👟 ⛎ 👨🏼‍🏫 दूसरी प्रतियोगिता CUBRID की समस्या का समाधान! 👩🏻‍🎓 🤞🏽 😑

हाय, हेबरूसर! मैं आपके ध्यान में उस समस्या का हल लाता हूं जिसने दूसरी प्रतियोगिता जीती है CUBRID! प्रतियोगिता का सार जावा या पीएचपी का उपयोग करके SQL समस्या का सबसे इष्टतम समाधान ढूंढना है। समाधान विशुद्ध रूप से एल्गोरिथम है, इसलिए भले ही आप CUBRID और CUBRID के साथ संबद्ध नहीं हैं! प्रतियोगिता, फिर वैसे भी कटौती के तहत देखें - यह बस दिलचस्प और उपयोगी भी हो सकता है। चलो चलते हैं!

प्रतियोगिता की चुनौती

एक डेटाबेस है, ज़ाहिर है, CUBRID । प्रतियोगिता का कार्य उस मूल्य को खोजना है जो डेटाबेस में सबसे अधिक बार पाया जाता है। डेटाबेस टेबल एक सीमित सूची से डेटा प्रकार का उपयोग करते हैं। मान को मानक डेटाबेस फ़ंक्शंस का उपयोग करके स्ट्रिंग में डाला जाना चाहिए और मान में केवल संख्याएँ नहीं होनी चाहिए। समस्या का विस्तृत विवरण यहां पाया जा सकता है ।

निर्णय

सबसे पहले, हमें अपने डेटाबेस में सभी तालिकाओं में कॉलम और उनके प्रकारों की एक सूची प्राप्त करने की आवश्यकता है। ऐसा करने के लिए, हम PDO फ़ंक्शंस या "मूल" CUBRID ड्राइवरों का उपयोग कर सकते हैं।

तालिकाओं की सूची प्राप्त करना:

cubrid_schema( $this->conn , CUBRID_SCH_CLASS );

आवश्यक तालिकाओं का चयन करने के बाद, हम उनमें से प्रत्येक के लिए एक अनुरोध करेंगे:

 $result = cubrid_execute( $this->conn , "SELECT * FROM {$table['NAME']} LIMIT 0;"); $column_names = cubrid_column_names($result); $column_types = cubrid_column_types($result);

$column_names और $column_types क्रमशः सारणी फ़ील्ड के नाम और उनमें से प्रत्येक के डेटा प्रकार के साथ सरणियाँ हैं।

अगला, हमें प्रत्येक कॉलम के लिए चयन करने की आवश्यकता है। सामान्य तौर पर, अनुरोध इस तरह दिखाई देगा:

 SELECT TO_CHAR(`fieldname`), count(*) FROM `tablename` GROUP BY `fieldname` ORDER BY 2 DESC;

हमें डेटाबेस में प्रत्येक कॉलम के लिए ऐसा अनुरोध करना चाहिए। कॉलम के डेटा प्रकार के आधार पर क्वेरी थोड़ी भिन्न हो सकती है। परिणामस्वरूप, हमें " मान " की एक तालिका मिलती है - " एक कॉलम में मूल्यों की संख्या " मूल्यों की संख्या के अवरोही क्रम में क्रमबद्ध। उदाहरण क्वेरी परिणाम:

मूल्य	संख्या
CUBRID	159
हैलो!	80
14.3	50
...	...

