


Bagaimana untuk Mendapatkan Kiraan Baris Berjalan mengikut Minit dalam PostgreSQL?
PostgreSQL: Mengira Kiraan Baris Berjalan mengikut Minit
Artikel ini menunjukkan cara mendapatkan kiraan baris berjalan untuk pertanyaan, dikumpulkan mengikut minit dalam PostgreSQL. Cabarannya ialah untuk mengira baris dengan tepat untuk setiap minit, walaupun yang tiada aktiviti.
Memanfaatkan Fungsi Tetingkap
Penyelesaian paling cekap menggunakan fungsi tetingkap berkuasa PostgreSQL. Fungsi ini beroperasi pada set baris, membolehkan pengiraan merentas berbilang baris. Di sini, kami menggunakan fungsi COUNT
dalam tetingkap yang dibahagikan mengikut minit.
Pertanyaan Cekap menggunakan SELECT DISTINCT
dan ORDER BY
Pertanyaan ini menggunakan SELECT DISTINCT
untuk memastikan entri minit yang unik dan COUNT
dengan fungsi tetingkap untuk menjana kiraan larian. ORDER BY
menjamin jumlah terkumpul yang betul untuk setiap selang minit.
SELECT DISTINCT date_trunc('minute', "when") AS minute, count(*) OVER (ORDER BY date_trunc('minute', "when")) AS running_ct FROM mytable ORDER BY 1;
Memahami Sintaks Fungsi Tetingkap
Jom pecahkan fungsi tingkap:
COUNT(*)
: Mengira baris dalam setiap partition minit.OVER (ORDER BY date_trunc('minute', "when"))
: Mentakrifkan tetingkap sebagai jujukan baris, disusun mengikut minit, mengumpul kiraan dari awal.
Mengendalikan Minit dengan Sifar Aktiviti
Untuk memasukkan minit tanpa aktiviti (baris sifar), kami menggunakan generate_series
untuk mencipta satu siri minit dan kemudian melakukan LEFT JOIN
untuk memasukkan minit tersebut walaupun mereka kekurangan entri yang sepadan dalam jadual:
SELECT DISTINCT minute, count(c.minute) OVER (ORDER BY minute) AS running_ct FROM ( SELECT generate_series(date_trunc('minute', min("when")), max("when"), interval '1 min') FROM mytable ) m(minute) LEFT JOIN (SELECT date_trunc('minute', "when") AS minute FROM mytable) c USING (minute) ORDER BY 1;
Pertimbangan Prestasi
Walaupun fungsi tetingkap biasanya optimum untuk set data yang besar, untuk set data yang lebih kecil, alternatif menggunakan SUM()
mungkin menawarkan prestasi yang lebih baik. Pendekatan ini mula-mula mengumpulkan dan mengira baris seminit, kemudian menggunakan SUM()
untuk mengira jumlah larian:
SELECT minute, sum(minute_ct) OVER (ORDER BY minute) AS running_ct FROM ( SELECT date_trunc('minute', "when") AS minute, count(*) AS minute_ct FROM tbl GROUP BY 1 ) sub ORDER BY 1;
Pendekatan terbaik bergantung pada saiz set data dan keperluan prestasi anda. Menguji kedua-dua kaedah disyorkan untuk menentukan penyelesaian yang paling berkesan untuk kes penggunaan khusus anda.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mendapatkan Kiraan Baris Berjalan mengikut Minit 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











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.

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.

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.

Innodbbufferpool mengurangkan cakera I/O dengan data caching dan halaman pengindeksan, meningkatkan prestasi pangkalan data. Prinsip kerjanya termasuk: 1. Bacaan Data: Baca data dari Bufferpool; 2. Penulisan Data: Selepas mengubah suai data, tulis kepada Bufferpool dan menyegarkannya ke cakera secara teratur; 3. Pengurusan cache: Gunakan algoritma LRU untuk menguruskan halaman cache; 4. Mekanisme Membaca: Muatkan halaman data bersebelahan terlebih dahulu. Dengan saiz bufferpool dan menggunakan pelbagai contoh, prestasi pangkalan data dapat dioptimumkan.

MySQL dengan cekap menguruskan data berstruktur melalui struktur jadual dan pertanyaan SQL, dan melaksanakan hubungan antara meja melalui kunci asing. 1. Tentukan format data dan taip apabila membuat jadual. 2. Gunakan kunci asing untuk mewujudkan hubungan antara jadual. 3. Meningkatkan prestasi melalui pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan. 4. Secara kerap sandaran dan memantau pangkalan data untuk memastikan pengoptimuman keselamatan data dan prestasi.
