如何在 PostgreSQL 查询中使用计算列而不出错?
PostgreSQL 计算列:限制的解决方法
PostgreSQL 对计算列的处理与其他数据库系统不同。 不支持稍后在同一查询中直接引用计算列。 以下示例演示了此限制,该示例将产生错误:
SELECT cost_1, quantity_1, cost_2, quantity_2, (cost_1 * quantity_1) AS total_1, (cost_2 * quantity_2) AS total_2, (total_1 + total_2) AS total_3 -- Error: total_1 and total_2 are not found FROM data;
出现该错误是因为 PostgreSQL 逐行处理查询; total_1
和 total_2
不可用于同一 SELECT
语句中的后续计算。
解决方案涉及使用子查询(派生表)来封装初始计算。 这允许在外部查询中引用结果:
SELECT cost_1, quantity_1, cost_2, quantity_2, total_1, total_2, total_1 + total_2 AS total_3 FROM ( SELECT cost_1, quantity_1, cost_2, quantity_2, (cost_1 * quantity_1) AS total_1, (cost_2 * quantity_2) AS total_2 FROM data ) AS t;
通过将 total_1
和 total_2
的计算嵌套在内部 SELECT
语句(别名为 t
)中,它们变得可访问并可用于外部 SELECT
语句中的进一步计算。此方法提供了一种实用且高效的方法来处理 PostgreSQL 中的计算列,而不会产生显着的性能开销。
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InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

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MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。 MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持着称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

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MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。
