


Bagaimana untuk Mengira Peristiwa dengan Cekap mengikut Selang Masa dalam PostgreSQL?
Pengiraan Peristiwa yang Cekap mengikut Selang Masa
Pernyataan Masalah
Pertimbangkan jadual Acara yang mengandungi peristiwa bertanda masa. Objektifnya adalah untuk melaporkan kiraan peristiwa yang berlaku dalam selang masa tertentu, seperti hari, jam atau selang yang ditentukan pengguna. Matlamatnya adalah untuk menentukan pendekatan yang paling cekap untuk menjana maklumat ini secara dinamik melalui satu pertanyaan SQL dalam Postgres.
Penyelesaian
Menggunakan Date_bin() (Postgres 14 atau Lebih Baru)
Postgres 14 memperkenalkan Fungsi 'date_bin()', menyediakan penyelesaian yang mudah untuk masalah ini:
SELECT date_bin('15 min', e.ts, '2018-05-01') AS start_time, count(e.ts) AS events FROM event e GROUP BY 1 ORDER BY 1;
Menjana Set Penuh Baris (Postgres 13 atau Lebih Lama)
Untuk yang lebih awal versi Postgres, pertanyaan berikut menjana set penuh slot masa dan melakukan LEFT JOIN untuk mengira peristiwa dalam setiap selang:
WITH grid AS ( SELECT start_time, lead(start_time, 1, 'infinity') OVER (ORDER BY start_time) AS end_time FROM ( SELECT generate_series(min(ts), max(ts), interval '17 min') AS start_time FROM event ) sub ) SELECT start_time, count(e.ts) AS events FROM grid g LEFT JOIN event e ON e.ts >= g.start_time AND e.ts < g.end_time GROUP BY start_time ORDER BY start_time;
Pertimbangan
- Postgres 9.6 atau lebih baru diperlukan untuk 'generate_series()'.
- Untuk set data yang besar, mencipta medan 'Selang' yang berasingan dalam jadual dan pra-menyimpan nilai selang masa boleh meningkatkan prestasi, tetapi memerlukan storan tambahan ruang.
- Apabila menentukan selang masa, gunakan sintaks Postgres yang sesuai, seperti 'selang '17 min''.
- Operator 'ANTARA' boleh digunakan untuk menapis acara dalam sesuatu tertentu julat masa, tetapi pastikan pengendalian yang betul bagi sempadan atas dan bawah.
- Gunakan 'to_char()' untuk memformat lajur mula_masa untuk tujuan paparan tanpa menjejaskan operasi ORDER BY.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengira Peristiwa dengan Cekap mengikut Selang Masa dalam PostgreSQL?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.
