mysql フィルターのグループ化
group by を使用してデータをグループ化することに加えて、MySQL ではグループをフィルター処理して、どのグループを含めるか、どのグループを除外するかを指定することもできます。たとえば、少なくとも 2 件の注文があるすべての顧客をリストすることができます。このデータを取得するには、個人ではなく完全なグループに基づいてフィルタリングを実行する必要があります。
where 句が実際に動作していることはすでに見てきました。ただし、where フィルターはグループではなく行を指定しているため、この例では where はタスクを実行しません。実際、where にはグループ化の概念がありません。
では、どこで使用しない場合は何を使用するのでしょうか? MySQL は、この目的のために別の句、having 句を提供します。 「have」は「where」と非常によく似ています。実際、これまでに学習したすべての種類の where 句は、have に置き換えることができます。唯一の違いは、フィルター グループがある一方で行をフィルターする場所です。
注: はすべての where 演算子をサポートします。
では、グループをフィルタリングするにはどうすればよいでしょうか?次の例を見てください:
入力:
select cust_id,count(*) as orders from orders group by cust_id having count(*) >= 2;
出力:
分析: この select ステートメントの最初の 3 行は、上記のステートメントと似ています。最後の行は、count(*>)>=2 (3 つ以上の順序) でグループをフィルタリングする Having 句を追加します。
ご覧のとおり、フィルタリングは特定の行の値ではなく、グループ化された集計値に基づいているため、ここでは where 句は機能しません。
having と where の違い: これを理解する別の方法として、データをグループ化する前に where フィルターを使用し、データをグループ化した後にフィルターを使用するというものがあります。これは重要な違いであり、where によって除外された行はグループ化に含まれません。これにより、計算値が変更される可能性があり、その結果、これらの値に基づいてフィルターで除外される Having 句内のグループ化に影響を与える可能性があります。
それでは、1 つのステートメントで where 句と Having 句の両方を使用する必要があるのでしょうか?実際、あります。過去 12 か月間に 2 人以上の顧客が返されるように、上記のステートメントをさらにフィルタリングするとします。これを実現するには、Where 句を追加して 12 か月以内に行われた注文を除外します。次に、having 句を追加して、3 つ以上の順序を持つグループを除外します。
よりよく理解するために、2 (両端を含む) を超える製品と 10 (両端を含む) 以上の価格を持つサプライヤーをリストする以下の例を見てください。このステートメントの最初の行は、前の例とよく似た集計関数を使用した基本的な SELECT です。 WHERE 句は、prod_price が 10 以上であるすべての
行をフィルターします。データは、vend_id によってグループ化され、HAVING 句によってカウントが 2 以上のグループがフィルタリングされます。
WHERE 句がない場合は、さらに 2 行が取得されます (サプライヤー 1002、 が販売するすべての製品の価格は 10 未満です。サプライヤー 1001、3 製品を販売しましたが、1 つの製品だけが 10 に等しいより高い価格
入力: count(*) >=2を持つvend_idによる製品グループからのnum_prodsとしてvend_id,count(*)を選択します。出力:
【関連する推奨事項】
mysqlデータのグループ化とソート、および SELECT 句の順序
以上がmysql データのグループ化: フィルターのグループ化の詳細内容です。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。

MySQLはGPLライセンスを使用します。 1)GPLライセンスにより、MySQLの無料使用、変更、分布が可能になりますが、変更された分布はGPLに準拠する必要があります。 2)商業ライセンスは、公的な変更を回避でき、機密性を必要とする商用アプリケーションに適しています。

Myisamの代わりにInnoDBを選択する場合の状況には、次のものが含まれます。1)トランザクションサポート、2)高い並行性環境、3)高いデータの一貫性。逆に、Myisamを選択する際の状況には、1)主に操作を読む、2)トランザクションサポートは必要ありません。 INNODBは、eコマースプラットフォームなどの高いデータの一貫性とトランザクション処理を必要とするアプリケーションに適していますが、Myisamはブログシステムなどの読み取り集約型およびトランザクションのないアプリケーションに適しています。

MySQLでは、外部キーの機能は、テーブル間の関係を確立し、データの一貫性と整合性を確保することです。外部キーは、参照整合性チェックとカスケード操作を通じてデータの有効性を維持します。パフォーマンスの最適化に注意し、それらを使用するときに一般的なエラーを避けてください。

MySQLには、B-Treeインデックス、ハッシュインデックス、フルテキストインデックス、空間インデックスの4つのメインインデックスタイプがあります。 1.B-Treeインデックスは、範囲クエリ、ソート、グループ化に適しており、従業員テーブルの名前列の作成に適しています。 2。HASHインデックスは、同等のクエリに適しており、メモリストレージエンジンのHASH_TABLEテーブルのID列の作成に適しています。 3。フルテキストインデックスは、記事テーブルのコンテンツ列の作成に適したテキスト検索に使用されます。 4.空間インデックスは、地理空間クエリに使用され、場所テーブルのGEOM列での作成に適しています。

tocreateanindexinmysql、usethecreateindexstatement.1)forasinglecolumn、 "createdexidx_lastnameonemployees(lastname);" 2)foracompositeindexを使用して、 "createindexidx_nameonemployees(lastname、firstname);" 3); "3)、" 3)を使用します

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。


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