


Bagaimana untuk Menolak Nilai Mengurangkan daripada Berbilang Baris Sambil Mengekalkan Nilai Terkumpul?
Menolak Nilai Susutan daripada Berbilang Lot
Masalah ini melibatkan memperuntukkan sumber yang semakin berkurangan (Kuantiti Digunakan) merentas berbilang lot inventori (Pooled_Lots) sambil menjejaki kuantiti terkumpul, baki permintaan dan sebarang lebihan atau defisit.
Struktur Data:
Kami mempunyai dua meja:
- Pooled_Lots: Mengandungi butiran setiap lot inventori (Kolam, Lot, Kuantiti).
- Pool_Consumption: Menentukan jumlah kuantiti yang digunakan untuk setiap pool (PoolId, QuantityConsumed).
Hasil yang Diingini:
Pertanyaan harus menghasilkan set hasil untuk setiap lot dalam Pooled_Lots
, termasuk:
-
Pool
,Lot
,Quantity
,QuantityConsumed
,RunningQuantity
,RemainingDemand
,SurplusOrDeficit
.
Pendekatan Penyelesaian:
Ungkapan Jadual Biasa (CTE) rekursif menyediakan penyelesaian yang berkesan. Logiknya adalah seperti berikut:
- Mulakan CTE dengan lot pertama untuk setiap kumpulan.
- Untuk lot seterusnya dalam setiap kolam:
- Kemas kini
RunningQuantity
dengan menolakQuantityConsumed
jika lotQuantity
melebihi bakiQuantityConsumed
. - Kira
RemainingDemand
sebagai perbezaan antaraQuantityConsumed
dan jumlahRunningQuantity
dan lot semasaQuantity
. - Untuk lot terakhir dalam setiap kumpulan, kira
SurplusOrDeficit
sebagai perbezaan antaraRunningQuantity
danRemainingDemand
.
- Kemas kini
Pertanyaan SQL (Ilustratif):
Pertanyaan yang diberikan tidak lengkap dan mengandungi beberapa ketidakkonsistenan logik. Penyelesaian yang teguh memerlukan pengendalian yang teliti bagi kes tepi (cth., QuantityConsumed
sifar atau melebihi jumlah kuantiti semua lot dalam kumpulan). Pertanyaan yang diperbetulkan dan lebih cekap perlu dibuat berdasarkan sistem pangkalan data tertentu (cth., SQL Server, PostgreSQL, MySQL). Berikut ialah garis konsep pendekatan yang lebih tepat:
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;
Keputusan:
Output akan menunjukkan butiran setiap lot, termasuk kumulatif RunningQuantity
, baki RemainingDemand
dan mana-mana SurplusOrDeficit
selepas peruntukan. Ketepatan pengiraan RunningQuantity
, RemainingDemand
dan SurplusOrDeficit
bergantung pada logik tepat yang dilaksanakan dalam CTE rekursif untuk mengendalikan semua senario yang mungkin. Penyelesaian yang lengkap dan teruji memerlukan mengetahui sistem pangkalan data khusus dan data yang berpotensi menjadi sampel untuk pengesahan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menolak Nilai Mengurangkan daripada Berbilang Baris Sambil Mengekalkan Nilai Terkumpul?. 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.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data relasi sumber terbuka, terutamanya digunakan untuk menyimpan dan mengambil data dengan cepat dan boleh dipercayai. Prinsip kerjanya termasuk permintaan pelanggan, resolusi pertanyaan, pelaksanaan pertanyaan dan hasil pulangan. Contoh penggunaan termasuk membuat jadual, memasukkan dan menanyakan data, dan ciri -ciri canggih seperti Operasi Join. Kesalahan umum melibatkan sintaks SQL, jenis data, dan keizinan, dan cadangan pengoptimuman termasuk penggunaan indeks, pertanyaan yang dioptimumkan, dan pembahagian jadual.

Kedudukan MySQL dalam pangkalan data dan pengaturcaraan sangat penting. Ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam pelbagai senario aplikasi. 1) MySQL menyediakan fungsi penyimpanan data, organisasi dan pengambilan data yang cekap, sistem sokongan web, mudah alih dan perusahaan. 2) Ia menggunakan seni bina pelanggan-pelayan, menyokong pelbagai enjin penyimpanan dan pengoptimuman indeks. 3) Penggunaan asas termasuk membuat jadual dan memasukkan data, dan penggunaan lanjutan melibatkan pelbagai meja dan pertanyaan kompleks. 4) Soalan -soalan yang sering ditanya seperti kesilapan sintaks SQL dan isu -isu prestasi boleh disahpepijat melalui arahan jelas dan log pertanyaan perlahan. 5) Kaedah pengoptimuman prestasi termasuk penggunaan indeks rasional, pertanyaan yang dioptimumkan dan penggunaan cache. Amalan terbaik termasuk menggunakan urus niaga dan preparedStatemen

MySQL dipilih untuk prestasi, kebolehpercayaan, kemudahan penggunaan, dan sokongan komuniti. 1.MYSQL Menyediakan fungsi penyimpanan dan pengambilan data yang cekap, menyokong pelbagai jenis data dan operasi pertanyaan lanjutan. 2. Mengamalkan seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan berganda untuk menyokong urus niaga dan pengoptimuman pertanyaan. 3. Mudah digunakan, menyokong pelbagai sistem operasi dan bahasa pengaturcaraan. 4. Mempunyai sokongan komuniti yang kuat dan menyediakan sumber dan penyelesaian yang kaya.

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.

MySQL sesuai untuk perusahaan kecil dan besar. 1) Perniagaan kecil boleh menggunakan MySQL untuk pengurusan data asas, seperti menyimpan maklumat pelanggan. 2) Perusahaan besar boleh menggunakan MySQL untuk memproses data besar dan logik perniagaan yang kompleks untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan dan pemprosesan transaksi.

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.
