再現されたテスト データベースは次のとおりです:
CREATE TABLE `test_distinct` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `a` varchar(50) CHARACTER SET utf8 DEFAULT NULL, `b` varchar(50) CHARACTER SET utf8 DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=latin1;
テーブル内のテスト データは次のとおりです。ここで、これら 3 つの列の重複排除後の列の数をカウントする必要があります。
SELECT COUNT(*) AS cnt FROM test_distinct; SELECT COUNT(DISTINCT id, a, b) as cnt FROM test_distinct; SELECT id, a, b, COUNT(*) AS cnt FROM test_distinct GROUP BY id, a, b HAVING cnt > 1; SELECT l.id AS l_id, l.a AS l_a, l.b AS l_b, r.id AS r_id, r.a AS r_a, r.b AS r_b FROM test_distinct l LEFT JOIN test_distinct r ON l.id = r.id AND l.a = r.a AND l.b = r.b WHERE r.id is NULL or r.id = 'null';クエリの結果は次のとおりです。 ## ########################################知らせ! ! !テストデータからどこに問題があるのかはすぐに推測できますが、テーブルには 30,000 件以上のデータがあり、肉眼でデータを確認することは不可能であることがわかりました。 上記のクエリ結果には直観に反した点が 2 つあります。
重複排除統計の後に 2 番目のデータが欠落していますが、3 番目のデータの結果には次のことが示されています。同一のデータは存在しません。
同じテーブルを使用して左外部接続を行う場合、駆動テーブルにはデータがありますが、駆動テーブルは空です。
- LEFT JOIN の ON または USING 部分の条件に一致する行が右側のテーブルにない場合、右側のテーブルは NULL に設定されたすべての列を使用します。
- 算術比較演算子 (=、 など) を使用して NULL を比較することはできません。
SELECT NULL = NULL; SELECT NULL IS NULL;
- したがって、2 番目の問題は、NULL=NULL の結果が常に False になることです。その結果、 2 つの行は元々等しいデータの結果は等しくありません。 しかし、これでは最初の問題、つまり重複排除後にデータの一部が消えた理由は解決されません。ただし、欠落しているデータはおそらく NULL 値に関連していると推測できます。
- カウントと個別の 2 つの操作を分離します。
SELECT COUNT(*) as cnt FROM (SELECT DISTINCT id, a, b FROM test_distinct) as tmp;
え?結果は正しいです。つまり、count(distinct expr)
表からわかるように、mysql 実行エンジンは
を直接カウントします。 count(distinct expr)クエリとして、公式ドキュメントを確認してください:
解決策
問題は最終的に明らかになりました。この問題を解決するには 2 つの方法があります。1 つ目は、最初に重複を削除してからカウントすることです。2 つ目は、IFNULL()
SELECT COUNT(DISTINCT id, a, IFNULL(b, '0')) as cnt FROM test_distinct;

SELECT id, a, b, COUNT(*) FROM test_distinct GROUP BY id, a, b; SELECT id, a, b, COUNT(b) FROM test_distinct GROUP BY id, a, b;
算術比較演算子 (次のような) は使用できません。 =、) を使用して null 値を比較します。
COUNT() には 2 つの異なる用途があります。列内の値の数をカウントするために使用でき、もう 1 つは行の数をカウントするために使用できます。列の値をカウントする場合、列の値は空でない必要があります (NULL はカウントされません)。 COUNT() 関数のかっこ内に列または式が指定されている場合、関数は式に値を持つ結果の数をカウントします。 COUNT() のもう 1 つの機能は、結果セット内の行数をカウントすることです。 MySQL は、括弧内の式の値を空にすることができないことを確認すると、実際には行数をカウントします。最も単純なことは、COUNT() を使用する場合です。この場合、ワイルドカードは予想したようにすべての列に展開されません。実際、すべての列が無視され、すべての行が直接カウントされます - "ハイパフォーマンス MySQL";
InnoDB では、SELECT COUNT(*) と SELECT COUNT(1) は同じ方法で処理され、パフォーマンスに違いはありません。
以上がmysqlで個別の複数の列をカウントする問題を解決する方法の詳細内容です。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、初心者がデータベーススキルを学ぶのに適しています。 1.MySQLサーバーとクライアントツールをインストールします。 2。selectなどの基本的なSQLクエリを理解します。 3。マスターデータ操作:テーブルを作成し、データを挿入、更新、削除します。 4.高度なスキルを学ぶ:サブクエリとウィンドウの関数。 5。デバッグと最適化:構文を確認し、インデックスを使用し、選択*を避け、制限を使用します。

MySQLは、テーブル構造とSQLクエリを介して構造化されたデータを効率的に管理し、外部キーを介してテーブル間関係を実装します。 1.テーブルを作成するときにデータ形式と入力を定義します。 2。外部キーを使用して、テーブル間の関係を確立します。 3。インデックス作成とクエリの最適化により、パフォーマンスを改善します。 4.データベースを定期的にバックアップおよび監視して、データのセキュリティとパフォーマンスの最適化を確保します。

MySQLは、Web開発で広く使用されているオープンソースリレーショナルデータベース管理システムです。その重要な機能には、次のものが含まれます。1。さまざまなシナリオに適したInnodbやMyisamなどの複数のストレージエンジンをサポートします。 2。ロードバランスとデータバックアップを容易にするために、マスタースレーブレプリケーション機能を提供します。 3.クエリの最適化とインデックスの使用により、クエリ効率を改善します。

SQLは、MySQLデータベースと対話して、データの追加、削除、変更、検査、データベース設計を実現するために使用されます。 1)SQLは、ステートメントの選択、挿入、更新、削除を介してデータ操作を実行します。 2)データベースの設計と管理に作成、変更、ドロップステートメントを使用します。 3)複雑なクエリとデータ分析は、ビジネス上の意思決定効率を改善するためにSQLを通じて実装されます。

MySQLの基本操作には、データベース、テーブルの作成、およびSQLを使用してデータのCRUD操作を実行することが含まれます。 1.データベースの作成:createdatabasemy_first_db; 2。テーブルの作成:createTableBooks(idintauto_incrementprimarykey、titlevarchary(100)notnull、authorvarchar(100)notnull、published_yearint); 3.データの挿入:InsertIntoBooks(タイトル、著者、公開_year)VA

WebアプリケーションにおけるMySQLの主な役割は、データを保存および管理することです。 1.MYSQLは、ユーザー情報、製品カタログ、トランザクションレコード、その他のデータを効率的に処理します。 2。SQLクエリを介して、開発者はデータベースから情報を抽出して動的なコンテンツを生成できます。 3.MYSQLは、クライアントサーバーモデルに基づいて機能し、許容可能なクエリ速度を確保します。

MySQLデータベースを構築する手順には次のものがあります。1。データベースとテーブルの作成、2。データの挿入、および3。クエリを実行します。まず、createdAtabaseおよびcreateTableステートメントを使用してデータベースとテーブルを作成し、InsertINTOステートメントを使用してデータを挿入し、最後にSelectステートメントを使用してデータを照会します。

MySQLは、使いやすく強力であるため、初心者に適しています。 1.MYSQLはリレーショナルデータベースであり、CRUD操作にSQLを使用します。 2。インストールは簡単で、ルートユーザーのパスワードを構成する必要があります。 3.挿入、更新、削除、および選択してデータ操作を実行します。 4. Orderby、Where and Joinは複雑なクエリに使用できます。 5.デバッグでは、構文をチェックし、説明を使用してクエリを分析する必要があります。 6.最適化の提案には、インデックスの使用、適切なデータ型の選択、優れたプログラミング習慣が含まれます。


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