SQL Serverインデックスメンテナンスベストプラクティス

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。

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。

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。

SQLServer自体はサーバーレスアーキテクチャをサポートしていませんが、クラウドプラットフォームは同様のソリューションを提供します。 1。AzureのServerLessSQLプールは、DataLakeファイルを直接照会し、リソース消費に基づいて請求できます。 2。cosmosdbまたはblobstorageと組み合わせたAzureFunctionsは、軽量のSQL処理を実現できます。 3. Awsathenaは、S3データの標準SQLクエリをサポートし、スキャンされたデータに基づいて充電します。 4。GoogleBigQueryは、FederatedQueryを通じてサーバーレスの概念にアプローチします。 5.SQLServer関数を使用する必要がある場合、AzuresQldatabaseのサーバーレスサービスフリーを選択できます

ThethreemainSQLServerisolationlevels—ReadCommitted,Snapshot,andSerializable—differinconcurrencyandconsistency.1.ReadCommittedpreventsdirtyreadsbutallowsnon-repeatableandphantomreads,offersbalancedperformance,andcanuseRCSItoreduceblocking.2.Snapshotus

テーブル名の変更は通常、変更可能または妨害可能なコマンドを使用してSQLに実装されます。 1.mysql、mariadbおよびその他のデータベースは、renametableold_table_nametonew_table_nameを使用しています。構文は、バッチ操作をサポートします。 2。SQLSERVERにはSP_RENAMEストアドプロシージャが必要であり、SynTaxはexecsp_rename'old_table_name '、' new_table_name 'です。 3.postgresqlは、Altertableold_table_namerenametonew_table_nameを使用します

tomastersqlforbianalytics、StartByUnderStundingBidatAstructureSikeFactandDimensionTables、TheStreattationAggregations withgroupByandhaving、LeveragedateFunctionsfortimeベース分析、および維持可能なQueries.first、graspdimensionalmodelingtoi

2つの日付の違いを計算するには、データベースタイプに従って対応する関数を選択する必要があります。1。datediff（）を使用してMySQLの日差を計算するか、TimestampDiff（）の時間と分などのユニットを指定します。 2。SQLServerでdatediff（date_part、start_date、end_date）を使用し、ユニットを指定します。 3. PostgreSQLの直接減算を使用して日差を取得するか、抽出物（Dayfromage（...））を使用してより正確な間隔を取得します。 4。Julianday（）関数を使用して、SQLiteの日差を差し引く。日付の注文に常に注意を払ってください