b WHERE b.ord <= a.ord GROUP BY a.ord, a.total ORDER BY a.ord;
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.

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.

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 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.
