합계 집계 오류를 방지하기 위해 PostgreSQL 창 함수 및 GROUP BY를 올바르게 사용하는 방법은 무엇입니까?
Postgres 창 함수 및 예외별 그룹화: 합계 집계 문제 해결
데이터 분석의 맥락에서 집계가 필요한 경우가 많습니다. 추세와 패턴에 대한 통찰력을 얻기 위해 특정 기간 동안의 값을 분석합니다. SUM()과 같은 PostgreSQL의 집계 함수는 강력한 도구이지만 창 함수와 결합하면 때로는 예상치 못한 결과가 발생할 수 있습니다. 이 문서에서는 GROUP BY 절 내에서 창 함수를 사용할 때 발생하는 일반적인 문제를 해결하여 정확한 집계를 보장하는 솔루션을 제공합니다.
제공된 쿼리에서 알 수 있듯이 목표는 GROUP BY 절의 누적 손익을 계산하는 것이었습니다. 시간이 지남에 따라 사용자. 처음에 쿼리는 지불금과 바이인의 합계를 계산하기 위해 창 기능을 사용했습니다. 하지만 한 이벤트 내에 여러 게임이 포함되어 지급액이 다양하여 결과가 정확하지 않았습니다.
이 문제를 해결하는 열쇠는 창 기능과 집계 기능을 올바르게 사용하는 것입니다. 기본적으로 창 함수는 결과 집합의 개별 행을 유지하면서 ORDER BY 절로 정의된 행 범위 내의 값을 집계합니다. 다만, GROUP BY 절과 함께 사용하는 경우에는 윈도우 함수를 적용한 이후에 그룹화 작업이 수행된다는 점을 기억하는 것이 중요하다. 이 경우 sp.payout 및 s.buyin에 대한 GROUP BY 절이 없으면 집계 창에 여러 이벤트의 행이 포함되어 손익 계산이 잘못되었습니다.
이 문제를 해결하려면 다음과 같은 집계 함수를 사용하세요. SUM()을 창 함수 내에서 사용하여 원하는 집계를 달성할 수 있습니다. 이 조합을 사용하면 각 이벤트 내에서 값을 합산할 수 있으므로 여러 이벤트로 인해 이중 또는 삼중 계산이 발생하는 것을 효과적으로 방지할 수 있습니다.
다음 수정된 쿼리에는 이러한 원칙이 포함되어 있습니다.
SELECT p.name, e.event_id, e.date, sum(sum(sp.payout)) OVER w - sum(sum(s.buyin)) OVER w AS "Profit/Loss" FROM player AS p JOIN result AS r ON r.player_id = p.player_id JOIN game AS g ON g.game_id = r.game_id JOIN event AS e ON e.event_id = g.event_id JOIN structure AS s ON s.structure_id = g.structure_id JOIN structure_payout AS sp ON sp.structure_id = g.structure_id AND sp.position = r.position WHERE p.player_id = 17 GROUP BY e.event_id WINDOW w AS (ORDER BY e.date, e.event_id) ORDER BY e.date, e.event_id;
In 이 쿼리:
- 창 함수 내의 집계 함수: 창 함수 OVER w 내의 외부 sum() 함수는 각 이벤트 내의 sp.payout 및 s.buyin 값을 집계합니다. 이는 이벤트당 총 지불금과 바이인을 효과적으로 계산합니다.
- 그룹별: GROUP BY 절은 이벤트를 기반으로 결과를 그룹화하기 위해 e.event_id에서만 사용됩니다. 각 고유 이벤트에 대해 집계가 수행됩니다.
- 창 함수 절: WINDOW w AS (ORDER BY e.date, e.event_id)는 창 기능이 작동하는 행 범위를 정의합니다. 이 경우 기간은 이벤트 날짜(e.date)와 이벤트 ID(e.event_id)로 정의됩니다. 이렇게 하면 날짜에 관계없이 개별 이벤트 내에서 집계가 수행됩니다.
이 수정된 접근 방식을 사용하면 쿼리는 각 이벤트의 누적 손익을 정확하게 계산하여 보다 정확한 정보를 제공합니다. 시간 경과에 따른 사용자 성과.
위 내용은 합계 집계 오류를 방지하기 위해 PostgreSQL 창 함수 및 GROUP BY를 올바르게 사용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

데이터 통합 단순화 : AmazonRdsMysQL 및 Redshift의 Zero ETL 통합 효율적인 데이터 통합은 데이터 중심 구성의 핵심입니다. 전통적인 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스는 특히 데이터베이스 (예 : AmazonRDSMySQL)를 데이터웨어 하우스 (예 : Redshift)와 통합 할 때 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 AWS는 이러한 상황을 완전히 변경 한 Zero ETL 통합 솔루션을 제공하여 RDSMYSQL에서 Redshift로 데이터 마이그레이션을위한 단순화 된 거의 실시간 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 RDSMYSQL ZERL ETL 통합으로 Redshift와 함께 작동하여 데이터 엔지니어 및 개발자에게 제공하는 장점과 장점을 설명합니다.

Laraveleloquent 모델 검색 : 데이터베이스 데이터를 쉽게 얻을 수 있습니다. 이 기사는 데이터베이스에서 데이터를 효율적으로 얻는 데 도움이되는 다양한 웅변 모델 검색 기술을 자세히 소개합니다. 1. 모든 기록을 얻으십시오. 모든 () 메소드를 사용하여 데이터베이스 테이블에서 모든 레코드를 가져옵니다. 이것은 컬렉션을 반환합니다. Foreach 루프 또는 기타 수집 방법을 사용하여 데이터에 액세스 할 수 있습니다 : Foreach ($ postas $ post) {echo $ post->

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.
