SQL Server の STRING_AGG
関数: 重複値の削除
この記事では、SQL Server 2017 以降のバージョンの STRING_AGG
関数内の重複値を排除するという課題について説明します。 標準の STRING_AGG
関数は、一意の値の集計のための DISTINCT
キーワードを直接サポートしていません。
問題: DISTINCT
と STRING_AGG
を直接使用して一意の値をカウントして連結することはできません。
目標: STRING_AGG
.
例:
Sitings
、State
、City
列を持つ Siting
テーブルを考えてみましょう。
<code>ID | State | City | Siting --------------------------------- 1 | Florida | Orlando | bird 2 | Florida | Orlando | dog 3 | Arizona | Phoenix | bird 4 | Arizona | Phoenix | dog 5 | Arizona | Phoenix | bird 6 | Arizona | Phoenix | bird 7 | Arizona | Phoenix | bird 8 | Arizona | Flagstaff | dog</code>
COUNT(DISTINCT Siting)
と STRING_AGG(Siting, ',')
を使用した単純なクエリでは次の結果が得られます。
State | City | # Of Types | Animals |
---|---|---|---|
Arizona | Flagstaff | 1 | dog |
Florida | Orlando | 2 | dog,bird |
Arizona | Phoenix | 2 | bird,bird,bird,dog,bird |
ただし、目的の出力では、フェニックスの「動物」列から重複を削除する必要があります。
State | City | # Of Types | Animals |
---|---|---|---|
Arizona | Flagstaff | 1 | dog |
Florida | Orlando | 2 | dog,bird |
Arizona | Phoenix | 2 | bird,dog |
解決策: 二重グループ化アプローチ
これを実現するために、共通テーブル式 (CTE) を使用した 2 段階のグループ化プロセスを利用します。
WITH Sitings AS ( SELECT * FROM (VALUES (1, 'Florida', 'Orlando', 'bird'), (2, 'Florida', 'Orlando', 'dog'), (3, 'Arizona', 'Phoenix', 'bird'), (4, 'Arizona', 'Phoenix', 'dog'), (5, 'Arizona', 'Phoenix', 'bird'), (6, 'Arizona', 'Phoenix', 'bird'), (7, 'Arizona', 'Phoenix', 'bird'), (8, 'Arizona', 'Flagstaff', 'dog') ) AS F (ID, State, City, Siting) ), CTE_Animals AS ( SELECT State, City, Siting FROM Sitings GROUP BY State, City, Siting ) SELECT State, City, COUNT(1) AS [# Of Sitings], STRING_AGG(Siting,',') AS Animals FROM CTE_Animals GROUP BY State, City ORDER BY State, City;
結果: このクエリは目的の出力を正常に生成します:
State | City | # Of Sitings | Animals |
---|---|---|---|
Arizona | Flagstaff | 1 | dog |
Arizona | Phoenix | 2 | bird,dog |
Florida | Orlando | 2 | dog,bird |
この二重グループ化手法では、最初に State
、City
、Siting
でグループ化して各都市内の重複を排除し、次に State
と City
で再度グループ化して固有の場所を連結します。
以上がSQL Server の STRING_AGG 関数で重複を排除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。

mysqlstringTypesimpactStorageandperformanceAseasfollows:1)churisfixed-regents、whuscanbasterbutlessspace-efficient.2)varcharisvariaible、morespace-efficient-butpotentiallyslower.3)Textisforgergetext、storedoutext、

mysqlstringTypesincludevarchar、テキスト、char、列挙、およびセット。1)varcharisSatileforvariaible-lengthstringsuptoaspoecifedlimit.2)TextisidealforLargetExtStorageWithDeinLength.3)charispixed-consinterconsistentalikodes.4)

mysqloffersvariousstringdatatypes:1)charfixed-lengthstrings、2)varcharforvariable-lengthtext、3)binaryandvartyforbinarydata、4)blobandtextforlargedata、and5)enumandsetforControlledinput.

tograntpermissionstonewmysqlusers、フォローステープ:1)Accessmysqlasauserwithsufthiveerprivileges、2)createanewuser withthecreateusercommand、3)usethegrantcommandtospecifypermissionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionselect、挿入、挿入、挿入、更新、4)

toadduusersinmysqucrectivally andcurally、soflowthesteps:1)usethecreateuserstatementtoaddanewuser、指定するhostandastrongpassword.2)補助金を使用して、補助金を使用して、補助すること、

toaddanewuserwithpermissionsinmysql、followthesesteps:1)createtheuserwithcreateuser'newuser '@' localhost'identifiedifiedifiedifiedby'pa ssword ';。2)grantreadacestoalltablesin'mydatabase'withgrantselectonmydatabase.to'newuser'@'localhost';。3)grantwriteaccessto '

MySQLの文字列データ型には、CHAR、VARCHAR、バイナリ、Varbinary、BLOB、およびテキストが含まれます。照合は、文字列の比較とソートを決定します。 1.Charは固定長の文字列に適しており、Varcharは可変長文字列に適しています。 2.バイナリとVarbinaryはバイナリデータに使用され、BLOBとテキストは大規模なオブジェクトデータに使用されます。 3. UTF8MB4_UNICODE_CIなどのルールのソートは、高度と小文字を無視し、ユーザー名に適しています。 UTF8MB4_BINは症例に敏感であり、正確な比較が必要なフィールドに適しています。

最適なMySQLVarcharの列の長さの選択は、データ分析に基づいており、将来の成長を検討し、パフォーマンスの影響を評価し、文字セットの要件を評価する必要があります。 1)データを分析して、典型的な長さを決定します。 2)将来の拡張スペースを予約します。 3)パフォーマンスに対する大きな長さの影響に注意してください。 4)ストレージに対する文字セットの影響を考慮します。これらの手順を通じて、データベースの効率とスケーラビリティを最適化できます。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) は、非常に脆弱な PHP/MySQL Web アプリケーションです。その主な目的は、セキュリティ専門家が法的環境でスキルとツールをテストするのに役立ち、Web 開発者が Web アプリケーションを保護するプロセスをより深く理解できるようにし、教師/生徒が教室環境で Web アプリケーションを教え/学習できるようにすることです。安全。 DVWA の目標は、シンプルでわかりやすいインターフェイスを通じて、さまざまな難易度で最も一般的な Web 脆弱性のいくつかを実践することです。このソフトウェアは、

PhpStorm Mac バージョン
最新(2018.2.1)のプロフェッショナル向けPHP統合開発ツール

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター
