MySQL dan PostgreSQL: Amalan Terbaik untuk Analisis Data dan Penjanaan Laporan
Pengenalan:
Sama ada perusahaan besar atau kecil, analisis data dan penjanaan laporan adalah tugas yang sangat kritikal. Dalam bidang pangkalan data, MySQL dan PostgreSQL adalah dua sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang sangat biasa. Artikel ini akan memperkenalkan amalan terbaik MySQL dan PostgreSQL dalam analisis data dan penjanaan laporan, serta menyediakan contoh kod yang sepadan.
1. Amalan terbaik untuk analisis data MySQL dan penjanaan laporan
a) Fungsi SUM: digunakan untuk mengira jumlah lajur yang ditentukan.
Kod sampel:
SELECT SUM(sales_amount) AS total_sales FROM sales;
b) Fungsi AVG: digunakan untuk mengira purata lajur yang ditentukan.
Kod sampel:
SELECT AVG(sales_amount) AS average_sales FROM sales;
c) Fungsi COUNT: digunakan untuk mengira bilangan baris dalam lajur yang ditentukan.
Kod sampel:
SELECT COUNT(*) AS total_records FROM sales;
a) Kod sampel prosedur tersimpan:
DELIMITER // CREATE PROCEDURE generate_report() BEGIN -- 执行数据分析和报表生成的代码 END // DELIMITER ;
b) Kod contoh pencetus:
DELIMITER // CREATE TRIGGER update_report AFTER INSERT ON sales FOR EACH ROW BEGIN -- 更新报表的逻辑代码 END // DELIMITER ;
a) Tableau: Visualisasi data yang berkuasa dan alat risikan perniagaan yang menyokong sambungan ke pangkalan data MySQL.
b) Power BI: Alat analisis data dan penjanaan laporan yang dilancarkan oleh Microsoft juga boleh disambungkan ke pangkalan data MySQL.
2. Amalan terbaik untuk analisis data PostgreSQL dan penjanaan laporan
a) Fungsi ROW_NUMBER: Berikan nombor progresif unik pada setiap baris.
Contoh kod:
SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY sales_amount DESC) AS rank, product_name FROM sales;
b) Fungsi RANK: Kedudukan mengikut nilai lajur yang ditentukan.
Contoh kod:
SELECT RANK() OVER (ORDER BY sales_amount DESC) AS rank, product_name FROM sales;
c) Fungsi LAG dan fungsi LEAD: digunakan untuk mendapatkan nilai baris sebelumnya dan baris seterusnya.
Kod sampel:
SELECT product_name, sales_amount, LAG(sales_amount) OVER (ORDER BY sales_date) AS previous_sales FROM sales;
WITH sales_report AS ( SELECT product_name, SUM(sales_amount) AS total_sales FROM sales GROUP BY product_name ) SELECT product_name, total_sales FROM sales_report WHERE total_sales > 10000;
a) Metabase: alat analisis dan visualisasi data sumber terbuka yang menyokong sambungan ke pangkalan data PostgreSQL.
b) Redash: Satu lagi alat visualisasi data sumber terbuka yang juga boleh menyambung ke pangkalan data PostgreSQL.
Kesimpulan:
Kedua-dua MySQL dan PostgreSQL mempunyai analisis data yang berkuasa dan fungsi penjanaan laporan. Dengan menggunakan fungsi analisis data, prosedur tersimpan, pencetus, fungsi tetingkap dan CTE dengan betul, kami boleh melakukan analisis data dan penjanaan laporan dengan lebih cekap. Pada masa yang sama, digabungkan dengan alat visualisasi data, hasil analisis boleh dipersembahkan dengan lebih intuitif.
Bahan rujukan:
Atas ialah kandungan terperinci MySQL dan PostgreSQL: Amalan Terbaik untuk Analisis Data dan Penjanaan Laporan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!