SQL -Zeitreihen -Datenbehandlung

Unabhängig davon, ob Unterabfragen oder Verbindungen verwendet werden, hängt vom spezifischen Szenario ab. 1. Wenn es notwendig ist, Daten im Voraus zu filtern, sind Unterabfragen effektiver, z. B. die Suche nach den heutigen Bestellkunden. 2. Beim Zusammenführen großer Datensätze ist die Verbindungseffizienz höher, z. B. Kunden und ihre jüngsten Bestellungen; 3. Beim Schreiben einer hoch lesbaren Logik ist die Unterabschnittsstruktur klarer, z. 4. Bei der Durchführung von Aktualisierungen oder Löschen von Vorgängen, die von verwandten Daten abhängen, sind Unterabfragen die bevorzugte Lösung, z. B. das Löschen von Benutzern, die lange Zeit nicht angemeldet wurden.

Es gibt drei Kernmethoden, um das zweithöchste Gehalt zu ermitteln: 1. Verwenden Sie die Grenze und versetzen Sie das maximale Gehalt und erhalten das Maximum, das für kleine Systeme geeignet ist. 2. Ausschließen des Maximalwerts durch Unterabfragen und dann Max finden, was sehr kompatibel und für komplexe Abfragen geeignet ist; 3. Verwenden Sie die Fensterfunktion Dense_Rank oder Row_Number, um parallele Ranglisten zu verarbeiten, was sehr skalierbar ist. Darüber hinaus ist es notwendig, IFNULL zu kombinieren oder sich zu verschmelzen, um mit der Abwesenheit eines zweithöchsten Gehalts umzugehen.

Berechnen Sie die bedingte Summe oder Anzahl in SQL, hauptsächlich unter Verwendung von Fallausdrücken oder aggregierten Funktionen mit Filterung. 1. Unter Verwendung von Fallausdrücken, die in der Gesamtfunktion verschachtelt sind, können Sie die Ergebnisse gemäß verschiedenen Bedingungen in einer einzelnen Abfragezeile zählen, z. B. z. B. casewhenstatus = 'versandt'then1end) und sum (casewhenstatus =' versandt'thenAnmountelse0end); 2. PostgreSQL unterstützt die Filtersyntax, um den Code präzise zu gestalten, z. 3.. Mehrere Bedingungen können in derselben Abfrage verarbeitet werden,

In der Vorhersageanalyse kann SQL die Datenvorbereitung und die Featurextraktion abschließen. Der Schlüssel besteht darin, die Anforderungen zu klären und SQL -Funktionen vernünftigerweise zu verwenden. Zu den spezifischen Schritten gehören: 1. Datenvorbereitung erfordert das Extrahieren historischer Daten aus mehreren Tabellen und das Aggregieren und Reinigen, z. 2. Mit dem Funktionsprojekt können Sie Fensterfunktionen verwenden, um Zeitintervalle oder Verzögerungsfunktionen zu berechnen, z. 3. Die Datensegmentierung wird empfohlen, um den Trainingssatz und den Testsatz basierend auf der Zeit zu teilen, z. B. nach Datum mit row_number () und dem proportionalen Sammelentyp zu markieren. Diese Methoden können die für Vorhersagemodelle erforderliche Datenfundament effizient erstellen.

Der Clustered -Index bestimmt die physische Speicherreihenfolge der Daten und kann nur einen pro Tabelle geben. Nicht klusterische Indizes ändern nicht die Reihenfolge der Daten und sind unabhängige Suchstrukturen und können mehrere EINGEHALTEN erstellen. 1. Clustered Index sortiert Daten nach Index und verbessert die Effizienz von Primärschlüssel- und Bereichsabfrage, aber die Kosten für Insertion und Update sind hoch. 2. Nicht geklusterte Indizes ähneln den Verzeichnissen, einschließlich indizierter Spalten und Zeiger auf Daten, die für häufig durchsuchte Spalten geeignet sind. 3. Die Heap -Tabelle hat keinen Cluster -Index, und der nicht klusterte Index zeigt auf die physische Adresse. Die Wahl von beiden hängt vom Abfragemodus und der Häufigkeit der Datenänderung ab.

Die Datenbankleistung Engpassanalyse muss von drei Aspekten beginnen: Ressourcenverwendung, Abfrageeffizienz und Konfigurationseinstellungen. 1. Überwachen Sie die wichtigsten Leistungsindikatoren wie CPU, Speicher, Festplatten -IO und Netzwerkverzögerung und bestimmen, ob Ressourcen nicht ausreichend sind oder Probleme innerhalb der Datenbank vorliegen. 2. Analysieren Sie langsame Abfrage- und Ausführungspläne, finden Sie ineffiziente SQL -Anweisungen und optimieren Sie die Indexverbrauchs- und Abfragestruktur. 3. Überprüfen Sie Schlösser und Blockaden, identifizieren Sie die Probleme der Sperrwettbewerbe bei gleichzeitiger Zugriff, verkürzen Sie die Transaktionszeit und setzen Sie die Isolationsniveaus vernünftigerweise. 4. Regelmäßige Wartung und Optimierung der Konfiguration, einschließlich Wiederaufbauindizes, Aktualisierung statistischer Informationen und Anpassung der automatischen Wachstumseinstellungen, um den stabilen und effizienten Betrieb des Systems zu gewährleisten.

Die Verwendung von SQL zum Verarbeiten von Daten in Edge -Computer -Szenarien wird wichtig, da es den Übertragungsdruck verringert und die Reaktion beschleunigt. Zu den Kerngründen gehören Datenverteilung, Latenzempfindlichkeit und begrenzte Ressourcen. Zu den Herausforderungen zählen Ressourcenbeschränkungen, verschiedene Datenformate, hohe Echtzeitanforderungen sowie komplexe Bereitstellungen und Wartung. Der Bereitstellungsprozess umfasst die Auswahl einer SQL -Engine, die für die Kante geeignet ist, auf Datenquellen zugreift, SQL -Skripte zu schreiben und Ergebnisse auszugeben. Zu den nützlichen Tipps gehören die Verwendung von Fensterfunktionen, Filterung und Abtastung, Vereinfachung verschachtelter Abfragen, die Verwendung von Speichertabellen und das Verbinden externer Datenquellen.

Beim Entwerfen einer relationalen Datenbank sollten vier Schlüsselprinzipien befolgt werden. Verwenden Sie zunächst die primären und fremden Schlüsselbeschränkungen korrekt, um die Datenintegrität und die Assoziationsgenauigkeit sicherzustellen. Zweitens führen Sie ein standardisiertes Design angemessen durch, in der Regel die dritte Normalform (3NF), wodurch Redundanz beseitigt und die Datenkonsistenz sichergestellt wird. Drittens, um geeignete Indizes für gängige Abfragen zur Verbesserung der Abfrageleistung festzulegen, aber Über-Index zu vermeiden; Verwenden Sie schließlich konsistente Namensschwerpunkte und strukturelle Stile, um die Lesbarkeit und Wartbarkeit zu verbessern. Durch das Beherrschen dieser Prinzipien können Sie eine klare, effiziente und robuste Datenbankstruktur aufbauen.