


Utilisation des fonctions de fenêtre pour les requêtes analytiques dans MySQL 8
Jul 15, 2025 am 02:12 AMLes fonctions de fenêtre dans MySQL 8 permettent une analyse détaillée des données tout en préservant le contexte des lignes individuelles. Ils prennent en charge les totaux de course, les classements et les moyennes déplacées sans effondrer les données. Les fonctions clés incluent Rank (), Row_number (), Dense_Rank () et les fonctions de fenêtre agrégées comme SUM () et AVG (). Les clauses de trame contr?lent la taille de la fenêtre à l'aide d'options telles que les lignes entre et sans limite. Une utilisation appropriée de l'ordre par, de la partition par et de l'indexation est essentielle pour les performances et la précision.
Lorsque vous devez analyser les données dans MySQL 8, les fonctions de fenêtre sont votre meilleur pari pour obtenir des informations détaillées sans perdre le contexte des lignes individuelles. Contrairement aux fonctions agrégées régulières, ils vous permettent de calculer des choses comme les totaux de course, les classements et les moyennes déplacées tout en gardant toutes vos données d'origine intactes.

Quelles sont les fonctions de fenêtre?
Les fonctions de fenêtre effectuent des calculs sur un ensemble de lignes de table qui sont en quelque sorte liées à la ligne actuelle. Ils sont similaires aux fonctions agrégées (comme la somme ou le nombre), mais avec une grande différence: ils ne s'effondrent pas en une seule sortie. Cela signifie que vous pouvez faire des choses comme montrer chaque enregistrement de vente ainsi que le total des ventes par région - le tout dans une requête.

Certains cas d'utilisation courants comprennent:
- Calculer les totaux de course ou les sommes cumulatives
- Classement des rangées au sein des groupes
- Comparaison des valeurs actuelles avec les précédentes ou les prochaines
- Informatique Moyenne mobile
MySQL a introduit la prise en charge des fonctions de fenêtre dans la version 8.0, alors assurez-vous que votre base de données est à jour avant de plonger.

