So lösen Sie das Problem der Anzahl verschiedener Spalten in MySQL
Die reproduzierte Testdatenbank lautet wie folgt:
CREATE TABLE `test_distinct` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `a` varchar(50) CHARACTER SET utf8 DEFAULT NULL, `b` varchar(50) CHARACTER SET utf8 DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=latin1;
Die Testdaten in der Tabelle lauten wie folgt. Jetzt müssen wir die Anzahl der Spalten nach der Deduplizierung dieser drei Spalten zählen.
Problemanalyse
Mein Freund gab mir vier Abfrageanweisungen, um das Problem zu lokalisieren
SELECT COUNT(*) AS cnt FROM test_distinct; SELECT COUNT(DISTINCT id, a, b) as cnt FROM test_distinct; SELECT id, a, b, COUNT(*) AS cnt FROM test_distinct GROUP BY id, a, b HAVING cnt > 1; SELECT l.id AS l_id, l.a AS l_a, l.b AS l_b, r.id AS r_id, r.a AS r_a, r.b AS r_b FROM test_distinct l LEFT JOIN test_distinct r ON l.id = r.id AND l.a = r.a AND l.b = r.b WHERE r.id is NULL or r.id = 'null';#🎜 🎜# Die Abfrageergebnisse lauten wie folgt:
# 🎜🎜 #
Achtung! ! ! Anhand der Testdaten können wir schnell erraten, wo das Problem liegt, aber es stellt sich heraus, dass die Tabelle mehr als 30.000 Daten enthält und es unmöglich ist, die Daten mit bloßem Auge zu sehen.
Es gibt zwei kontraintuitive Punkte in den obigen Abfrageergebnissen:
- Das zweite Datenelement fehlt nach der Deduplizierungsstatistik, aber das zweite Ein Datenelement fehlt. Die Ergebnisse der drei Datenelemente zeigen, dass sie nicht über dieselben Daten verfügen.
- Wenn Sie dieselbe Tabelle verwenden, um einen linken äußeren Join durchzuführen, enthält die treibende Tabelle Daten, aber die getriebene Tabelle ist leer.
- Schauen wir uns zuerst die zweite Frage an:
- Bei der Verwendung ON-Unterklausel enthält sie dieselben bedingten Ausdrücke, die in der WHERE-Klausel verwendet werden. Eine häufige Situation besteht darin, die ON-Klausel zu verwenden, um die Join-Bedingungen der Tabelle anzugeben, und die WHERE-Klausel zu verwenden, um die im Ergebnissatz enthaltenen Zeilen zu begrenzen.
- Wenn es in der rechten Tabelle keine passende Zeile für die Bedingung im ON- oder USING-Teil des LEFT JOIN gibt, verwendet die rechte Tabelle alle auf NULL gesetzten Spalten.
- Sie können keine arithmetischen Vergleichsoperatoren (wie =, ) verwenden, um NULL zu vergleichen. Das zweite Problem liegt also im Ergebnis NULL=NULL Es ist immer Falsch, was dazu führt, dass zwei Datenzeilen ursprünglich gleich, aber nicht gleich sind.
Aber das löst nicht das erste Problem: Warum ein Datenelement nach der Deduplizierung verschwunden ist. Wir können jedoch vermuten, dass die fehlenden Daten wahrscheinlich mit dem NULL-Wert zusammenhängen.
Wir trennen die beiden Operationen „Zählen“ und „Unterscheiden“:
SELECT NULL = NULL; SELECT NULL IS NULL;
Huh? Das Ergebnis ist korrekt, was bedeutet, dass der von count(distinct expr)
generierte Abfrageplan möglicherweise nicht von dem abweicht, was wir uns vorgestellt haben. Es werden keine Duplikate entfernt und dann wird der Abfrageplan mit EXPLAIN analysiert der beiden Aussagen. , wie unten gezeigt:


count(distinct expr )
als Abfrage, offizielles Dokument anzeigen:

