


Comment effectuer efficacement des agrégations de sommes avec GroupBy dans Laravel Eloquent ?
Agrégation de somme avec GroupBy dans Laravel Eloquent
Introduction :
L'ORM Eloquent de Laravel fournit un moyen pratique de récupérer et de manipuler des données à partir d'un base de données. Lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données, il devient nécessaire de regrouper les données et d'effectuer des agrégations telles que des sommes.
Énoncé du problème :
Le code fourni tente de calculer la somme de no_of_pages regroupés par users_editor_id. en utilisant les méthodes sum() et groupBy() d'Eloquent. Cependant, cette approche échoue car sum() exécute la requête et renvoie le résultat avant que groupBy() puisse être appliqué.
Solution :
Pour résoudre Pour résoudre ce problème, nous pouvons utiliser une combinaison de méthodes groupBy() et selectRaw(). Voici une solution mise à jour :
Document::groupBy('users_editor_id') ->selectRaw('sum(no_of_pages) as sum, users_editor_id') ->pluck('sum','users_editor_id');
Explication :
- groupBy('users_editor_id') : regroupe les lignes par la colonne users_editor_id.
- selectRaw('sum(no_of_pages) comme somme, users_editor_id') : ajoute une nouvelle colonne nommée sum au résultat, qui contient la somme de no_of_pages pour chaque groupe.
- pluck('sum','users_editor_id') : récupère les valeurs sum et users_editor_id et les renvoie sous forme de tableau.
Alternative Solution :
Une autre approche consiste à utiliser la méthode selectRaw() avec get() pour renvoyer une collection de modèles pseudo-ORM :
Document::groupBy('users_editor_id') ->selectRaw('*, sum(no_of_pages) as sum') ->get();
Cette méthode ajoute la somme colonne à chaque modèle résultant, vous permettant d'y accéder comme un modèle normal propriété.
Conclusion :
En utilisant les méthodes groupBy(), selectRaw() et pluck(), nous pouvons effectuer efficacement des agrégations de somme avec regroupement dans Laravel Eloquent . Ces techniques nous permettent de gérer efficacement de grands ensembles de données et d'extraire des informations précieuses à partir des données.
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.


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Télécharger la version Mac de l'éditeur Atom
L'éditeur open source le plus populaire

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

ZendStudio 13.5.1 Mac
Puissant environnement de développement intégré PHP

VSCode Windows 64 bits Télécharger
Un éditeur IDE gratuit et puissant lancé par Microsoft

Version Mac de WebStorm
Outils de développement JavaScript utiles