Comment utiliser Rank (), Row_Number () et Dense_Rank ()
Ces fonctions de classement vous aident à attribuer une position numérique aux lignes dans une partition des données. Ils sont particulièrement utiles lorsque vous souhaitez classer les meilleurs interprètes, trouver les commandes les plus récentes ou identifier les doublons.
Voici comment ils diffèrent:
-
ROW_NUMBER()
: donne toujours un numéro unique, même s'il y a des liens -
RANK()
: donne aux lignes liées le même rang, saute le numéro suivant -
DENSE_RANK()
: donne également aux lignes liées le même rang, mais ne saute pas les numéros
Disons que vous avez un tableau de vente et que vous souhaitez classer les vendeurs par revenus dans leurs régions:
SéLECTIONNER région, vendeur, revenu, Rank () Over (partition by région ordonnance par Revenue Desc) comme Sales_Rank De Sales_data;
Cette requête classera chaque vendeur dans sa propre région en fonction des revenus. Si deux personnes se lient pour la deuxième place, RANK()
sautera le numéro suivant - vous pouvez donc voir des rangs comme 1, 2, 2, 4. Si vous voulez qu'ils restent séquentiels, passez à DENSE_RANK()
.
En utilisant les fonctions de fenêtre agrégées pour l'exécution des totaux
L'une des utilisations les plus puissantes des fonctions de fenêtre est le calcul des totaux de fonctionnement ou des moyennes mobiles. Ceci est très pratique pour l'analyse des séries chronologiques ou les rapports financiers.
Par exemple, pour obtenir un total de ventes quotidiennes:
SéLECTIONNER Sale_Date, montant, Sum (montant) over (commande by Sale_date Rows entre la précédente et la ligne actuelle illimitée) en tant que running_total De Daily_Sales;
Cela vous donne une somme cumulative qui se développe à mesure que vous vous déplacez à travers les dates. Vous pouvez également limiter la fenêtre à l'aide de clauses comme ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW
pour calculer une moyenne de 7 jours roulante.
Quelques choses à garder à l'esprit:
- Assurez-vous que votre
ORDER BY
clause est correcte - elle définit la séquence utilisée pour la fenêtre - La clause
ROWS
donne un contr?le plus précis queRANGE
dans la plupart des cas - Les performances peuvent prendre un coup sur de très grands ensembles de données, alors envisagez d'indexer les colonnes utilisées dans
ORDER BY
etPARTITION BY
Clauses de cadre: Contr?le de la taille de la fenêtre
Les clauses de cadre comme ROWS
et RANGE
définissent exactement les lignes incluses dans le calcul par rapport à la ligne actuelle. Les comprendre vous aide à affiner le type de fenêtre avec lequel vous travaillez.
Voici une panne rapide:
-
UNBOUNDED PRECEDING
: comprend tout depuis le début de la fenêtre -
CURRENT ROW
: ne comprend que la ligne actuelle -
N PRECEDING / FOLLOWING
: comprend n lignes avant ou après celle actuelle
Par exemple, si vous voulez une moyenne mobile de 3 jours de visites sur le site Web:
SéLECTIONNER visiter_date, visites, Avg (visites) sur ( Commande par Visit_Date Lignes entre 2 précédents et ligne actuelle ) Comme mobile_avg à partir de sites Web_stats;
Cela regarde le jour en cours ainsi que les deux jours avant. Sachez simplement que les premières lignes peuvent ne pas avoir suffisamment de données - par exemple, le premier jour n'a que dans la fenêtre.
C'est le c?ur de l'utilisation efficace des fonctions de fenêtre dans MySQL 8. Ils ouvrent de nombreuses possibilités analytiques sans avoir besoin de jointures ou de sous-questionnaires complexes. Une fois que vous avez compris les clauses OVER()
, PARTITION BY
et le cadre, vous vous demanderez comment vous avez déjà analysé les données sans elles.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Il existe trois fa?ons principales de définir des variables d'environnement dans PHP: 1. Configuration globale via Php.ini; 2. Passé via un serveur Web (tel que setenv d'Apache ou Fastcgi_param de Nginx); 3. Utilisez la fonction PUTENV () dans les scripts PHP. Parmi eux, PHP.ini convient aux configurations globales et modifiées, la configuration du serveur Web convient aux scénarios qui doivent être isolés et PUTENV () convient aux variables temporaires. Les stratégies de persistance incluent des fichiers de configuration (tels que PHP.ini ou la configuration du serveur Web), les fichiers .env sont chargés de bibliothèque Dotenv et l'injection dynamique de variables dans les processus CI / CD. Les informations sensibles à la gestion de la sécurité doivent être évitées à code dur et il est recommandé de l'utiliser.

Pour collecter les données de comportement des utilisateurs, vous devez enregistrer la navigation, la recherche, l'achat et d'autres informations dans la base de données via PHP et les nettoyer et les analyser pour explorer les préférences d'intérêt; 2. La sélection des algorithmes de recommandation doit être déterminée sur la base des caractéristiques des données: en fonction du contenu, du filtrage collaboratif, des règles ou des recommandations mitigées; 3. Le filtrage collaboratif peut être mis en ?uvre en PHP pour calculer la similitude du cosinus des utilisateurs, sélectionner K voisins les plus proches, les scores de prédiction pondérés et recommander des produits à haut score; 4. L'évaluation des performances utilise la précision, le rappel, la valeur F1 et le CTR, le taux de conversion et vérifier l'effet par le biais de tests A / B; 5. Les problèmes de démarrage à froid peuvent être atténués par des attributs de produits, des informations d'enregistrement des utilisateurs, des recommandations populaires et des évaluations d'experts; 6. Les méthodes d'optimisation des performances comprennent les résultats de recommandation en cache, le traitement asynchrone, l'informatique distribuée et l'optimisation des requêtes SQL, améliorant ainsi l'efficacité des recommandations et l'expérience utilisateur.

Pour réaliser l'automatisation du déploiement MySQL, la clé est d'utiliser Terraform pour définir les ressources, la configuration de gestion anible, le GIT pour le contr?le de version et le renforcement de la gestion de la sécurité et de l'autorisation. 1. Utilisez Terraform pour définir les instances MySQL, telles que la version, le type, le contr?le d'accès et d'autres attributs de ressources d'AWSRD; 2. Utilisez ANSIBLEPLAYBOOK pour réaliser des configurations détaillées telles que la création d'utilisateurs de base de données, les paramètres d'autorisation, etc.; 3. Tous les fichiers de configuration sont inclus dans la gestion GIT, le suivi du changement de support et le développement collaboratif; 4. évitez les informations sensibles à code dur, utilisez Vault ou ANSIBLEVAULT pour gérer les mots de passe et définissez les principes de contr?le d'accès et d'autorisation minimale.