Lösung
Das Problem wurde endlich geklärt. Es gibt zwei Möglichkeiten, dieses Problem zu lösen. Die erste besteht darin, zuerst Duplikate zu entfernen und dann wie oben erwähnt zu zählen. Die zweite besteht darin, die Funktion IFNULL()
zu verwenden: count(distinct expr)
生成的查询计划可能和我们想象的不一样,并不是先去重再统计,使用explain分析一下两条语句的查询计划,如下所示:
从表中可以看到,mysql执行引擎直接将count(distinct expr)
作为一个查询,查看官方文档:
解决办法
至此问题才终于弄清楚了。解决这个问题的办法有两种,第一种就是上述的先去重后统计,第二种可以利用IFNULL()
SELECT COUNT(*) as cnt FROM (SELECT DISTINCT id, a, b FROM test_distinct) as tmp;Eine weitere Ergänzung: Verwenden Sie count():
SELECT COUNT(DISTINCT id, a, IFNULL(b, '0')) as cnt FROM test_distinct;
#🎜🎜 #
- Sie können keine arithmetischen Vergleichsoperatoren (wie =, ) verwenden, um Nullwerte zu vergleichen; (distinct expr) gibt die Anzahl der eindeutigen und nicht leeren Zeilen in der expr-Spalte zurück;
COUNT() hat zwei unterschiedliche Verwendungszwecke: Es kann verwendet werden, um die Anzahl der Werte in einer Spalte zu zählen, oder es kann verwendet werden, um die Anzahl der Zeilen zu zählen. Beim Zählen von Spaltenwerten muss der Spaltenwert nicht leer sein (NULL wird nicht gezählt). Wenn eine Spalte oder ein Ausdruck in Klammern der Funktion COUNT() angegeben wird, zählt die Funktion die Anzahl der Ergebnisse, die einen Wert im Ausdruck haben. Eine weitere Funktion von COUNT() besteht darin, die Anzahl der Zeilen in der Ergebnismenge zu zählen. Wenn MySQL bestätigt, dass der Ausdruckswert in den Klammern nicht leer sein darf, zählt es tatsächlich die Anzahl der Zeilen. Am einfachsten ist es, wenn wir COUNT() verwenden. In diesem Fall wird der Platzhalter nicht auf alle Spalten erweitert, sondern alle Zeilen werden direkt gezählt – „Hochleistungs-MySQL“
In InnoDB werden SELECT COUNT(*) und SELECT COUNT(1) auf die gleiche Weise verarbeitet und es gibt keinen Leistungsunterschied.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo lösen Sie das Problem der Anzahl verschiedener Spalten in MySQL. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Säureattribute umfassen Atomizität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit und sind der Eckpfeiler des Datenbankdesigns. 1. Atomizität stellt sicher, dass die Transaktion entweder vollständig erfolgreich oder vollständig gescheitert ist. 2. Konsistenz stellt sicher, dass die Datenbank vor und nach einer Transaktion konsistent bleibt. 3. Isolation stellt sicher, dass sich Transaktionen nicht stören. 4. Persistenz stellt sicher, dass Daten nach der Transaktionsuntersuchung dauerhaft gespeichert werden.

MySQL ist nicht nur ein Datenbankverwaltungssystem (DBMS), sondern auch eng mit Programmiersprachen zusammen. 1) Als DBMS wird MySQL verwendet, um Daten zu speichern, zu organisieren und abzurufen und Indizes zu optimieren, können die Abfrageleistung verbessern. 2) Kombinieren Sie SQL mit Programmiersprachen, eingebettet in Python, und unter Verwendung von ORM -Tools wie SQLalchemy kann die Operationen vereinfachen. 3) Die Leistungsoptimierung umfasst Indexierung, Abfrage, Caching, Bibliothek und Tabellenabteilung und Transaktionsmanagement.

MySQL verwendet SQL -Befehle, um Daten zu verwalten. 1. Grundlegende Befehle umfassen Auswahl, Einfügen, Aktualisieren und Löschen. 2. Die erweiterte Verwendung umfasst die Funktionen, Unterabfragen und Aggregate. 3. Häufige Fehler sind Syntax-, Logik- und Leistungsprobleme. 4. Die Optimierungstipps umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung von Auswahl* und die Verwendung von Limit.

MySQL ist ein effizientes relationales Datenbankverwaltungssystem, das zum Speichern und Verwalten von Daten geeignet ist. Zu den Vorteilen gehören Hochleistungsabfragen, flexible Transaktionsverarbeitung und reichhaltige Datentypen. In praktischen Anwendungen wird MySQL häufig in E-Commerce-Plattformen, sozialen Netzwerken und Content-Management-Systemen verwendet. Die Leistungsoptimierung, die Datensicherheit und die Skalierbarkeit sollten jedoch Aufmerksamkeit geschenkt werden.

Die Beziehung zwischen SQL und MySQL ist die Beziehung zwischen Standardsprachen und spezifischen Implementierungen. 1.SQL ist eine Standardsprache, die zum Verwalten und Betrieb von relationalen Datenbanken verwendet wird, wodurch Datenabschluss, Löschung, Änderung und Abfrage ermöglicht werden. 2.MYSQL ist ein spezifisches Datenbankverwaltungssystem, das SQL als Betriebssprache verwendet und eine effiziente Datenspeicherung und -verwaltung bietet.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Zu den wichtigsten Kennzahlen für Erklärungsbefehle gehören Typ, Schlüssel, Zeilen und Extra. 1) Der Typ spiegelt den Zugriffstyp der Abfrage wider. Je höher der Wert ist, desto höher ist die Effizienz, wie z. B. const besser als alle. 2) Der Schlüssel zeigt den verwendeten Index an, und Null zeigt keinen Index an. 3) Zeilen schätzt die Anzahl der gescannten Zeilen und beeinflussen die Abfrageleistung. 4) Extra liefert zusätzliche Informationen, z.

Die Verwendung von Temporary zeigt an, dass die Notwendigkeit, temporäre Tabellen in MySQL-Abfragen zu erstellen, die üblicherweise in der Reihenfolge mit unterschiedlichen, gruppby- oder nicht indizierten Spalten gefunden werden. Sie können das Auftreten von Indizes vermeiden und Abfragen umschreiben und die Abfrageleistung verbessern. Insbesondere bedeutet dies, dass MySQL temporäre Tabellen erstellen muss, um Abfragen zu verarbeiten. Dies tritt normalerweise auf, wenn: 1) Deduplizierung oder Gruppierung bei Verwendung von unterschiedlichem oder gruppy; 2) Sortieren Sie, wann OrderBy Nicht-Index-Spalten enthält. 3) Verwenden Sie eine komplexe Unterabfrage oder verbinden Sie Operationen. Optimierungsmethoden umfassen: 1) OrderBy und GroupB


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