इसका अर्थ है कि " CUBRID " का मान तालिका फ़ील्ड में 159 बार होता है, और " 14.3 " केवल 50 है।
हमारे द्वारा उपयोग किया जाने वाला अनुरोध कुछ मामलों को छोड़कर, लगभग सरल और बहुत तेज़ है, बिना किसी जाँच के। ऐसे कई अनुरोध हैं - डेटाबेस में प्रत्येक कॉलम के लिए एक, लेकिन डरे नहीं, हमने इन सभी मूल्यों को PHP मेमोरी में लोड नहीं किया है, हम अनुरोध के परिणाम के लिए एक पॉइंटर के साथ काम करेंगे। सुविधा के लिए, सरणी के रूप में प्रश्नों के परिणामों के लिए संकेत सहेजें।

अब हमें गणना करनी चाहिए कि हमारे डेटाबेस की तालिकाओं में सबसे अधिक क्या मूल्य पाया जाता है। ऐसा करने के लिए, हम अपने लूप में पॉइंटर्स की एक सरणी से एक क्वेरी परिणाम निकालेंगे और उसमें से वर्तमान पंक्ति निकालेंगे।

उदाहरण के लिए, हम तीन कॉलम Field1 , Field2 , Field3 लेते हैं , जिससे क्वेरी के परिणामस्वरूप निम्नलिखित डेटा प्राप्त किए गए हैं:

फ़ील्ड फ़ील्ड 1 के लिए अनुरोध परिणाम:

मूल्य	संख्या
CUBRID	159
हैलो!	80
14.3	50
...	...

फ़ील्ड 2 के लिए क्वेरी परिणाम:

मूल्य	संख्या
14.3	160
CUBRID	100
xyz	90
...	...

फ़ील्ड 3 के लिए क्वेरी परिणाम:

मूल्य	संख्या
हैलो!	100
14.3	10
xyz	5
...	...

टेबल्स किसी भी आकार के हो सकते हैं, और तदनुसार क्वेरी के बाद प्राप्त होने वाला परिणाम एक बहुत बड़ी तालिका हो सकती है।
चक्र के प्रत्येक चरण में, हम इन तालिकाओं की एक पंक्ति को पढ़ेंगे और उन्हें एक विशेष सरणी में दर्ज करेंगे, इसलिए तालिकाओं के पहले ट्रावेल के बाद परिणाम इस तरह दिखेगा:

 Array('CUBRID' => 159, '14,3' => 160, 'HOLA!' => 100)

इस स्तर पर, यह जाँच की जाती है कि कार्य की स्थिति के अनुसार स्ट्रिंग में केवल संख्याएँ नहीं हैं।
परिणामी डेटा हम एक ऐरे में रखते हैं। स्पष्टता के लिए, वर्तमान परिणाम एक धुरी तालिका के रूप में दिखाया जाएगा, जो पहले क्रॉल के बाद इस तरह दिखता है:

मूल्य	फ़ील्ड 1	फ़ील्ड 2	फ़ील्ड 3	योग	संभावित राशि
14.3	-	160	-	160	259
CUBRID	159	-	-	159	260
हैलो!	-	-	100	100	319

डेटा लूप के प्रत्येक नए पुनरावृत्ति में सरणी में दर्ज किया गया है। एक हाइफ़न का अर्थ है कि यह मान अभी तक इस कॉलम में सामने नहीं आया है, और तदनुसार यह अभी भी हो सकता है। लेकिन अगर ऐसा होता है, तो इसकी मात्रा एक ही कॉलम में पाए गए पिछले की संख्या से अधिक नहीं होगी, क्योंकि हमारे परिणाम तालिकाओं को मूल्यों की संख्या के अवरोही क्रम में क्रमबद्ध किया जाता है। इसका मतलब यह है कि भले ही " फ़ील्ड 2 " कॉलम में " CUBRID " मान आगे है, इसकी मात्रा 160 से अधिक नहीं होगी। "संभावित राशि" यह मान कितना हो सकता है, अर्थात् अनिवार्य रूप से "हाइफ़न राशि"। " CUBRID " के लिए संभावित राशि इस धारणा पर निर्धारित की जाती है कि यह मान क्रमशः " फ़ील्ड 2 " और " फ़ील्ड 3 " में अधिकतम संभव संख्या (160 और 100) के साथ अगले पुनरावृत्ति में होगा।
ये डेटा हमें क्या देते हैं? वे हमें बताते हैं कि यह या वह मान कुल मिलाकर कितना एकत्र कर सकता है । राशि + संभावित राशि - यह वह राशि है जो सैद्धांतिक रूप से वर्तमान मूल्य के लिए अंत में हो सकती है। इस संख्या के आधार पर, हम यह अनुमान लगा सकते हैं कि क्या यह इस सूची में पहला हो सकता है, या क्या यह पहले से ही हटाया जा सकता है और भविष्य में इसे ध्यान में नहीं रखा जाना चाहिए। आगे हम देखेंगे कि यह कैसे काम करता है।

