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:! I1 L! [6 T6 C! c
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:
0 x9 z3 L9 T5 k+ vSELECTCompany,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)?
) u# S" J2 r+ m/ A0 _0 l3 E, T # j' k5 r4 k" d5 v0 U6 T
解决方案: / ~$ T, y* ~, t4 |- T3 C# q0 b
表现:优胜者:GROUP BY& H; O5 a: z" J
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。
2 {4 ?: X# D7 z. ]9 A% \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。( W) w( ^; y9 e+ F) z
可读性/可维护性:优胜者:GROUP BY2 j. i( f' j4 y6 B# q/ A3 N
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。/ W6 i. ]- o6 b
灵活性优胜者:PARTITION BY+ _& Q' r3 A- p! i$ I) O" J
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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