


SQL Partage d'utilisation distincte de la fonction distincte dans SQL
Distinct est utilisé pour supprimer les lignes en double dans une instruction SELECT, qui est réalisée en comparant les valeurs de colonne spécifiées. De plus, il peut être appliqué à plusieurs colonnes pour retourner une combinaison unique. Il convient de noter que distinct ne fonctionne que sur la colonne spécifiée et que les valeurs d'autres colonnes peuvent être répétées. Lorsque vous utilisez des index distincts, des index appropriés doivent être établis pour améliorer les performances, évitez l'utilisation sur de grands ensembles de données et les alternatives doivent être considérées pour optimiser les requêtes.
SQL DISTINCT
: outil de déduplication et ses pièges
Avez-vous déjà été submergé par les données en double dans la base de données? Vous voulez retirer rapidement la redondance et obtenir une valeur unique? Ensuite, le mot-clé DISTINCT
est votre Sauveur. Cet article explorera en profondeur l'utilisation de DISTINCT
et de détails facilement négligés, ce qui fait de vous un maître de la requête de base de données.
Commençons par la plus basique: DISTINCT
est utilisée pour supprimer les lignes en double dans des instructions SELECT
. Imaginez que vous ayez un tableau avec des enregistrements d'achat d'utilisateurs contenant l'ID utilisateur, l'ID de produit et la date d'achat. Si vous voulez juste voir quels différents articles vous avez achetés, DISTINCT
peut être utile:
<code class="sql">SELECT DISTINCT product_id FROM purchases;</code>
Cette instruction SQL concise renvoie une liste ne contenant que des ID de produit uniques, ignorant les entrées en double. Cela peut sembler simple, mais dans les applications pratiques, l'efficacité et le comportement de DISTINCT
peuvent être plus compliqués que vous ne le pensez.
Comment fonctionne DISTINCT
? Le moteur de la base de données scanne l'ensemble de résultats et le compare en fonction de la colonne que vous avez spécifiée (voici product_id
). Si vous constatez que les valeurs de deux lignes dans la colonne spécifiée sont exactement les mêmes, elle ne conservera qu'une seule ligne et les autres seront jetées. Cela signifie que les performances de DISTINCT
sont étroitement liées aux colonnes que vous choisissez et à l'index de la base de données. Si votre table n'est pas indexée sur product_id
, la requête de DISTINCT
peut être lente, en particulier sur les grandes tables. Par conséquent, il est crucial d'établir le bon indice!
Jetons un coup d'œil à une utilisation plus avancée. Vous pouvez utiliser plusieurs colonnes avec DISTINCT
en même temps:
<code class="sql">SELECT DISTINCT user_id, product_id FROM purchases;</code>
Cela renvoie la seule combinaison utilisateur-produit, par exemple, l'utilisateur 1 achète l'article A et l'utilisateur 2 L'article A sera considéré comme des combinaisons différentes. Notez que "unique" signifie ici que la combinaison de toutes les colonnes spécifiées doit être unique, pas une seule colonne unique.
Maintenant, parlons de pièges. Une idée fausse commune est que DISTINCT
peut être appliqué à toute la ligne. En fait, DISTINCT
ne fonctionne que sur les colonnes répertoriées dans l'instruction SELECT
. Les valeurs d'autres colonnes peuvent apparaître à plusieurs reprises dans le résultat, en fonction de l'implémentation spécifique de la base de données.
Un autre problème potentiel est la performance. Pour les ensembles de données extrêmement importants, DISTINCT
peut prendre beaucoup de temps. Dans ce cas, vous voudrez peut-être considérer d'autres stratégies d'optimisation, telles que les vues de pré-création avec des valeurs uniques ou l'utilisation de techniques de base de données plus avancées telles que les fonctions de fenêtre.
Enfin, quelques expériences:
- L'indexation est importante: l'indexation sur les colonnes qui
DISTINCT
fréquemment peuvent fréquemment améliorer considérablement la vitesse de la requête. - Utiliser avec prudence: Avant d'utiliser des
DISTINCT
de données distincts, évaluez soigneusement son impact sur les performances. Envisagez d'utiliser des alternatives, telles que les fonctions agrégées groupées. - Comprendre son comportement: N'oubliez pas que
DISTINCT
ne fonctionne que sur les colonnes spécifiées et que les valeurs d'autres colonnes peuvent être répétées.
J'espère que ce partage peut vous aider à mieux comprendre et à utiliser DISTINCT
, à éviter les pièges courants et à améliorer vos compétences SQL. N'oubliez pas que la maîtrise de SQL n'est pas atteinte du jour au lendemain. Ce n'est qu'en pratiquant et en pensant plus que vous pouvez devenir un véritable maître de base de 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!

