


Vermeiden Sie mehrere Array-Aggregate in einer Abfrage
In Ihrer Abfrage versuchen Sie, mehrere array_agg()-Funktionen in einer einzigen Abfrage zu verwenden um Arrays aus verschiedenen Tabellen abzurufen. Dieser Ansatz führt jedoch zu doppelten Zeilen und verzerrten Ergebnissen.
Das Problem
Wenn Sie mehrere Verknüpfungen und Aggregatfunktionen ausführen, kann die Ergebnismenge mit Duplikaten überfüllt sein. In Ihrem Fall werden durch die Verknüpfung der Adress- und Arbeitstagstabellen mehrere Zeilen für jeden Mitarbeiter erstellt, was zu doppelten Einträgen in den aggregierten Arrays führt.
Lösung: Separate Aggregation und Verknüpfungen
Um dieses Problem zu beheben, wird empfohlen, den Aggregationsvorgang vom Join-Prozess zu trennen. Betrachten Sie die folgenden Ansätze:
Zuerst aggregieren, später verbinden:
Zunächst aggregieren Sie die Daten aus jeder Tabelle separat mithilfe von Unterabfragen. Verbinden Sie dann die aggregierten Ergebnisse basierend auf dem Primärschlüssel oder einer gemeinsamen Spalte:
SELECT e.id, e.name, e.age, e.streets, array_agg(wd.day) AS days FROM ( SELECT e.id, e.name, e.age, array_agg(ad.street) AS streets FROM employees e JOIN address ad ON ad.employeeid = e.id GROUP BY e.id ) e JOIN workingdays wd ON wd.employeeid = e.id GROUP BY e.id, e.name, e.age;
Korrelierte Unterabfragen oder JOIN LATERAL:
Berücksichtigen Sie die selektive Filterung von Daten Verwendung korrelierter Unterabfragen oder LATERAL-Joins in PostgreSQL:
Korreliert Unterabfragen:
SELECT name, age , (SELECT array_agg(street) FROM address WHERE employeeid = e.id) AS streets , (SELECT array_agg(day) FROM workingdays WHERE employeeid = e.id) AS days FROM employees e WHERE e.namer = 'peter';
JOIN LATERAL (PostgreSQL 9.3 oder höher):
SELECT e.name, e.age, a.streets, w.days FROM employees e LEFT JOIN LATERAL ( SELECT array_agg(street) AS streets FROM address WHERE employeeid = e.id GROUP BY 1 ) a ON true LEFT JOIN LATERAL ( SELECT array_agg(day) AS days FROM workingdays WHERE employeeid = e.id GROUP BY 1 ) w ON true WHERE e.name = 'peter';
Diese Ansätze stellen sicher, dass die aggregierten Arrays korrekt mit dem verknüpft sind entsprechende Mitarbeiter, die die erwarteten Ergebnisse liefern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie vermeide ich doppelte Zeilen bei der Verwendung mehrerer Array-Aggregate in einer SQL-Abfrage?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Speichernde Verfahren sind vorkompilierte SQL -Anweisungen in MySQL zur Verbesserung der Leistung und zur Vereinfachung komplexer Vorgänge. 1. Verbesserung der Leistung: Nach der ersten Zusammenstellung müssen nachfolgende Anrufe nicht neu kompiliert werden. 2. Die Sicherheit verbessern: Beschränken Sie den Zugriff auf die Datenentabelle durch Berechtigungssteuerung. 3. Vereinfachen Sie komplexe Operationen: Kombinieren Sie mehrere SQL -Anweisungen, um die Logik der Anwendungsschicht zu vereinfachen.

Das Arbeitsprinzip des MySQL -Abfrage -Cache besteht darin, die Ergebnisse der ausgewählten Abfrage zu speichern. Wenn dieselbe Abfrage erneut ausgeführt wird, werden die zwischengespeicherten Ergebnisse direkt zurückgegeben. 1) Abfrage -Cache verbessert die Leistung der Datenbank und findet zwischengespeicherte Ergebnisse durch Hash -Werte. 2) Einfache Konfiguration, setzen Sie in MySQL -Konfigurationsdatei query_cache_type und query_cache_size. 3) Verwenden Sie das Schlüsselwort SQL_NO_Cache, um den Cache spezifischer Abfragen zu deaktivieren. 4) In Hochfrequenz-Update-Umgebungen kann Abfrage-Cache Leistungs Engpässe verursachen und muss für die Verwendung durch Überwachung und Anpassung von Parametern optimiert werden.

Die Gründe, warum MySQL in verschiedenen Projekten häufig verwendet wird, umfassen: 1. Hochleistungs und Skalierbarkeit, die mehrere Speichermotoren unterstützen; 2. Einfach zu verwendende und pflegende, einfache Konfiguration und reichhaltige Werkzeuge; 3. Reiches Ökosystem, das eine große Anzahl von Community- und Drittanbietern anzieht; V.

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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