与PARTITION BY和GROUPBY截然不同
技术问答
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2023-09-14
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我在正在检查的应用程序中找到了一些SQL查询如下:5 k9 l8 `" e6 q! `
SELECT DISTINCTCompany,Warehouse,Item,SUM(quantity) OVER (PARTITION BY Company,Warehouse,Item) AS stock我确定会产生与以下结果相同的结果:
' `2 J7 j; f7 ?2 rSELECTCompany,Warehouse,Item,SUM(quantity) AS stockGROUP BY Company,Warehouse,Item与第一种方法相比,使用第一种方法是否有任何好处(性能、可读性、额外的灵活性、可维护性等)?9 w% F1 A( ?* ] L
4 ]' L; k$ H* B% _- ?
解决方案:
' A* q% m: O( a/ a" G 表现:优胜者:GROUP BY
. @4 [( B' n' l: l, H一些非常基本的测试显示,至少在我看来,这两个查询生成了完全不同的查询计划。PARTITION BY速度明显较慢。
" l+ a; J5 U% O: z1 `: l- }( J该GROUP BY查询计划只包括表扫描和聚集操作,PARTITION BY该计划有两个嵌套循环自连接。PARTITIONBY第二次运行约2800ms,则GROUP BY只用了500毫秒。
4 i4 e* I) I7 ^( q1 _/ u可读性/可维护性:优胜者:GROUP BY" d$ z$ m" E& Q ~) u# N2 Z9 E
根据评论员的意见,PARTITION BY对大多数开发人员来说,它的可读性很差,所以将来可能很难维护。% W1 U1 y; q& N, s+ a [' f
灵活性优胜者:PARTITION BY9 w* _" F9 f/ ]1 l, t' a& q
PARTITION BY使您在选择分组列时更加灵活。GROUP BY,所有聚合列只能有一组组列。DISTINCT PARTITION BY你可以在每个分区有不同的列。同样,在某些领域DBMS上,你可以从OVER选择句子中更多的聚合/分析功能。 |
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