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与PARTITION BY和GROUPBY截然不同

技术问答 技术问答 340 人阅读 | 0 人回复 | 2023-09-14

我在正在检查的应用程序中找到了一些SQL查询如下:. ?6 R8 x, T9 T, ?
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 V$ _( u; J2 b" C" w9 @& l7 j& h8 r
SELECTCompany,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)?
- o: F. |9 i. G                                                                2 ?1 X$ _2 U# A( g# C: O
    解决方案:                                                               
. c2 b! q9 d9 d6 u  M                                                                表现:优胜者:GROUP BY+ ]9 Y/ t! J; B
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。
8 g+ V6 \. F- G( l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。9 ]8 f' a; B1 A% _4 _4 l: q! o
可读性/可维护性:优胜者:GROUP BY& Y, ?4 b8 X* u5 q7 J/ x
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。
& z+ a3 n) E9 z" k- f: \灵活性优胜者:PARTITION BY+ z3 a6 P( {1 U/ G% `" ^4 S( ]
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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