Ermitteln der Anzahl eindeutiger Werte in einer SQL-Spalte
Bei der Arbeit mit SQL-Datenbanken ist es häufig erforderlich, die Anzahl eindeutiger Werte in einer bestimmten Spalte zu ermitteln. Diese Zählung liefert wertvolle Einblicke in die Vielfalt und Verteilung der Daten innerhalb der Tabelle. Während die Abfrage eindeutiger Werte unerlässlich ist, stellt das Ermitteln der entsprechenden Zeilenanzahl eine zusätzliche Herausforderung dar.
Eindeutige Werte abrufen
Wie im Kontext beschrieben, kann das Schlüsselwort DISTINCT in Verbindung mit SELECT to verwendet werden Rufen Sie unterschiedliche Werte aus einer Spalte ab. Es gibt zwei gängige Ansätze:
- SELECT DISTINCT Column_name FROM Table_name;
- SELECT Column_name FROM Table_name GROUP BY Column_name;
Diese Abfragen geben die eindeutigen Werte zurück der angegebenen Spalte, liefern aber nicht die Zeilenanzahl.
Kombinieren DISTINCT mit COUNT
Um die Zeilenanzahl unterschiedlicher Werte zu erhalten, ist es notwendig, das Schlüsselwort DISTINCT mit der Aggregatfunktion COUNT zu kombinieren. Dies wird wie folgt erreicht:
SELECT COUNT(DISTINCT column_name) AS some_alias FROM table_name;
In dieser Abfrage:
- COUNT(DISTINCT Spaltenname) zählt die unterschiedlichen Werte der angegebenen Spalte Spaltenname.
- AS some_alias weist der resultierenden Spalte einen Alias zu, sodass sie in weiteren Vorgängen oder einfach referenziert werden kann Visualisierungen.
Praktisches Beispiel
Betrachten Sie die folgende Tabelle „Kunden“:
customer_id | first_name |
---|---|
1 | John |
2 | Mary |
3 | David |
4 | John |
5 | Sarah |
Um die Anzahl der unterschiedlichen Werte in der Spalte „Vorname“ zu ermitteln, führen Sie die Abfrage aus:
SELECT COUNT(DISTINCT first_name) AS distinct_names FROM customers;
Diese Abfrage gibt das Ergebnis zurück:
distinct_names |
---|
4 |
Dies zeigt an, dass dort sind vier eindeutige Vornamen in der Kundentabelle.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich die Anzahl eindeutiger Werte in einer SQL-Spalte zählen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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MySqloffersVariousStringDatatypes: 1) Charforfixed-Länge-Strings, 2) varcharforvariable-Lengthtext, 3) Binary und VarbinaryforBinaryData, 4) BloBandtextForLargedata und 5) Enumandforcontrolledinput

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

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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.


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