2021-05-11

深入浅出篇 — media媒体查询 - 响应式开发必备

响应性开发本质:

  • 在只开发一套页面中,为了解决用户在不同设备上(大小或分辨率)看到的页面呈现效果是完美的

meta标签的作用:

  • 将页面大小,根据分辨率不同进行相应的调节,以展示给用户的大小感觉上差不多
  • 总而言之 : meta是适配各种不同分辨率的设备

meta标签的介绍

<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, user-scalable=no">

这段代码的几个参数解释:
width = device-width:宽度等于当前设备的宽度
initial-scale:初始的缩放比例(默认设置为1.0)  
minimum-scale:允许用户缩放到的最小比例(默认设置为1.0)    
maximum-scale:允许用户缩放到的最大比例(默认设置为1.0)   
user-scalable:用户是否可以手动缩放(默认设置为no,因为我们不希望用户放大缩小页面)
复制代码

响应式网页开发方法:

  • 流体网格 : 可伸缩网格(大小宽度,都是可伸缩(可用flex或者百分比来控制小)float) --> 布局上面元素大小固定可伸缩
  • 弹性图片 : 图片宽高不固定(可设置min-width : 100%)
  • 媒体查询 : 让网页在不同的终端上面展示效果相同(用户体验相同)
  • 主要断点 : 设备宽度临界点

媒体查询:

  1. 媒体查询的引用方法:
  • 用link标签外

例:

    <link rel="stylesheet" href="./demo.css" media = 'screen and (max-width:375px)'> 
    1. href为宽度小于375px时,要启用的样式
    2. screen为媒体类型
    3. 记得要加括号
复制代码
  • 写在内联样式里

例:

<style>
    @import 'index.css' screen and (max-width:375px);
    //等同于上面那个  
</style>
复制代码
  • 直接写在外部css文件中

例:

@media (max-width: 375px){
    /* 样式 */
    html,body{
        width: 100%;
        height: 100%;
        background: blue;
    }
}

注意:媒体查询,不占权重,例:如果在其下面在写个同权重的样式会被覆盖
html,body{
    background: brown;
}
//就会被覆盖样式,所以媒体查询最好写在最下面
复制代码
  1. 操作符的使用
  • and 并且

例:

/* 小于375px 并且大于300px作用 */
@media screen and (max-width : 375px) and (min-width:300px){}
复制代码
  • 逗号 或

例:

// 小于375px 或者大于300px 作用该样式
@media screen and (max-width : 375px) , (min-width:300px){}
复制代码
  • not 除了

例:

/* 除了375px 以下,即375px以上可以作用 */
@media not screen and (max-width:375px)
复制代码

易混淆宽度:

  • device-width/height 是设备的宽高 (如电脑浏览器的宽高 , 不是浏览器的宽高)
  • width/height 是视口的宽度

小结:

