


Wie subtrahiere ich einen erschöpfenden Wert von mehreren Zeilen und behalte gleichzeitig die kumulativen Werte bei?
Subtrahieren eines sich erschöpfenden Wertes von mehreren Losen
Bei diesem Problem geht es darum, eine erschöpfte Ressource (QuantityConsumed) auf mehrere Lagerbestände (Pooled_Lots) zu verteilen und gleichzeitig die kumulierten Mengen, die verbleibende Nachfrage und etwaige Überschüsse oder Defizite zu verfolgen.
Datenstrukturen:
Wir haben zwei Tische:
- Pooled_Lots: Enthält Details zu jedem Inventarlos (Pool, Los, Menge).
- Pool_Consumption: Gibt die Gesamtmenge an, die für jeden Pool verbraucht wird (PoolId, QuantityConsumed).
Gewünschtes Ergebnis:
Die Abfrage sollte für jedes Los in Pooled_Lots
einen Ergebnissatz generieren, einschließlich:
-
Pool
,Lot
,Quantity
,QuantityConsumed
,RunningQuantity
,RemainingDemand
,SurplusOrDeficit
.
Lösungsansatz:
Ein rekursiver Common Table Expression (CTE) bietet eine effektive Lösung. Die Logik ist wie folgt:
- Initialisieren Sie den CTE mit dem ersten Los für jeden Pool.
- Für nachfolgende Grundstücke innerhalb jedes Pools:
- Aktualisieren Sie
RunningQuantity
durch Subtrahieren vonQuantityConsumed
, wenn das LosQuantity
das verbleibendeQuantityConsumed
überschreitet. - Berechnen Sie
RemainingDemand
als Differenz zwischenQuantityConsumed
und der Summe vonRunningQuantity
undQuantity
des aktuellen Loses. - Berechnen Sie für das letzte Los in jedem Pool
SurplusOrDeficit
als Differenz zwischenRunningQuantity
undRemainingDemand
.
- Aktualisieren Sie
SQL-Abfrage (anschaulich):
Die bereitgestellte Abfrage ist unvollständig und enthält einige logische Inkonsistenzen. Eine robuste Lösung erfordert eine sorgfältige Behandlung von Randfällen (z. B. wenn QuantityConsumed
Null ist oder die Gesamtmenge aller Lose in einem Pool überschreitet). Eine korrigierte und effizientere Abfrage müsste auf der Grundlage eines bestimmten Datenbanksystems (z. B. SQL Server, PostgreSQL, MySQL) erstellt werden. Das Folgende ist ein konzeptioneller Überblick über einen genaueren Ansatz:
WITH RecursiveCTE AS ( -- Anchor member: Select the first lot for each pool SELECT PL.Pool, PL.Lot, PL.Quantity, PC.QuantityConsumed, PL.Quantity AS RunningQuantity, CASE WHEN PC.QuantityConsumed IS NULL THEN PL.Quantity ELSE PC.QuantityConsumed - PL.Quantity END AS RemainingDemand, 0 AS SurplusOrDeficit, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY PL.Pool ORDER BY PL.Lot) as rn FROM Pooled_Lots PL LEFT JOIN Pool_Consumption PC ON PL.Pool = PC.PoolId WHERE PL.Lot = 1 --First lot UNION ALL -- Recursive member: Process subsequent lots SELECT PL.Pool, PL.Lot, PL.Quantity, PC.QuantityConsumed, CASE WHEN r.RemainingDemand > PL.Quantity THEN r.RunningQuantity - PL.Quantity ELSE r.RunningQuantity - r.RemainingDemand END AS RunningQuantity, CASE WHEN r.RemainingDemand > PL.Quantity THEN r.RemainingDemand - PL.Quantity ELSE 0 END AS RemainingDemand, CASE WHEN r.rn = (SELECT MAX(rn) FROM RecursiveCTE WHERE Pool = PL.Pool) THEN r.RunningQuantity - r.RemainingDemand ELSE 0 END AS SurplusOrDeficit, r.rn + 1 FROM Pooled_Lots PL INNER JOIN RecursiveCTE r ON PL.Pool = r.Pool AND PL.Lot = r.rn + 1 LEFT JOIN Pool_Consumption PC ON PL.Pool = PC.PoolId ) SELECT * FROM RecursiveCTE ORDER BY Pool, Lot;
Ergebnisse:
In der Ausgabe werden die Details zu jedem Los angezeigt, einschließlich des kumulierten RunningQuantity
, des verbleibenden RemainingDemand
und aller SurplusOrDeficit
nach der Zuteilung. Die Genauigkeit der RunningQuantity
-, RemainingDemand
- und SurplusOrDeficit
-Berechnungen hängt von der genauen Logik ab, die im rekursiven CTE implementiert ist, um alle möglichen Szenarien zu bewältigen. Eine vollständige und getestete Lösung würde die Kenntnis des spezifischen Datenbanksystems und möglicherweise Beispieldaten zur Validierung erfordern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie subtrahiere ich einen erschöpfenden Wert von mehreren Zeilen und behalte gleichzeitig die kumulativen Werte bei?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.

MySQL ist es wert, gelernt zu werden, da es sich um ein leistungsstarkes Open -Source -Datenbankverwaltungssystem handelt, das für Datenspeicher, Verwaltung und Analyse geeignet ist. 1) MySQL ist eine relationale Datenbank, die SQL zum Betrieb von Daten verwendet und für die strukturierte Datenverwaltung geeignet ist. 2) Die SQL -Sprache ist der Schlüssel zur Interaktion mit MySQL und unterstützt CRUD -Operationen. 3) Das Arbeitsprinzip von MySQL umfasst Client/Server -Architektur, Speicher -Engine und Abfrageoptimierer. 4) Die grundlegende Nutzung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, und die erweiterte Verwendung umfasst das Verbinden von Tabellen mit dem Join. 5) Zu den häufigen Fehlern gehören Syntaxfehler und Erlaubnisprobleme, und die Debugging -Fähigkeiten umfassen die Überprüfung der Syntax und die Verwendung von Erklärungskenntnissen. 6) Die Leistungsoptimierung umfasst die Verwendung von Indizes, die Optimierung von SQL -Anweisungen und die regelmäßige Wartung von Datenbanken.
