


순환적 CTE는 어떻게 풀링된 로트 전체에서 소모품 수량을 배포하고 추적하여 남은 수량과 미결제 수량에 대한 세부 분석을 제공할 수 있습니까?
여러 로트에 걸친 소모품 재고 추적
효율적인 재고 관리를 위해서는 풀링된 로트 전체의 소모품 수량을 정확하게 추적해야 합니다. 이를 위해서는 특정 기준에 따라 여러 로트의 소비량을 정확하게 공제하는 쿼리가 필요합니다. 제시된 솔루션은 이를 달성하기 위해 재귀적 공통 테이블 표현식(CTE)을 활용합니다.
재귀적 CTE 접근 방식:
솔루션의 핵심은 풀링된 로트를 반복하는 "Amos"라는 영리한 이름의 재귀 CTE입니다. 첫 번째 로트로 각 풀을 초기화하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 CTE는 후속 로트를 재귀적으로 처리하여 소비 수량을 동적으로 업데이트합니다.
CTE는 각 로트에 대해 누적 소모량을 기준으로 RunningQuantity
(남은 수량)과 RemainingDemand
(미결제 수량)을 계산합니다. 그런 다음 이 값은 동일한 풀 내의 후속 로트에 대한 계산을 알리는 데 사용됩니다.
출력 세부정보:
최종 결과 세트는 다음을 포함하여 각 풀 및 로트에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다.
- 풀: 풀의 ID입니다.
- Lot: 수영장 내 Lot 번호
- 수량: 로트의 초기 수량입니다.
- 소비 수량: 이 로트에서 소비된 수량입니다.
- 실행수량: 소비 후 남은 수량입니다.
- 남은 수요량: 아직 소모되지 않은 수량입니다.
- SurplusOrDeficit: 풀의 마지막 로트를 처리한 후의 잉여 또는 부족을 나타냅니다.
구현 예:
다음 예에서는 샘플 데이터를 사용한 쿼리 기능을 보여줍니다.
-- Sample Data (Pooled Lots) DECLARE @Pooled_Lots TABLE (Id INT, Pool INT, Lot INT, Quantity INT); INSERT INTO @Pooled_Lots (Id, Pool, Lot, Quantity) VALUES (1, 1, 1, 5), (2, 1, 2, 10), (3, 1, 3, 4), (4, 2, 1, 7), (5, 3, 1, 1), (6, 3, 2, 5); -- Sample Data (Pool Consumption) DECLARE @Pool_Consumption TABLE (Id INT, Pool INT, QuantityConsumed INT); INSERT INTO @Pool_Consumption (Id, Pool, QuantityConsumed) VALUES (1, 1, 17), (2, 2, 8), (3, 3, 10); -- Recursive CTE Query WITH Amos AS ( -- Anchor Member: Initialize with the first lot of each pool SELECT PL.Pool, PL.Lot, PL.Quantity, PC.QuantityConsumed, CASE WHEN PC.QuantityConsumed IS NULL THEN PL.Quantity WHEN PL.Quantity >= PC.QuantityConsumed THEN PL.Quantity - PC.QuantityConsumed ELSE 0 END AS RunningQuantity, CASE WHEN PC.QuantityConsumed IS NULL THEN 0 WHEN PL.Quantity >= PC.QuantityConsumed THEN 0 ELSE PC.QuantityConsumed - PL.Quantity END AS RemainingDemand FROM @Pooled_Lots PL LEFT JOIN @Pool_Consumption PC ON PC.Pool = PL.Pool WHERE Lot = 1 UNION ALL -- Recursive Member: Process subsequent lots SELECT PL.Pool, PL.Lot, PL.Quantity, CTE.QuantityConsumed, CASE WHEN CTE.RunningQuantity + PL.Quantity >= CTE.RemainingDemand THEN CTE.RunningQuantity + PL.Quantity - CTE.RemainingDemand ELSE 0 END, CASE WHEN CTE.RunningQuantity + PL.Quantity >= CTE.RemainingDemand THEN 0 ELSE CTE.RemainingDemand - CTE.RunningQuantity - PL.Quantity END FROM Amos CTE JOIN @Pooled_Lots PL ON PL.Pool = CTE.Pool AND PL.Lot = CTE.Lot + 1 ) -- Final Result Set SELECT *, CASE WHEN Lot = (SELECT MAX(Lot) FROM @Pooled_Lots WHERE Pool = Amos.Pool) THEN RunningQuantity - RemainingDemand ELSE NULL END AS SurplusOrDeficit FROM Amos ORDER BY Pool, Lot;
이 세련된 설명과 예를 통해 재귀 CTE의 기능과 재고 관리에 적용되는 내용을 더 명확하게 이해할 수 있습니다. 이제 SurplusOrDeficit
계산이 각 풀의 마지막 로트에 명시적으로 연결됩니다.
위 내용은 순환적 CTE는 어떻게 풀링된 로트 전체에서 소모품 수량을 배포하고 추적하여 남은 수량과 미결제 수량에 대한 세부 분석을 제공할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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.

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.

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.

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리 및 분석에 적합한 강력한 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템이기 때문에 학습 할 가치가 있습니다. 1) MySQL은 SQL을 사용하여 데이터를 작동하고 구조화 된 데이터 관리에 적합한 관계형 데이터베이스입니다. 2) SQL 언어는 MySQL과 상호 작용하는 열쇠이며 CRUD 작업을 지원합니다. 3) MySQL의 작동 원리에는 클라이언트/서버 아키텍처, 스토리지 엔진 및 쿼리 최적화가 포함됩니다. 4) 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성이 포함되며 고급 사용량은 Join을 사용하여 테이블을 결합하는 것과 관련이 있습니다. 5) 일반적인 오류에는 구문 오류 및 권한 문제가 포함되며 디버깅 기술에는 구문 확인 및 설명 명령 사용이 포함됩니다. 6) 성능 최적화에는 인덱스 사용, SQL 문의 최적화 및 데이터베이스의 정기 유지 보수가 포함됩니다.
