MySQL的rank函数实现_MySQL
Mysql 的rank 函数如何实现 - 大鸟的学习乐园 - BlogJava
http://www.blogjava.net/dunkbird/archive/2011/01/28/343718.html
表特征:
mysql> select * from test;
+------+------+
| a | b |
+------+------+
| 1 | 20 |
| 1 | 21 |
| 1 | 24 |
| 2 | 20 |
| 2 | 32 |
| 2 | 14 |
+------+------+
6 rows in set (0.00 sec)
现在,我们以a分组,查询b列最大的2个值。 这条sql要怎么写了?
1.创建表
Create Table: CREATE TABLE `sam` ( `a` int(11) DEFAULT NULL, `b` int(11) DEFAULT NULL) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8
2.插入模拟数据
INSERT INTO `sam` VALUES (1,10),(1,15),(1,20),(1,25),(2,20),(2,22),(2,33),(2,45);
| a | b |
+------+------+
| 1 | 10 |
| 1 | 15 |
| 1 | 20 |
| 1 | 25 |
| 2 | 20 |
| 2 | 22 |
| 2 | 33 |
| 2 | 45 |
+------+------+
3.SQL实现
select a,b,rownum,rank from (select ff.a,ff.b,@rownum:=@rownum+1 rownum,if(@pa=ff.a,@rank:=@rank+1,@rank:=1) as rank,@pa:=ff.a FROM (select a,b from sam group by a,b order by a asc,b desc) ff,(select @rank:=0,@rownum:=0,@pa=null) tt) result having rank <br>4.结果:<br>+------+------+--------+------+<br>| a | b | rownum | rank |<br>+------+------+--------+------+<br>| 1 | 25 | 1 | 1 | <br>| 1 | 20 | 2 | 2 | <br>| 2 | 45 | 5 | 1 | <br>| 2 | 33 | 6 | 2 | <br>+------+------+--------+------+<br>4 rows in set (0.00 sec)<p>注:</p><p>@x 为一变量,<br>X:=Y 将Y值赋给X<br></p>

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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。

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。

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。
