MySQL を使用した各グループの最後の値の選択
はじめに
MySQL テーブルには、イベントに関するデータがあります各メンバーについて記録された最後の出席状況を取得したいとします。 GROUP BY 句を使用しているにもかかわらず、最後の出席者ではなく最初の出席者が選択されるという問題が発生しています。この問題に対処する方法を見てみましょう。
サブクエリと ORDER BY の使用
1 つのアプローチは、サブクエリと ORDER BY を使用して各メンバーの最後の出席を選択することです。 :
SELECT id_branch_channel, id_member, attendance, timestamp, id_member FROM ( SELECT * FROM view_event_attendance ORDER BY timestamp DESC ) AS t1 WHERE id_event = 782 GROUP BY id_event, id_member;
このクエリは、view_event_attendance テーブルからすべての行を取得し、タイムスタンプによって降順 (つまり、最新のものから順) に並べてから、メイン クエリのソースとしてサブクエリを使用します。 GROUP BY 句は、結果をメンバーごとにグループ化し、最後の出席者を選択するために使用されます。
サブクエリによる JOIN
別のオプションは、サブクエリによる JOIN を使用することです。各メンバーの最大タイムスタンプを検索します:
SELECT t1.id_branch_channel, t1.id_member, t1.attendance, t1.timestamp, t1.id_member FROM view_event_attendance AS t1 JOIN ( SELECT id_member, MAX(timestamp) AS max_timestamp FROM view_event_attendance GROUP BY id_member ) AS t2 ON t1.id_member = t2.id_member AND t1.timestamp = t2.max_timestamp WHERE t1.id_event = 782;
このクエリでは、view_event_attendance テーブルに t1 というエイリアスが付けられ、各メンバーの最大タイムスタンプを計算するサブクエリ (t2 というエイリアス) と結合されます。 JOIN 条件は、メンバー ID と最大タイムスタンプに基づいて行を照合し、各メンバーの最後の出席者のみが結果に含まれるようにします。
カスタム集計とサブ文字列の使用
より効率的な解決策は、サブクエリの代わりにカスタム集計と部分文字列を使用することです。
SELECT id_branch_channel, id_member, substring(max(concat(from_unixtime(timestamp), attendance)) from 20) as attendance FROM view_event_attendance WHERE id_event = 782 GROUP BY id_event, id_member;
このクエリは、タイムスタンプと出席状況を行ごとに 1 つの文字列に結合し、max() を使用して各メンバーグループ内の最大値。次に、substring() 関数は、連結された文字列の出席部分を抽出します。このアプローチにより、サブクエリに関連するパフォーマンスのオーバーヘッドが回避されます。
以上がMySQL で各メンバーの最終出席記録を取得するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

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MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

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