C n'est pas mort, mais a prospéré dans de nombreux domaines clés: 1) le développement de jeux, 2) la programmation du système, 3) l'informatique haute performance, 4) les navigateurs et les applications réseau, C est toujours le choix grand public, montrant ses fortes scénarios de vitalité et d'application.

Les principales différences entre C # et C sont la syntaxe, la gestion de la mémoire et les performances: 1) la syntaxe C # est moderne, prend en charge Lambda et Linq, et C conserve les fonctionnalités C et prend en charge les modèles. 2) C # gère automatiquement la mémoire, C doit être géré manuellement. 3) Les performances C sont meilleures que C #, mais les performances C # sont également en cours d'optimisation.

Vous pouvez utiliser les bibliothèques TinyXML, PUGIXML ou LIBXML2 pour traiter les données XML dans C. 1) Parse Fichiers XML: utilisez des méthodes DOM ou SAX, DOM convient aux petits fichiers et SAX convient aux fichiers volumineux. 2) Générez le fichier XML: convertissez la structure de données au format XML et écrivez dans le fichier. Grâce à ces étapes, les données XML peuvent être gérées et manipulées efficacement.

Travailler avec des structures de données XML en C peut utiliser la bibliothèque TinyXML ou PUGIXML. 1) Utilisez la bibliothèque PUGIXML pour analyser et générer des fichiers XML. 2) Gérer les éléments XML imbriqués complexes, tels que les informations du livre. 3) Optimiser le code de traitement XML, et il est recommandé d'utiliser des bibliothèques efficaces et des analyses de streaming. Grâce à ces étapes, les données XML peuvent être traitées efficacement.

C domine toujours l'optimisation des performances car sa gestion de la mémoire de bas niveau et ses capacités d'exécution efficaces le rendent indispensable dans le développement de jeux, les systèmes de transaction financière et les systèmes intégrés. Plus précisément, il se manifeste comme suit: 1) dans le développement de jeux, la gestion de la mémoire de bas niveau de C et les capacités d'exécution efficaces en font le langage préféré pour le développement du moteur de jeu; 2) Dans les systèmes de transaction financière, les avantages de performance de C assurent la latence extrêmement faible et le débit élevé; 3) Dans les systèmes intégrés, la gestion de la mémoire de bas niveau de C et les capacités d'exécution efficaces le rendent très populaire dans des environnements limités aux ressources.

Le choix du cadre C XML doit être basé sur les exigences du projet. 1) TinyXML convient aux environnements liés aux ressources, 2) PUGIXML convient aux exigences à haute performance, 3) Xerces-C prend en charge la vérification complexe XMLSChema et les performances, la facilité d'utilisation et les licences doivent être prises en compte lors du choix.

C # convient aux projets qui nécessitent l'efficacité du développement et la sécurité des types, tandis que C convient aux projets qui nécessitent des performances élevées et un contrôle matériel. 1) C # fournit la collection des ordures et LINQ, adapté aux applications d'entreprise et au développement de Windows. 2) C est connu pour ses performances élevées et son contrôle sous-jacent, et est largement utilisé dans les jeux et la programmation système.

L'optimisation du code C peut être réalisée grâce aux stratégies suivantes: 1. Gérer manuellement la mémoire pour l'utilisation d'optimisation; 2. Écrivez du code conforme aux règles d'optimisation du compilateur; 3. Sélectionnez les algorithmes et structures de données appropriés; 4. Utiliser les fonctions en ligne pour réduire les frais généraux d'appel; 5. Appliquer la métaprogrammation du modèle pour optimiser au moment de la compilation; 6. Évitez la copie inutile, utilisez la sémantique mobile et les paramètres de référence; 7. Utilisez Constir correctement pour aider à l'optimisation du compilateur; 8. Sélectionnez des structures de données appropriées, telles que STD :: Vector.


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