MySQL 8.0의 창 함수는 무엇입니까? 복잡한 계산을 수행하는 데 어떻게 사용할 수 있습니까?
MySQL 8.0의 창 함수는 무엇입니까? 복잡한 계산을 수행하는 데 어떻게 사용할 수 있습니까?
MySQL 8.0의 창 함수는 현재 행과 관련된 일련의 테이블 행에서 계산을 수행하는 함수 유형입니다. 여러 행을 단일 출력 행으로 붕괴시키는 일반 집계 함수와 달리 창 함수는 행을 단일 출력 행으로 그룹화하지 않습니다. 대신, 창 프레임에 정의 된 특정 기준을 충족하는 행을 기준으로 기본 쿼리의 각 행에 대한 값을 반환합니다.
창 함수는 여러 가지 방법으로 복잡한 계산을 수행하는 데 사용될 수 있습니다.
- 순위 :
RANK()
,DENSE_RANK()
및ROW_NUMBER()
와 같은 함수는 결과 세트의 파티션 내에서 각 행에 순위를 할당하는 데 사용할 수 있습니다. 이것은 정렬 된 세트 내에서 행의 위치를 식별하는 데 유용합니다. - 집계 :
SUM()
,AVG()
,MIN()
및MAX()
와 같은 함수는 윈도우 함수로 사용하여 실행 총, 이동 평균 또는 행의 창을 통해 기타 집계 값을 계산할 수 있습니다. 이를 통해 결과 세트를 붕괴시키지 않고 결과 세트의 다른 행에 의존하는 계산이 가능합니다. - 분석 함수 :
LAG()
,LEAD()
,FIRST_VALUE()
및LAST_VALUE()
와 같은 함수는 동일한 결과 세트 내에서 이전 또는 후속 행의 데이터에 액세스 할 수 있습니다. 이것은 시계열 분석 또는 행의 값을 비교하는 데 특히 유용합니다. - 배포 함수 :
NTILE()
,PERCENT_RANK()
및CUME_DIST()
와 같은 함수는 결과를 지정된 수의 그룹으로 나누거나 창 내에서 값의 상대적 지위를 계산하는 데 도움이됩니다.
복잡한 계산을 위해 창 함수를 사용하려면 SELECT
조항의 함수를 지정하고 OVER
절을 사용하여 창을 정의합니다. OVER
절은 각 파티션 내에서 행 순서를 지정하기 위해 결과를 파티션으로 나누고 ORDER BY
PARTITION BY
포함 할 수 있습니다.
MySQL 8.0에서 어떤 특정 창 함수를 사용할 수 있습니까?
MySQL 8.0은 다양한 창 함수를 지원하며 다음과 같이 분류 할 수 있습니다.
-
순위 기능 :
-
ROW_NUMBER()
: 결과 세트의 파티션 내에서 고유 한 순차적 정수를 행에 할당합니다. -
RANK()
: 결과 세트의 파티션 내에서 각 행에 순위를 할당하며, 관계가있는 순위의 간격이 있습니다. -
DENSE_RANK()
:RANK()
과 유사하지만 순위의 간격이 없습니다.
-
-
집계 기능 :
-
SUM()
: 값 세트의 합을 계산합니다. -
AVG()
: 값 세트의 평균을 계산합니다. -
MIN()
: 값 세트에서 최소값을 반환합니다. -
MAX()
: 값 세트에서 최대 값을 반환합니다. -
COUNT()
: 세트의 행 수를 계산합니다.
-
-
분석 기능 :
-
LAG()
: 동일한 결과 세트에서 이전 행에서 데이터에 액세스합니다. -
LEAD()
: 동일한 결과 세트에서 후속 행에서 데이터에 액세스합니다. -
FIRST_VALUE()
: 첫 번째 값을 순서대로 반환합니다. -
LAST_VALUE()
: 순서대로 마지막 값을 반환합니다.
-
-
분포 기능 :
-
NTILE()
: 주문한 데이터 세트를 지정된 수의 그룹으로 나눕니다. -
PERCENT_RANK()
: 결과 세트 내에서 행의 상대 순위를 계산합니다. -
CUME_DIST()
: 창 내에서 값의 누적 분포를 계산합니다.
