PostgreSQL 窗口分析函数优化

MySQL中的窗口函数是指可以像聚合函数一样对一组数据进行分析并返回结果的函数。与聚合函数不同的是，窗口函数为每一行数据返回一个结果，而不是将整组数据汇总成单个结果。通过练习使用窗口函数，可以更好地理解其在数据分析中的应用。

PowerBuilder 数据窗口的 SetItemStatus 函数用于设置指定缓冲区、行和列的状态。函数语法为：dwcontrol.SetItemStatus(row, column, dwbuffer, status)其中：- dwcontrol：数据窗口控件- row：行号- column：列号- dwbuffer：缓冲区- status：状态此函数可用于设置特定单元格的各种状态，例如选中、禁用或隐藏。

提供了包含20000多个汉字的postgresql汉字转拼音函数，可用于生成助记码和拼音码。

T-SQL 性能调优资源，基于 SQL Server 2012 窗口函数，原书网站资源已失效，现已迁移至 GitHub，项目地址。

基于SQL Server 2012窗口函数的T-SQL性能优化策略高清版

支持超过2万个汉字的拼音首字母转换功能，针对postgresql数据库进行了性能和稳定性的进一步优化。

Weka数据挖掘工具的文字结果分析窗口提供了模型性能的全面评估，具体如下： 运行信息: 展示模型构建过程中的关键参数设置和所使用的数据集信息。 分类模型: 显示使用全部训练数据构建的分类模型，例如决策树模型的具体结构或支持向量机的参数。 预测效果汇总: 提供模型在训练集和检验集上的预测准确率、召回率等指标。 k折交叉验证结果: 汇总k次交叉验证实验的结果，包括各项指标的平均值和标准差。 基于类的详细结果: 针对每个类别分别展示精确率、召回率、F1值等指标，以及混淆矩阵。 加权平均: 提供各项指标的加权平均值，其权重通常为各个类别样本数量占比。 混淆矩阵: 直观展示模型预测结果与真实标签之间的对应关系，帮助识别模型的分类偏差。

SQL Server 2012 引入了强大的窗口函数，为复杂查询提供了简洁高效的解决方案。然而，窗口函数的运用也需要谨慎，不当的使用可能会导致性能问题。将探讨如何利用窗口函数优化 T-SQL 查询性能。 理解窗口函数的工作机制 窗口函数并非魔法，其高效性源于其对数据进行分组和排序的独特方式。在优化查询之前，深入理解窗口函数的工作机制至关重要，这有助于我们编写更高效的查询语句。 选择合适的窗口函数 SQL Server 提供了丰富的窗口函数，例如 ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()、LAG() 和 LEAD() 等。每个函数都有其特定的应用场景，选择合适的函数可以显著提升查询性能。 优化窗口函数的表达式 窗口函数的表达式对性能也有着重要影响。尽量使用简洁高效的表达式，并避免在表达式中使用子查询。 利用索引优化查询 索引是数据库性能优化的关键。通过在相关列上创建索引，可以加速窗口函数的执行速度。 合理使用分区和排序 窗口函数通常需要对数据进行分区和排序，合理使用 PARTITION BY 和 ORDER BY 子句可以减少数据处理量，从而提升查询性能。 避免过度使用窗口函数 尽管窗口函数功能强大，但并非所有场景都适用。在某些情况下，使用其他 T-SQL 语句可能更高效。 持续监控和优化 数据库性能优化是一个持续的过程。定期监控查询性能，识别并优化性能瓶颈，才能保持数据库的高效运行。

窗口函数的窗口大小在查询过程中不是固定的，而是随着rownum的增加而改变。窗口的位置在移动，尽管其大小保持不变。因此，通常所说的窗口是指移动窗口的概念。这些函数可用于计算累计和、按月份计算销售总和，并且根据查询读取的记录进行排序。窗口函数的起点是查询所读取的所有行，终点是当前行（默认情况下，可以不指定）。