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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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

MySQL은 B-Tree, Hash, Full-Text 및 Spatial의 4 가지 인덱스 유형을 지원합니다. 1.B- 트리 색인은 동일한 값 검색, 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 2. 해시 인덱스는 동일한 값 검색에 적합하지만 범위 쿼리 및 정렬을 지원하지 않습니다. 3. 전체 텍스트 색인은 전체 텍스트 검색에 사용되며 다량의 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 데이터 쿼리에 사용되며 GIS 응용 프로그램에 적합합니다.