-
Window 기능은 MySQL 8.0에서 쿼리 성능을 어떻게 개선합니까?
창 함수는 여러 가지 방법으로 MySQL 8.0의 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
- 복잡성 감소 : 단일 쿼리 내에서 복잡한 계산을 수행 할 수있게함으로써 창 함수는 성능 집약적 일 수있는 여러 하위 쿼리 또는 자체 주인의 필요성을 줄일 수 있습니다.
- 효율적인 데이터 처리 : 창 함수는보다 효율적인 방식으로 데이터를 처리하도록 최적화됩니다. 데이터베이스 엔진의 내부 정렬 및 분할 메커니즘을 활용할 수 있으며, 이는 전통적인 SQL 구조물을 사용하는 동등한 작업에 비해 실행 시간이 빠른 실행 시간을 초래할 수 있습니다.
- 최소화 된 데이터 이동 : 창 함수는 창 프레임에 의해 정의 된 행 세트에서 작동하므로 쿼리의 다른 부분 사이에서 많은 양의 데이터를 이동해야 할 필요성을 최소화 할 수 있으며, 이는 특히 대규모 데이터 세트의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- 병렬 처리 : MySQL 8.0은 창 함수를 실행할 때 병렬 처리 기능을 활용하여 멀티 코어 프로세서를 더 잘 활용하고 쿼리의 전체 실행 시간을 줄일 수 있습니다.
- 최적화 된 메모리 사용 : 창 함수는 스트리밍 방식으로 데이터를 처리 할 수있어 중간 결과를 메모리에 저장해야 할 필요성을 줄일 수 있으므로 대체 방법보다 메모리 효율적 일 수 있습니다.
MySQL 8.0에서 데이터 분석에 창 함수를 사용하는 예를 제공 할 수 있습니까?
다음은 MySQL 8.0에서 데이터 분석을 위해 창 함수를 사용하는 예입니다. 시간이 지남에 따라 다양한 제품에 대한 판매 데이터가 포함 된 sales
라는 테이블이 있다고 가정하고 지난 12 개월 동안 각 제품의 판매 성능을 분석하려고합니다.
<code class="sql">CREATE TABLE sales ( sale_date DATE, product_id INT, sales_amount DECIMAL(10, 2) ); -- Sample data INSERT INTO sales VALUES ('2023-01-01', 1, 100.00); INSERT INTO sales VALUES ('2023-02-01', 1, 120.00); INSERT INTO sales VALUES ('2023-03-01', 1, 110.00); INSERT INTO sales VALUES ('2023-01-01', 2, 150.00); INSERT INTO sales VALUES ('2023-02-01', 2, 160.00); INSERT INTO sales VALUES ('2023-03-01', 2, 170.00); -- Query using window functions SELECT sale_date, product_id, sales_amount, -- Calculate the running total of sales for each product SUM(sales_amount) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date) AS running_total, -- Calculate the average sales over the last 3 months for each product AVG(sales_amount) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS avg_last_3_months, -- Calculate the rank of the current month's sales within the product's sales history RANK() OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sales_amount DESC) AS sales_rank FROM sales ORDER BY product_id, sale_date;</code>
이 예에서는 창 함수를 사용합니다.
-
SUM()
사용하여 각 제품에 대한 실행중인 총 판매량을 계산하고PARTITION BY product_id
및ORDER BY sale_date
. -
AVG()
사용하여 각 제품에 대해 지난 3 개월 동안 평균 판매를 계산하여ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW
으로 정의 된 창 프레임을 사용하십시오. -
PARTITION BY product_id
과ORDER BY sales_amount DESC
Partition과 함께RANK()
를 사용하여 제품의 판매 기록 내에서 현재 달의 판매를 순위를 매 깁니다.
이 쿼리는 매출 성능에 대한 포괄적 인 분석을 제공하여 각 제품에 대한 시간이 지남에 따라 단일 쿼리 내에서 트렌드와 순위를 볼 수 있습니다.
위 내용은 MySQL 8.0의 창 함수는 무엇입니까? 복잡한 계산을 수행하는 데 어떻게 사용할 수 있습니까?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.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

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.
