Oracle中窗口函数over()的学习
今天学习了一下Oracle中窗口函数的使用,所以将自己的学习心得分享给大家。有时候查询,我们需要将我们的结果显示在每条记录里,
今天学习了一下Oracle中窗口函数的使用,所以将自己的学习心得分享给大家。
使用窗口函数可以解决一些问题。比如说如果我们有两张表,一张教师的表,一张系的表,如果我们想查询每个系的老师的平均工资,这当然没什么问题,但是如果加上同时把老师的信息查询出来,那么就麻烦了,我们需要将每个系的老师的平均工资看成一张临时表,来和原先的老师的表进行连接查询;或者说查询每个系工资最高的老师的信息,有些的时候,像这种分组的,多表的,统计的,经常涉及查询每个查询的具体信息,写的时候增加了我们的难度,如果使用窗口函数,再配合一些其他的函数使用,很简单的就可以解决这个问题。
有时候查询,我们需要将我们的结果显示在每条记录里,Oracle中的这个窗口函数就可以解决这个问题。
窗口函数的名字是over()函数,常用的有两个属性partition by和order by,partition by类似于group by,我们通常将group by叫做分组,而partition by称作分区,分组返回通常是一行,partition by返回的是多行。
如果将Oracle中的这个over()函数和其他的函数联合使用将会发挥更大的作用,比如最值的问题,获取其他行的数据等。
相关阅读:Oracle窗口函数基础知识学习
1、和统计函数(聚合函数)使用
可以和count() 、sum() 、avg() 、min() 、max()这些函数使用,这样在查询市,还可以显示每条记录的信息,比如说查询每个系的老师的平均工资和老师的信息,,如图所示:
2、和排名函数使用
有时在后台查询数据库时,需要向前台那样显示序号,oracle提供了三个函数,搭配over()函数更有用。如图所示:
3、和错行的函数使用
Oracle中有两个类似于错行的行数,在本行可以取到其他行的数据。lead 函数和lag函数。如图所示:
4、取最值的函数first_value()
通过和该函数的联合使用,可以解决最值问题。常用的有两外的属性值。
无论是那种方式都会在查询的记录上添加一列的信息,有时候需要这种需求,使用这个函数还可以解决使用group by时,只能查询分组的字段值的问题。

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完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いは次のとおりです。1。クラスター化されたインデックスは、インデックス構造にデータを保存します。これは、プライマリキーと範囲でクエリするのに適しています。 2.非クラスター化されたインデックスストアは、インデックスキー値とデータの行へのポインターであり、非プリマリーキー列クエリに適しています。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。

MySQLは、Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、および空間の4つのインデックスタイプをサポートしています。 1.B-Treeインデックスは、等しい値検索、範囲クエリ、ソートに適しています。 2。ハッシュインデックスは、等しい値検索に適していますが、範囲のクエリとソートをサポートしていません。 3.フルテキストインデックスは、フルテキスト検索に使用され、大量のテキストデータの処理に適しています。 4.空間インデックスは、地理空間データクエリに使用され、GISアプリケーションに適しています。
