


Comprendre GROUP_CONCAT dans SQLite
Lorsque vous traitez des schémas de bases de données relationnelles, il est souvent nécessaire de concaténer les valeurs de plusieurs lignes d'une table en une seule chaîne. Dans SQLite, la fonction GROUP_CONCAT fournit une solution puissante pour cette tâche.
Vos données et votre objectif
Considérez les exemples de données suivants, qui représentent les auteurs associés aux résumés :
1 A 1 B 1 C 1 D 2 E 2 F 3 G 3 H 3 I 3 J 3 K
Vous souhaitez transformer ces données dans un format où chaque identifiant abstrait unique (_id) est associé à une liste séparée par des virgules des noms d'auteurs correspondants, comme ceci :
1 A,B,C,D 2 E,F
Utilisation de GROUP_CONCAT avec des fonctions d'agrégation
La fonction GROUP_CONCAT, combinée avec des fonctions d'agrégation et une clause GROUP BY, peut réaliser cet objectif. Une approche courante consiste à créer une table intermédiaire à l’aide d’une sous-requête, comme vous l’avez initialement tenté. Cependant, vous avez manqué une étape cruciale.
La bonne approche
Pour utiliser correctement GROUP_CONCAT, effectuez les étapes suivantes :
- Rejoindre les tables : Utilisez les clauses JOIN pour établir des relations entre les tables impliquées, en vous assurant que les lignes sont correctement regroupées pour concaténation.
- Utilisez une fonction d'agrégation : Appliquez une fonction d'agrégation (par exemple, GROUP_CONCAT) pour combiner les valeurs des groupes en double identifiés par la clause GROUP BY.
- Clause GROUP BY : Incluez une clause GROUP BY après la clause FROM pour spécifier la ou les colonnes dans lesquelles regrouper les données. par.
Requête corrigée
Voici une requête corrigée qui suit ces principes :
SELECT ABSTRACTS_ITEM._id, GROUP_CONCAT(ABSTRACT_AUTHOR.NAME) AS GroupedName FROM ABSTRACTS_ITEM JOIN AUTHORS_ABSTRACT ON ABSTRACTS_ITEM._id = AUTHORS_ABSTRACT.ABSTRACTSITEM_ID JOIN ABSTRACT_AUTHOR ON ABSTRACT_AUTHOR._id = AUTHORS_ABSTRACT.ABSTRACTAUTHOR_ID GROUP BY ABSTRACTS_ITEM._id;
Requête alternative
Vous pouvez également utiliser l'approche de sous-requête comme vous l'avez initialement tenté, mais avec la syntaxe correcte :
SELECT ID, GROUP_CONCAT(NAME) FROM (select ABSTRACTS_ITEM._id AS ID, Name from ABSTRACTS_ITEM , ABSTRACT_AUTHOR , AUTHORS_ABSTRACT where ABSTRACTS_ITEM._id = AUTHORS_ABSTRACT.ABSTRACTSITEM_ID and ABSTRACT_AUTHOR._id = AUTHORS_ABSTRACT.ABSTRACTAUTHOR_ID) GROUP BY ID;
Les deux requêtes concatèneront avec succès les noms d'auteur pour chaque ID de résumé, fournissant le format de sortie souhaité.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Les métriques clés des commandes Explication incluent le type, la clé, les lignes et le supplément. 1) Le type reflète le type d'accès de la requête. Plus la valeur est élevée, plus l'efficacité est élevée, comme Const est meilleure que tous. 2) La clé affiche l'index utilisé et NULL n'indique pas d'index. 3) Les lignes estiment le nombre de lignes numérisées, affectant les performances de la requête. 4) Extra fournit des informations supplémentaires, telles que l'utilisation des invites de FilesOrt qu'elles doivent être optimisées.

L'utilisation de Temporary indique que la nécessité de créer des tables temporaires dans les requêtes MySQL, qui se trouvent couramment dans l'ordre en utilisant des colonnes distinctes, groupby ou non indexées. Vous pouvez éviter la survenue d'index et réécrire les requêtes et améliorer les performances de la requête. Plus précisément, lorsque l'utilisation de Temporary apparaît dans Explication Sortie, cela signifie que MySQL doit créer des tables temporaires pour gérer les requêtes. Cela se produit généralement lorsque: 1) la déduplication ou le regroupement lors de l'utilisation distincte ou groupby; 2) Trier lorsque OrderBy contient des colonnes non d'index; 3) Utilisez des opérations de sous-requête complexe ou de jointure. Les méthodes d'optimisation incluent: 1) OrderBy et GroupB

MySQL / INNODB prend en charge quatre niveaux d'isolement des transactions: ReadUnCommitted, ReadCommit, RepeatableRead et Serializable. 1. Readuncommitted permet la lecture de données non engagées, ce qui peut provoquer une lecture sale. 2. Readcommite évite la lecture sale, mais une lecture non répétée peut se produire. 3.RepeatableReread est le niveau par défaut, en évitant la lecture sale et la lecture non répétée, mais la lecture fantôme peut se produire. 4. La sérialisable évite tous les problèmes de concurrence mais réduit la concurrence. Le choix du niveau d'isolement approprié nécessite d'équilibrer la cohérence des données et les exigences de performance.

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Le chemin d'apprentissage MySQL comprend des connaissances de base, des concepts de base, des exemples d'utilisation et des techniques d'optimisation. 1) Comprendre les concepts de base tels que les tables, les lignes, les colonnes et les requêtes SQL. 2) Apprenez la définition, les principes de travail et les avantages de MySQL. 3) Master les opérations de base CRUD et l'utilisation avancée, telles que les index et les procédures stockées. 4) Familier avec les suggestions de débogage d'erreurs et d'optimisation des performances communes, telles que l'utilisation rationnelle des indices et les requêtes d'optimisation. Grâce à ces étapes, vous aurez une compréhension complète de l'utilisation et de l'optimisation de MySQL.

Les applications réelles de MySQL incluent la conception de base de données de base et l'optimisation des requêtes complexes. 1) Utilisation de base: utilisé pour stocker et gérer les données des utilisateurs, telles que l'insertion, l'interrogation, la mise à jour et la suppression des informations utilisateur. 2) Utilisation avancée: gérer la logique commerciale complexe, telle que la gestion de l'ordre et des stocks des plateformes de commerce électronique. 3) Optimisation des performances: améliorer les performances en utilisant rationnellement les index, les tables de partition et les caches de requête.


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