अगले चरण के बाद (" होला! " - 80, " क्यूब्रिड " - 100, " 14.3 " - 10), तालिका इस प्रकार है:

मूल्य	फ़ील्ड 1	फ़ील्ड 2	फ़ील्ड 3	योग	संभावित राशि
CUBRID	159	100	-	259	10
हैलो!	80	-	100	180	100
14.3	-	160	10	170	80

" 14.3 " के मूल्य पर ध्यान दें: इसका योग 170 है और संभावित रूप से यह केवल 80 प्राप्त कर सकता है। सबसे सफल परिदृश्य में, इसकी संख्या 250 होगी, जो पहले से ही मौजूदा नेता ( CUBRID - 259) से कम है। इसलिए यह मूल्य हमारी सूची में पहले स्थान पर नहीं होगा। इसलिए उसे इसकी जरूरत है। हम सूची से "14.3" मान को सुरक्षित रूप से निकाल सकते हैं और इसे अब खाते में नहीं ले सकते। यह वही है जो हम सभी अर्थों के साथ करेंगे जो नेता नहीं बन सकते। इस प्रकार, हम उन मूल्यों से "टॉप" बनाते हैं, जिन्हें पहले स्थान लेने का मौका मिलता है।

अगले चरण में (" 14.3 " - 50, " xyz " - 90, " xyz " - 5) हम देखेंगे कि अब, जिसका कोई भी मूल्य "टॉप" नहीं है, वह 145 (50 + 90/5) से अधिक डायल नहीं कर पाएगा, और इसलिए पहली जगह ले लो। हम इस पर अपनी खोज रोक सकते हैं और तालिकाओं में शेष मूल्यों को नहीं देख सकते हैं, क्योंकि ये मूल्य बस "शीर्ष" में नहीं आते हैं।
अब जब हमारे पास नेतृत्व के लिए आवेदकों की एक सटीक सूची है, तो यह हमारे लिए उन स्तंभों में उनकी संख्या खोजने के लिए पर्याप्त है जिनमें हमारे पास एक हाइफ़न है, अर्थात्। उन में जो हम अभी भी अर्थ हो सकता है। यह सरल प्रश्नों के साथ किया जाता है जैसे:

 SELECT `Field3`, count(*) FROM `tablename` WHERE `Field3` = `CUBRID` GROUP BY `Field3`;

प्रत्येक मान के लिए अलग-अलग कॉलम में संख्या को संक्षेप में लिखकर, हम डेटाबेस में सबसे सामान्य मूल्य का पता लगाते हैं। समस्या की स्थितियों से वास्तव में हमें क्या चाहिए।

आपका ध्यान के लिए धन्यवाद, कुछ दिलचस्प लिंक:
समाधान स्रोत कोड (GPL v2 लाइसेंस)
एक्स्टाज़ी प्रतियोगिता के विजेता द्वारा एक दिलचस्प निर्णय
प्रतियोगिता का उद्देश्य (Eng)
हैबे (रस) पर प्रतियोगिता की घोषणा
प्रतियोगिता के विजेता ( इंग्लैंड , रस )
CUBRID प्रलेखन

दूसरी प्रतियोगिता CUBRID की समस्या का समाधान!

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निर्णय

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