GROUP BYを使用してPostgreSQLで連続する数値をグループ化するにはどうすればよいですか?
PostgreSQL の GROUP BY を使用して連続する数値を集計する
PostgreSQL はデータ集約のための強力な機能を提供します。 このガイドでは、GROUP BY
句を使用して連続する数値をグループ化する方法を説明し、特に連続した年が関係するシナリオに焦点を当てます。
シナリオ例: 会社および職業ごとに年をグループ化する
列 qualification
、company
、および profession
を持つ year
という名前のテーブルを想像してください。目標は、企業と専門職の一意の組み合わせを特定し、その連続した年数を配列にグループ化することです。
段階的な解決策:
- 連続しない年の特定: 最初のステップでは、連続する年のシーケンスが途切れる場所を正確に特定します。 これはウィンドウ関数を使用して行われます:
SELECT company, profession, year, CASE WHEN ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY company, profession ORDER BY year) = 1 OR year - LAG(year, 1, year) OVER (PARTITION BY company, profession ORDER BY year) > 1 THEN 1 ELSE 0 END AS group_cnt FROM qualification;
このクエリは、ROW_NUMBER()
を使用して各企業職種グループ内で一意のランクを割り当て、LAG()
を使用して今年と前年を比較します。 group_cnt
は、連続しない年に 1
のフラグを付けます。
- グループ ID の割り当て: 次に、連続する各年のシーケンスに一意のグループ ID を割り当てます:
SELECT company, profession, year, SUM(group_cnt) OVER (ORDER BY company, profession, year) AS group_nr FROM ( -- The query from Step 1 goes here ) t1;
SUM() OVER()
ウィンドウ関数は、group_cnt
値を累積的に合計し、グループ ID (group_nr
) として機能する累計を作成します。
- 最終集計: 最後に、
array_agg()
を使用して各グループ内の年を集計します:
SELECT company, profession, ARRAY_AGG(year) AS years FROM ( -- The query from Step 2 goes here ) t2 GROUP BY company, profession, group_nr ORDER BY company, profession, group_nr;
このクエリは、結果を company
、profession
、group_nr
でグループ化し、ARRAY_AGG()
を使用して年を各グループの配列に結合します。
予想される出力: 最終的な出力は、連続した年を配列にグループ化します:
<code> company | profession | years ---------+------------+------------------ Google | Programmer | {2000} Google | Sales | {2000,2001,2002} Google | Sales | {2004} Mozilla | Sales | {2002} (4 rows)</code>
このメソッドは、連続する数値のグループ化を効率的に処理し、PostgreSQL でのデータ分析のための明確かつ簡潔なソリューションを提供します。
以上がGROUP BYを使用してPostgreSQLで連続する数値をグループ化するにはどうすればよいですか?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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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。

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。
