GROUP BY vs. PARTITION BY: Apakah Perbezaan dalam SQL?
Memahami Perbezaan Antara PARTITION BY dan GROUP BY
GROUP BY, binaan SQL yang biasa digunakan, memudahkan pengumpulan baris data berdasarkan nilai biasa, membolehkan penilaian agregat fungsi pada baris terkumpul ini. Walau bagaimanapun, kemunculan PARTITION BY dalam operasi pangkalan data telah menimbulkan persoalan tentang perbezaan antara kedua-dua operasi ini.
Ikhtisar GROUP BY
GROUP BY kumpulan berkongsi rekod data yang serupa nilai dalam lajur yang ditentukan, meruntuhkannya ke dalam kumpulan yang berbeza. Fungsi agregat seterusnya (cth., SUM(), COUNT()) kemudiannya dikira untuk setiap kumpulan. Tujuan utama GROUP BY adalah untuk meringkaskan dan memekatkan set data yang besar.
Pembahagian dengan PARTITION BY
Tidak seperti GROUP BY, PARTITION BY beroperasi dalam konteks fungsi tetingkap. Fungsi ini menilai baris data dalam julat (atau "tetingkap") yang ditakrifkan oleh syarat tertentu. PARTITION BY membahagikan data bertingkap kepada partition berdasarkan nilai lajur yang ditentukan. Fungsi tetingkap kemudiannya digunakan secara berasingan pada setiap partition, membolehkan pengiraan yang lebih berbutir dan bernuansa.
Perbezaan Utama
- Skop: GROUP BY mempengaruhi keseluruhan hasil pertanyaan, mengumpulkan dan mengagregatkan semua baris yang mematuhi yang ditentukan kriteria. PARTITION BY, sebaliknya, terhad kepada fungsi tetingkap, membahagikan data hanya dalam julat tetingkap yang ditentukan.
- Kesan pada Kiraan Baris: GROUP BY biasanya mengurangkan bilangan baris output sebagai ia menggabungkan nilai pendua. Sebaliknya, PARTITION BY tidak mengubah kiraan baris sebaliknya mengubah suai hasil pengiraan fungsi tetingkap.
Contoh
Pertimbangkan jadual pesanan:
CustomerID | OrderID |
---|---|
1 | 10 |
1 | 15 |
2 | 20 |
2 | 25 |
Menggunakan GROUP OLEH:
SELECT CustomerID, COUNT(*) AS OrderCount FROM Orders GROUP BY CustomerID
Output:
CustomerID | OrderCount |
---|---|
1 | 2 |
2 | 2 |
Menggunakan PARTITION BY:
SELECT ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY CustomerID ORDER BY OrderID) AS OrderNumberForRow FROM Orders
Output:
CustomerID | OrderID | OrderNumberForRow |
---|---|---|
1 | 10 | 1 |
1 | 15 | 2 |
2 | 20 | 1 |
2 | 25 | 2 |
Dalam contoh ini, PARTITION BY mengasingkan data mengikut CustomerID dan menetapkan nombor baris berturut-turut dalam setiap partition.
Ringkasnya, PARTITION BY menyediakan fleksibiliti tambahan dalam pengiraan fungsi tetingkap, data pembahagian untuk penilaian yang lebih disasarkan. GROUP BY, sebaliknya, menawarkan pengagregatan global dan pengurangan baris untuk ringkasan data yang ringkas. Memahami perbezaan antara operasi ini adalah penting untuk mengoptimumkan kod SQL dan memaksimumkan kecekapan pertanyaan.
Atas ialah kandungan terperinci GROUP BY vs. PARTITION BY: Apakah Perbezaan dalam SQL?. 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











Peranan utama MySQL dalam aplikasi web adalah untuk menyimpan dan mengurus data. 1.MYSQL dengan cekap memproses maklumat pengguna, katalog produk, rekod urus niaga dan data lain. 2. Melalui pertanyaan SQL, pemaju boleh mengekstrak maklumat dari pangkalan data untuk menghasilkan kandungan dinamik. 3.MYSQL berfungsi berdasarkan model klien-pelayan untuk memastikan kelajuan pertanyaan yang boleh diterima.

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Kedudukan MySQL dalam pangkalan data dan pengaturcaraan sangat penting. Ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam pelbagai senario aplikasi. 1) MySQL menyediakan fungsi penyimpanan data, organisasi dan pengambilan data yang cekap, sistem sokongan web, mudah alih dan perusahaan. 2) Ia menggunakan seni bina pelanggan-pelayan, menyokong pelbagai enjin penyimpanan dan pengoptimuman indeks. 3) Penggunaan asas termasuk membuat jadual dan memasukkan data, dan penggunaan lanjutan melibatkan pelbagai meja dan pertanyaan kompleks. 4) Soalan -soalan yang sering ditanya seperti kesilapan sintaks SQL dan isu -isu prestasi boleh disahpepijat melalui arahan jelas dan log pertanyaan perlahan. 5) Kaedah pengoptimuman prestasi termasuk penggunaan indeks rasional, pertanyaan yang dioptimumkan dan penggunaan cache. Amalan terbaik termasuk menggunakan urus niaga dan preparedStatemen

Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain, MySQL digunakan terutamanya untuk menyimpan dan mengurus data, manakala bahasa lain seperti Python, Java, dan C digunakan untuk pemprosesan logik dan pembangunan aplikasi. MySQL terkenal dengan prestasi tinggi, skalabilitas dan sokongan silang platform, sesuai untuk keperluan pengurusan data, sementara bahasa lain mempunyai kelebihan dalam bidang masing-masing seperti analisis data, aplikasi perusahaan, dan pengaturcaraan sistem.

MySQL sesuai untuk perusahaan kecil dan besar. 1) Perniagaan kecil boleh menggunakan MySQL untuk pengurusan data asas, seperti menyimpan maklumat pelanggan. 2) Perusahaan besar boleh menggunakan MySQL untuk memproses data besar dan logik perniagaan yang kompleks untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan dan pemprosesan transaksi.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Operasi asas MySQL termasuk membuat pangkalan data, jadual, dan menggunakan SQL untuk melakukan operasi CRUD pada data. 1. Buat pangkalan data: createdatabasemy_first_db; 2. Buat Jadual: CreateTableBooks (Idintauto_IncrementPrimaryKey, Titlevarchar (100) NotNull, Authorvarchar (100) NotNull, Published_yearint); 3. Masukkan Data: InsertIntoBooks (Tajuk, Pengarang, Published_year) VA

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.
