Abfragen mehrerer Tabellen für SUM-Berechnungen
Im Zusammenhang mit relationalen Datenbanken ist es üblich, eine Datenaggregation über mehrere Tabellen hinweg zu erfordern. Dies ist besonders nützlich, um Werte zusammenzufassen oder Gesamtsummen zu berechnen. Es ist jedoch wichtig, die Prinzipien der Datenzusammenfassung zu verstehen, um genaue Ergebnisse sicherzustellen.
Ein solches Szenario tritt auf, wenn zwei Tabellen, AP und INV, abgefragt werden, die eine gemeinsame Spalte mit dem Namen [PROJECT] teilen. Das Ziel besteht darin, eine Ergebnismenge zurückzugeben, die PROJECT als Primärschlüssel und zwei Zusammenfassungsspalten enthält: SUM_AP und SUM_INV, die die Summe der Wertspalte für jedes Projekt in den AP- bzw. INV-Tabellen darstellen.
Ein gängiger Ansatz Um dieses Problem zu lösen, muss eine INNER JOIN-Operation verwendet werden, wie im folgenden Code dargestellt:
SELECT AP.[PROJECT], SUM(AP.Value) AS SUM_AP, SUM(INV.Value) AS SUM_INV FROM AP INNER JOIN INV ON (AP.[PROJECT] =INV.[PROJECT]) WHERE AP.[PROJECT] = 'XXXXX' GROUP BY AP.[PROJECT]
Diese Abfrage gibt jedoch aufgrund der Gruppierungsoperation falsche Ergebnisse zurück (GROUP BY) wird vor der Summierung (SUM) angewendet. Dies führt dazu, dass doppelte Werte in die Summe einbezogen werden, was zu überhöhten Gesamtsummen führt.
Um dieses Problem zu lösen, besteht ein genauerer Ansatz darin, Unterauswahlen zu verwenden, um die Aggregation für jede Tabelle separat durchzuführen:
SELECT AP1.[PROJECT], (SELECT SUM(AP2.Value) FROM AP AS AP2 WHERE AP2.PROJECT = AP1.PROJECT) AS SUM_AP, (SELECT SUM(INV2.Value) FROM INV AS INV2 WHERE INV2.PROJECT = AP1.PROJECT) AS SUM_INV FROM AP AS AP1 INNER JOIN INV AS INV1 ON (AP1.[PROJECT] =INV1.[PROJECT]) WHERE AP1.[PROJECT] = 'XXXXX' GROUP BY AP1.[PROJECT]
Diese überarbeitete Abfrage verwendet Unterauswahlen innerhalb der SUM-Funktionen, um die Werte von SUM_AP und SUM_INV für jedes Projekt zu berechnen. Die Unterauswahlen aggregieren unabhängig voneinander die Wertspalte für jede Tabelle basierend auf dem passenden PROJEKT-Wert, wodurch das Problem doppelter Werte vermieden wird.
Durch die Verwendung dieses Ansatzes können Sie mehrere Tabellen effektiv abfragen und genaue Aggregationsvorgänge durchführen, um sie zu erhalten die gewünschte Zusammenfassung ohne fehlerhafte Berechnungen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich SUMMEN aus mehreren Tabellen in SQL genau berechnen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

TOGRANTREMMENTIONSTONEWMYSQLUSERS, folgt der THESESTEPS: 1) AccessMysqlasauser withSuffePrivileges, 2) CreateeNewuserwiththecreateuserCommand, 3) UsetheGrantcommandtospecifificpermissionSlikesSelect, Einfügung, orallprivileSontespezifizierungen, und orallprivileSonegierungen, und orallprivileSonegierungen, und orallprivileSonegierungen, und 4), orallprivileSONSONSONSONSONSORTIONALS, und4) und 4), und 4), und 4)), und 4), orallprivileSoneger

Toaddusersinmysqleffektiv und secury, folge theSesteps: 1) UseTheCreatErStatementToaddanewuser, spezifizieren derHostandastrongPassword.2) GrantNeornyprivileGeSusingTheGrantstatement, AdheringTothprincipleastprivilege.3) implementssecurityMectoNityMeaSualslyLection

ToaddanewuserwithComplexPermissionssinmysql, folge theSeSteps: 1) CreateThEserWithCreatUser'newuser '@' localhost'IdentifiedBy'pa ssword ';. 2) GranTeadaccessToAlltablesin'myDatabase'withGrantSelectonMyDatabase.to'newuser'@'localhost';.

Die String -Datentypen in MySQL umfassen Zeichen, Varchar, Binär, Varbarin, Blob und Text. Die Kollationen bestimmen den Vergleich und die Sortierung von Saiten. 1.Ch ist für Zeichenfolgen mit fester Länge geeignet. Varchar ist für Zeichenfolgen variabler Länge geeignet. 2. Für Binärdaten werden immer wieder variäarisch verwendet, und Blob und Text werden für große Objektdaten verwendet. 3.. Sortierregeln wie UTF8MB4_unicode_ci ignoriert den oberen und unteren Fall und eignet sich für Benutzernamen. UTF8MB4_BIN ist fallempfindlich und für Felder geeignet, die einen genauen Vergleich erfordern.

Die beste Auswahl der MySQLVarchar -Spaltenlänge sollte auf der Datenanalyse basieren, zukünftiges Wachstum berücksichtigen, die Leistungsauswirkungen bewerten und die Anforderungen an den Charaktersatz bewerten. 1) Analyse der Daten, um typische Längen zu bestimmen; 2) zukünftige Expansionsraum reservieren; 3) Auf die Auswirkungen großer Länge auf die Leistung achten; 4) Betrachten Sie die Auswirkungen von Zeichensätzen auf die Speicherung. Durch diese Schritte können die Effizienz und Skalierbarkeit der Datenbank optimiert werden.

Mysqlblobshavelimits: Tinyblob (255Bytes), Blob (65.535 Bytes), Mediumblob (16.777.215 Bytes), Andlongblob (4,294.967.295 Bytes) .TouseBl Obseffektiv: 1) TipperformanceImpactsandStorElargblobsexternal;

Zu den besten Tools und Technologien zur Automatisierung der Erstellung von Benutzern in MySQL gehören: 1. MySQLWorkbench, geeignet für kleine bis mittlere Umgebungen, einfach zu bedienen, aber mit hohem Ressourcenverbrauch. 2. Ansible, geeignet für Multi-Server-Umgebungen, einfache, aber steile Lernkurve; 3.. Benutzerdefinierte Python -Skripte, flexibel, müssen aber die Sicherheitskriptsicherheit gewährleisten. 4. Puppen- und Küchenchef, geeignet für groß angelegte Umgebungen, komplex, aber skalierbar. Bei der Auswahl sollten Maßstab, Lernkurve und Integrationsanforderungen berücksichtigt werden.

Ja, youcansearchinSideabloBinMysqlusingSpecifictechniques.1) konvertieren theBloboToAutf-8stringwithConvertfunctionandSearchused-Like.2) ficRpressedblobs, UseUncompressBeForeConversion.3) IncentalanceImpactSandSandDataCoding.4) Forcompomplexdata, ExternalPactsandDataCoding.4) Forcompomplexdata, ExternalPactsandDataCoding.4) Forcompomplexdata, ExternalPracing.


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