Postgres でウィンドウ関数と集計関数を正しく使用して累積損益を計算する方法
Postgres のウィンドウ関数と例外によるグループ化
Postgres には、さまざまなパーティションにわたるデータを分析するためのウィンドウ関数が用意されています。ただし、これらを集計関数と組み合わせると、混乱やエラーが発生する可能性があります。
指定されたクエリで、ユーザーは時間の経過に伴うユーザーの累積損益を計算しようとしますが、次のエラーが発生します:
ERROR: column "sp.payout" must appear in the GROUP BY clause or be used in an aggregate function
このエラーは、sp.payout と s.buyin に適用される SUM 関数が、OVER 句により実際にはウィンドウ関数であるために発生します。ウィンドウ関数は、パーティション内の値を集計するときにすべての行を保持します。
これを解決するには、最初にデータを集計してから、集計された値をウィンドウ関数で使用します。この場合、各イベントのペイアウトとバイインの合計を計算できます。
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;
ここで、外側の SUM 関数はイベント内のすべての結果の値を集計し、ウィンドウ関数は累積利益を計算します。 /損失。
以上がPostgres でウィンドウ関数と集計関数を正しく使用して累積損益を計算する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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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。

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。

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。

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。

データ統合の簡素化:AmazonrdsmysqlとRedshiftのゼロETL統合効率的なデータ統合は、データ駆動型組織の中心にあります。従来のETL(抽出、変換、負荷)プロセスは、特にデータベース(AmazonrdsmysQlなど)をデータウェアハウス(Redshiftなど)と統合する場合、複雑で時間がかかります。ただし、AWSは、この状況を完全に変えたゼロETL統合ソリューションを提供し、RDSMYSQLからRedshiftへのデータ移行のための簡略化されたほぼリアルタイムソリューションを提供します。この記事では、RDSMysQl Zero ETLのRedshiftとの統合に飛び込み、それがどのように機能するか、それがデータエンジニアと開発者にもたらす利点を説明します。