Pourquoi ai-je besoin de la connexion MySQL de cryptage SSL / TLS? étant donné que les connexions non cryptées peuvent provoquer l'interception des données sensibles, l'activation de SSL / TLS peut empêcher les attaques de l'homme au milieu et répondre aux exigences de conformité; 2. Comment configurer SSL / TLS pour MySQL? Vous devez générer un certificat et une clé privée, modifier le fichier de configuration pour spécifier les chemins SSL-CA, SSL-CERT et SSL-Key et redémarrer le service; 3. Comment forcer SSL lorsque le client se connecte? Implémenté en spécifiant les exigences ou requirex509 lors de la création d'un utilisateur; 4. Les détails qui sont facilement négligés dans la configuration SSL incluent les autorisations de chemin de certificat, les problèmes d'expiration des certificats et les exigences de configuration du client.

Lorsque vous choisissez un cadre PHP approprié, vous devez considérer de manière approfondie en fonction des besoins du projet: Laravel convient au développement rapide et fournit des moteurs de modèle éloquente et de lame, qui sont pratiques pour le fonctionnement de la base de données et le rendu de formulaire dynamique; Symfony est plus flexible et adapté aux systèmes complexes; Codeigniter est léger et adapté à des applications simples avec des exigences de performance élevées. 2. Pour assurer la précision des modèles d'IA, nous devons commencer avec une formation de données de haute qualité, une sélection raisonnable des indicateurs d'évaluation (tels que la précision, le rappel, la valeur F1), l'évaluation régulière des performances et le réglage du modèle, et assurer la qualité du code grace aux tests unitaires et aux tests d'intégration, tout en surveillant continuellement les données d'entrée pour empêcher la dérive des données. 3. De nombreuses mesures sont nécessaires pour protéger la confidentialité des utilisateurs: crypter et stocker des données sensibles (comme AES

PHP joue le r?le du connecteur et du Brain Center dans le service client intelligent, responsable de la connexion des entrées frontales, du stockage de la base de données et des services d'IA externes; 2. Lors de la mise en ?uvre, il est nécessaire de créer une architecture multicouche: le front-end re?oit des messages utilisateur, les demandes de prétraitements et de routes de PHP, correspondent d'abord à la base de connaissances locale et manque, appelez des services AI externes tels que Openai ou DialogFlow pour obtenir une réponse intelligente; 3. La gestion de session est écrite à MySQL et à d'autres bases de données par PHP pour assurer la continuité du contexte; 4. Les services d'IA intégrés doivent utiliser Guzzle pour envoyer des demandes HTTP, stocker en toute sécurité les apikeys et faire un bon travail de gestion des erreurs et d'analyse de réponse; 5. La conception de la base de données doit inclure des sessions, des messages, des bases de connaissances et des tables d'utilisateurs, de créer raisonnablement des index, d'assurer la sécurité et les performances et de prendre en charge la mémoire du robot

Pour permettre aux conteneurs PHP de prendre en charge la construction automatique, le noyau réside dans la configuration du processus d'intégration continue (CI). 1. Utilisez Dockerfile pour définir l'environnement PHP, y compris l'image de base, l'installation d'extension, la gestion de la dépendance et les paramètres d'autorisation; 2. Configurez des outils CI / CD tels que GitLabci et définissez les étapes de construction, de test et de déploiement via le fichier .gitlab-ci.yml pour réaliser une construction, un test et un déploiement automatique; 3. Intégrer des cadres de test tels que PHPUnit pour s'assurer que les tests sont automatiquement exécutés après les modifications du code; 4. Utiliser des stratégies de déploiement automatisées telles que Kubernetes pour définir la configuration de déploiement via le fichier de déploiement.yaml; 5. Optimiser Dockerfile et adopter une construction en plusieurs étapes
