


Bagaimana untuk Menjana Julat Tarikh Komprehensif dengan Nilai Sifar Populasi untuk Data yang Hilang?
Menjana Julat Tarikh Komprehensif dengan Data Populasi
Dalam pangkalan data, selalunya perlu untuk mendapatkan semula data dalam julat tarikh tertentu. Walau bagaimanapun, apabila data tiada untuk tarikh tertentu, adalah berguna untuk memaparkan sifar dan bukannya membiarkan lajur kosong. Ini memastikan bahawa keseluruhan julat tarikh diwakili, memberikan paparan data yang lebih komprehensif.
Masalah:
Anda mempunyai jadual yang mengandungi data tarikh dan nilai serta keperluan untuk mendapatkan semula semua tarikh dalam julat yang ditentukan. Jika tiada baris untuk tarikh tertentu, anda mahu memaparkan sifar untuk semua lajur.
Penyelesaian:
Ini boleh dicapai dengan membuat set tarikh menggunakan ungkapan jadual biasa rekursif (CTE) dan kemudian melakukan gabungan kiri dengan jadual data sedia ada. CTE menjana satu siri tarikh dalam julat yang ditentukan. Gabungan kiri sepadan dengan tarikh yang dijana dengan baris sedia ada, mengisi sebarang nilai yang hilang dengan sifar menggunakan fungsi ISNULL().
;with d(date) as ( select cast('10/01/2012' as datetime) union all select date+1 from d where date < '10/15/2012' ) select t.ID, d.date CDate, isnull(t.val, 0) val from d left join temp t on t.CDate = d.date order by d.date OPTION (MAXRECURSION 0)
Pilihan MAXRECURSION menentukan bilangan maksimum lelaran rekursif yang dibenarkan. Dalam kes ini, memandangkan julat tarikh adalah kecil (15 hari), kami boleh menetapkannya kepada 0 untuk membenarkan lelaran tanpa had.
Dengan melaksanakan pertanyaan ini, anda akan memperoleh set data lengkap yang merangkumi semua tarikh dalam tempoh yang ditentukan julat. Mana-mana tarikh yang hilang akan diisi dengan sifar, memberikan gambaran menyeluruh data.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menjana Julat Tarikh Komprehensif dengan Nilai Sifar Populasi untuk Data yang Hilang?. 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.

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.

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.
