SQL의 PARTITION BY와 GROUP BY: 차이점은 무엇인가요?
SQL에서 PARTITION BY와 GROUP BY의 차이점 이해
분할 및 그룹화는 SQL의 데이터 집계 및 처리에 중요한 작업입니다. PARTITION BY와 GROUP BY는 모두 데이터 분할 및 집계를 포함하지만 기능과 응용 분야에서 상당한 차이가 있습니다.
PARTITION BY: 창 함수에 대한 파티셔닝
PARTITION BY는 정의된 파티션을 기반으로 계산을 수행하는 ROW_NUMBER()와 같은 창 함수와 함께 주로 사용됩니다. 파티션 키라고 하는 지정된 열을 기반으로 데이터를 개별 그룹으로 나눕니다. 각 파티션은 독립적으로 작동하므로 창 함수가 해당 파티션에 상대적인 값을 계산할 수 있습니다.
예를 들어 다음 쿼리는 PARTITION BY를 사용하여 각 고객 ID 내의 행에 일련 번호를 할당합니다.
SELECT ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY customerId ORDER BY orderId) AS OrderNumberForThisCustomer FROM Orders;
GROUP BY: 데이터를 그룹으로 집계
GROUP BY, 반면에 공통 값을 기반으로 여러 행의 데이터를 집계하도록 설계되었습니다. 그룹화 키라고 하는 지정된 열의 일치하는 값으로 행을 그룹화합니다. 그런 다음 COUNT(*) 또는 SUM()과 같은 집계 함수가 각 그룹에 적용됩니다.
다음 쿼리는 GROUP BY를 사용하여 각 고객의 총 주문 수를 계산합니다.
SELECT customerId, COUNT(*) AS orderCount FROM Orders GROUP BY customerId;
주요 차이점
PARTITION BY와 GROUP의 주요 차이점 BY는 다음과 같이 요약할 수 있습니다.
- 용도: PARTITION BY는 창 기능에 대한 데이터를 분할하는 반면, GROUP BY는 데이터를 그룹으로 집계합니다.
- 효과 결과: PARTITION BY는 반환된 행 수를 줄이지 않는 반면 GROUP BY는 일반적으로 그룹화 및 집계를 통해 행 수를 줄입니다.
- 창 함수: PARTITION BY는 창 함수와 호환되므로 파티션 내에서 계산이 가능합니다. GROUP BY는 창 기능을 지원하지 않습니다.
- 유연성: PARTITION BY는 여러 열을 기준으로 유연한 분할을 허용하는 반면, GROUP BY는 지정된 열을 기준으로 그룹화하도록 제한됩니다.
위 내용은 SQL의 PARTITION BY와 GROUP BY: 차이점은 무엇인가요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.
