SQL Serverでの実行の合計を効率的に計算するにはどうすればよいですか?
SQL Serverでタイムシリーズデータを処理する場合、
実行の合計を効率的に計算することが重要です。 それぞれが独自の長所と短所を備えたいくつかの方法が存在します。 アグリゲーターセットステートメント技術以下に示すように、1つのアプローチが集約セットステートメントを使用します
アグリゲーターセットステートメントメソッドの注意事項INSERT INTO @AnotherTbl(id, somedate, somevalue, runningtotal) SELECT id, somedate, somevalue, null FROM TestTable ORDER BY somedate DECLARE @RunningTotal int SET @RunningTotal = 0 UPDATE @AnotherTbl SET @RunningTotal = runningtotal = @RunningTotal + somevalue FROM @AnotherTbl
ステートメントの処理命令は保証されていません。 これにより、データが上昇する主要なキーによってソートされない限り、不正確な結果につながる可能性があります。 代替方法
UPDATE
いくつかの代替品がより信頼できる結果を提供します:
カーソルベースの方法:
カーソルは、データ処理順序を明示的に制御し、正確な実行合計を確保します。ただし、このアプローチは、反復的な性質のため、大きなデータセットの効率が低下する可能性があります。 クロスジーンサブクエリメソッド:- クロス結合サブクエリは、正しい順序を維持しながら、実行合計を計算することもできます。 ただし、パフォーマンスは大きなデータセットで大幅に低下する可能性があります
- パフォーマンス評価
- パフォーマンステストにより、カーソルベースのアプローチは、一般に、特に大規模なデータセットでSQLサーバーでの実行合計を計算するための速度と信頼性の最適な組み合わせを提供することが明らかになりました。 適切なアプローチを選択
最適な方法は、データセットのサイズとパフォーマンスのニーズに依存します。精度が最も重要な大きなデータセットの場合、カーソルベースのアプローチが推奨されます。 正確な順序が重要でない小さなデータセットまたは状況の場合、代替方法で十分かもしれません。
以上がSQL Serverでの実行の合計を効率的に計算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。