  1. 响应式设计是最佳选择吗:
  • 并不是,内容设计问题都可以通过响应式设计思路解决,项目的预算,目标用户以及产品定位决定了其实现方式。 2.响应式设计中的名词
  • 渐进增强 ---> iphone6 向上兼容 兼容最新设备
  • 优雅降级 ---> 开发通用版本 在兼容老版本 向下兼容
  • 先移动端 ---> 后pc
  • 在移动端中,先以iphone6为初始开发原型,在兼容其他版本
我们来逐步分析你提出的问题,先从 SQL 语句的逻辑入手,再解释为什么会出现 `null` 值,以及为什么在“9-15”这一行中窗口函数返回的是 `2021-06-21`(比当前行的结束时间还大),最后给出正确计算每个品牌**去重后总打折天数**的方法。 --- ### ✅ 你的SQL语句是: ```sql SELECT brand, stt, edt, MAX(edt) OVER ( PARTITION BY brand ORDER BY stt ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING ) AS maxEdt FROM test4; ``` 作用:对每个品牌的促销活动按开始日期排序,然后为每一行计算 **之前所有行中最大的结束日期(edt)**。 --- ## 🔍 问题1:为什么第一行 `maxEdt` 是 `null`? 看 redmi 的第一条记录: ``` redmi 2021-06-05 2021-06-21 null ``` 因为这是一组(brand=redmi)中的**第一行**。 窗口定义是: > `ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING` 意思是:“从该分组的第一行到当前行的前一行”。 但当前行是第一行,它前面没有数据 → 所以前面的行集合为空集 → `MAX(edt)` 在空集上运算结果为 `NULL`。 ✅ **结论**:第一个活动没有“之前的活动”,所以 `maxEdt = NULL` 是正常的。 --- ## 🔍 问题2:为什么第二行(2021-06-09 到 2021-06-15)的 `maxEdt = 2021-06-21`? 看第二条 redmi 记录: ``` redmi 2021-06-09 2021-06-15 2021-06-21 ``` 注意!虽然当前行的 `edt=2021-06-15`,但它的 `maxEdt` 来自于前面所有行的最大 `edt`,也就是第一行的 `edt=2021-06-21`。 ⚠️ 关键点: 窗口函数 `MAX(edt)` 是取历史行中 `edt` 字段的值,并不是和当前行有关。 即使当前行的 `edt` 较小(如 6月15日),只要前面某行的 `edt` 更晚(如 6月21日),就会被保留下来。 所以这里 `maxEdt = 2021-06-21` 是完全正确的。 💡 这个值的意义是:**在当前这次活动开始之前,该品牌最后一次可能还在打折的时间点(即最大结束日)**。 这个技巧常用于判断是否有时间重叠! --- ## ✅ 如何用这个字段判断是否连续或重叠? 我们可以利用 `maxEdt` 和当前行的 `stt` 比较: - 如果 `stt <= maxEdt`:说明当前活动与前面某个活动有重叠或紧接 → 可以合并 - 否则:中间有空档 → 不连续,需要新开一个区间 这是典型的“合并区间”问题,在数据库中可通过以下方式解决: --- ## ✅ 正确解法:计算每个品牌去重后的总打折天数(处理交叉日期) ### Step 1: 排序并找出是否属于同一连续区间(使用 `start_gap_flag`) ```sql WITH ordered_data AS ( SELECT brand, stt::date, edt::date FROM test4 ), marked_gaps AS ( SELECT brand, stt, edt, -- 如果当前开始时间 > 之前所有活动的最大结束时间,则说明断开了 CASE WHEN stt > MAX(edt) OVER ( PARTITION BY brand ORDER BY stt ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING ) THEN 1 ELSE 0 END AS is_new_period FROM ordered_data ), -- Step 2: 使用累计标志划分不同的连续区间 grouped_periods AS ( SELECT brand, stt, edt, SUM(is_new_period) OVER ( PARTITION BY brand ORDER BY stt ROWS UNBOUNDED PRECEDING ) AS period_id FROM marked_gaps ), -- Step 3: 对每个 period 取最小 stt 和最大 edt(即合并后的区间) merged_periods AS ( SELECT brand, MIN(stt) AS period_stt, MAX(edt) AS period_edt FROM grouped_periods GROUP BY brand, period_id ) -- Step 4: 计算每个品牌总的不重复天数 SELECT brand, SUM(period_edt - period_stt + 1) AS total_discount_days FROM merged_periods GROUP BY brand ORDER BY brand; ``` --- ### 📌 代码解释: 1. **`ordered_data`**:确保日期类型为 `date`,避免字符串比较出错。 2. **`marked_gaps`**: - 使用窗口函数获取此前所有区间的最大结束日。 - 若当前开始日 > 此前最大结束日 → 新周期开始(`is_new_period = 1`)。 3. **`grouped_periods`**: - 利用 `SUM(...) OVER (...)` 构造唯一 `period_id`,将连续或重叠的区间归为一组。 4. **`merged_periods`**: - 按 `brand + period_id` 分组,取每段的起止时间。 5. **最终统计**: - 每个合并区间的天数 = `end - start + 1`(包含首尾)。 - 累加得到各品牌总天数。 --- ### 🧮 示例输出(基于你的数据): | brand | total_discount_days | |--------|---------------------| | huawei | 22 | | oppo | 17 | | redmi | 22 | | vivo | 17 | #### 验证一下: - **vivo**: - 第一段:6.5 ~ 6.15 (11天) - 第二段:6.9 ~ 6.21(重叠了6.9~6.15) - 合并后:6.5 ~ 6.21 → 共 17 天 ✅ - **redmi**: - 6.5~6.21,6.9~6.15(完全包含),6.17~6.26 - 前两段已覆盖到6.21,第三段6.17 < 6.21 → 重叠 - 合并为 6.5 ~ 6.26 → 共 22 天 ✅ - **huawei**: - 6.5~6.26,6.9~6.15(包含),6.17~6.21(也在范围内) - 整体就是 6.5~6.26 → 22 天 ✅ --- ## ✅ 回答总结: - `maxEdt` 出现 `NULL` 是因为第一行前面没有数据,符合窗口定义。 - `maxEdt` 显示比当前 `edt` 大,是因为它反映的是**之前活动中最晚结束时间**,而非当前行。 - 要准确统计去重天数,必须先**合并重叠/连续的时间区间**,不能简单相加。 - 上述 SQL 完整实现了“按品牌合并打折时间段并计算总天数”的需求。 --- ###
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