SQLのテーブルからデータを削除する方法

サブクエリを使用するか接続を使用するかは、特定のシナリオに依存します。 1.事前にデータをフィルタリングする必要がある場合、今日の注文顧客を見つけるなど、サブ征服がより効果的です。 2。大規模なデータセットをマージする場合、顧客の取得や最近の注文など、接続効率が高くなります。 3.非常に読みやすいロジックを書くとき、ホットセラー製品を見つけるなど、サブQueries構造はより明確です。 4.関連するデータに依存する更新を実行したり、操作を削除したりする場合、サブクエリは、長い間ログインされていないユーザーの削除など、好ましいソリューションです。

2番目に高い給与を見つけるための3つのコア方法があります。1。制限とオフセットを使用して最大給与をスキップし、最大を取得します。これは小さなシステムに適しています。 2。サブクエリを通じて最大値を除外してから、最大値を見つけます。これは非常に互換性があり、複雑なクエリに適しています。 3. DENSE_RANKまたはrow_Numberウィンドウ関数を使用して、並列ランキングを処理します。これは非常にスケーラブルです。さらに、2番目に高い給与がないことに対処するために、IFNULLまたは合体を組み合わせて必要です。

主にケース式またはフィルタリングを使用して集計関数を使用して、SQLの条件合計またはカウントを計算します。 1.集計関数にネストされたケース式を使用して、count（casewhenstatus = 'shipt'then1end）やsum（casewhenstatus =' shipt'thenamountelse0end）など、単一のクエリの異なる条件に応じて結果をカウントできます。 2。PostGreSQLは、フィルターの構文をサポートして、Count（*）フィルター（WhereStatus = 'Shipt'）などのコードをより簡潔にします。 3.複数の条件を同じクエリで処理できます。

予測分析では、SQLはデータの準備と機能抽出を完了することができます。重要なのは、要件を明確にし、SQL関数を合理的に使用することです。特定の手順には次のものが含まれます。1。データの準備では、複数のテーブルから履歴データを抽出し、販売量や関連するプロモーション情報を集約するなど、集約とクリーニングを抽出する必要があります。 2。機能プロジェクトは、ウィンドウ関数を使用して、LAG（）を介してユーザーの最近の購入間隔を取得するなど、時間間隔またはLAG機能を計算できます。 3.データセグメンテーションは、row_number（）で日付を並べ替えたり、コレクションタイプを比例してマークするなど、時間に基づいてトレーニングセットとテストセットを分割することをお勧めします。これらの方法は、予測モデルに必要なデータファンデーションを効率的に構築できます。

クラスター化されたインデックスは、データの物理ストレージ順序を決定し、テーブルごとに1つしかない可能性があります。非クラスター化されたインデックスは、データの順序を変更せず、独立した検索構造であり、複数の検索構造を作成できます。 1.クラスター化されたインデックスは、インデックスごとにデータをソートし、プライマリキーと範囲のクエリの効率を改善しますが、挿入と更新のコストが高くなります。 2。非クラスター化されたインデックスは、頻繁に検索される列に適したインデックス付き列やデータへのポインターを含むディレクトリに似ています。 3.ヒープテーブルにはクラスター化されたインデックスがなく、非クラスター化されたインデックスは物理アドレスをポイントします。両方の選択は、クエリモードとデータの頻度に依存します。

データベースパフォーマンスボトルネック分析は、リソースの使用、クエリ効率、構成設定の3つの側面から始める必要があります。 1. CPU、メモリ、ディスクIO、ネットワーク遅延などの主要なパフォーマンスインジケーターを監視し、リソースが不十分であるか、データベース内に問題があるかを判断します。 2。スロークエリと実行計画を分析し、非効率的なSQLステートメントを見つけ、インデックスの使用とクエリ構造を最適化します。 3.ロックと閉塞を確認し、同時アクセスのロック競争の問題を特定し、トランザクション時間を短縮し、分離レベルを合理的に設定します。 4.インデックスの再構築、統計情報の更新、自動成長設定の調整、システムの安定した効率的な動作の確保など、構成の定期的なメンテナンスと最適化。

SQLを使用して、エッジコンピューティングシナリオでデータを処理することが重要になり、送信圧力が低下し、応答が高速化されます。コアの理由には、データ分散、潜伏感度、限られたリソースが含まれます。課題には、リソースの制約、多様なデータ形式、高いリアルタイム要件、複雑な展開とメンテナンスが含まれます。展開プロセスには、エッジに適したSQLエンジンの選択、データソースへのアクセス、SQLスクリプトの作成、結果の出力が含まれます。有用なヒントには、ウィンドウ関数の使用、フィルタリングとサンプリング、ネストされたクエリの単純化、メモリテーブルの使用、外部データソースの接続が含まれます。

リレーショナルデータベースを設計するときは、4つの重要な原則に従う必要があります。まず、プライマリおよび外部のキーの制約を正しく使用して、データの整合性と関連性の正確性を確保します。第二に、標準化された設計を合理的に実行し、通常は3番目の通常のフォーム（3NF）に達し、冗長性を排除し、データの一貫性を確保します。第三に、クエリのパフォーマンスを改善するために一般的なクエリに適切なインデックスを確立しますが、過剰なインデックスを避けます。最後に、一貫した命名仕様と構造スタイルを使用して、読みやすさと保守性を向上させます。これらの原則を習得することは、明確で効率的で堅牢なデータベース構造を構築するのに役立ちます。