同事的业务场景是,按照cid、author分组,再按照id倒叙,取出前2条记录出来。
oracle里面可以通过row_number() OVER (PARTITION BY cid,author ORDER BY id DESC) 表示根据cid,author分组,在分组内部根据id排序,而此函数计算的值就表示每组内部排序后的顺序编号(组内连续的唯一的),而mysql数据库就没有这样的统计函数,需要自己写复杂的sql来实现。
1,录入测试数据
USE csdn;
DROP TABLE IF EXISTS test;
CREATE TABLE test (
id INT PRIMARY KEY,
cid INT,
author VARCHAR(30)
) ENGINE=INNODB;
INSERT INTO test VALUES
(1,1,\'test1\'),
(2,1,\'test1\'),
(3,1,\'test2\'),
(4,1,\'test2\'),
(5,1,\'test2\'),
(6,1,\'test3\'),
(7,1,\'test3\'),
(8,1,\'test3\'),
(9,1,\'test3\'),
(10,2,\'test11\'),
(11,2,\'test11\'),
(12,2,\'test22\'),
(13,2,\'test22\'),
(14,2,\'test22\'),
(15,2,\'test33\'),
(16,2,\'test33\'),
(17,2,\'test33\'),
(18,2,\'test33\');
INSERT INTO test VALUES (200,200,\'200test_nagios\');
2,原始的效率比较低下的子查询实现方式
SELECT * FROM test a
WHERE
N>(
SELECT COUNT(*)
FROM test b
WHERE a.cid=b.cid AND a.`author`=b.`author` AND a.id
只要将N换成你要的数字比如2,就表示查询出每个分组的前2条记录,如下所示:
mysql> SELECT * FROM test a
-> WHERE
-> 2>(
-> SELECT COUNT(*)
-> FROM test b
-> WHERE a.cid=b.cid AND a.`author`=b.`author` AND a.id
+-----+------+----------------+
| id | cid | author |
+-----+------+----------------+
| 2 | 1 | test1 |
| 1 | 1 | test1 |
| 5 | 1 | test2 |
| 4 | 1 | test2 |
| 9 | 1 | test3 |
| 8 | 1 | test3 |
| 11 | 2 | test11 |
| 10 | 2 | test11 |
| 14 | 2 | test22 |
| 13 | 2 | test22 |
| 18 | 2 | test33 |
| 17 | 2 | test33 |
| 200 | 200 | 200test_nagios |
+-----+------+----------------+
13 ROWS IN SET (0.00 sec)
mysql>
3,使用动态sql来实现
先构造序列号码,引入一个@row来做rownumber
SET @row=0;SET @mid='';SELECT cid, author, @row:=@row+1 rownum FROM test ORDER BY cid, author LIMIT 10;
序列号码已经出来了,再加一个@mid来进行分组,重点在于CASE WHEN @mid = author THEN @row:=@row+1 ELSE @row:=1 END rownum,表示分组的时候会自动从1计数指导这个分组数据遍历结束。
好了,再外面加一层inner JOIN 再对 rownumber 做限制 就可以拿到目标数据了。
SET @row=0;
执行结果如下所示:
mysql> SET @row=0;
QUERY OK, 0 ROWS affected (0.00 sec)
mysql> SET @mid=\'\';
QUERY OK, 0 ROWS affected (0.00 sec)
mysql> SELECT a.*,b.rownum FROM test a
-> INNER JOIN (
-> SELECT cid, author, id, CASE WHEN @mid = author THEN @row:=@row+1 ELSE @row:=1 END rownum, @mid:=author MID
-> FROM test
-> ORDER BY cid,author,id DESC
-> ) b ON b.author=a.author AND b.cid=a.cid AND b.id=a.id WHERE b.rownum +-----+------+----------------+--------+
| id | cid | author | rownum |
+-----+------+----------------+--------+
| 2 | 1 | test1 | 1 |
| 1 | 1 | test1 | 2 |
| 5 | 1 | test2 | 1 |
| 4 | 1 | test2 | 2 |
| 9 | 1 | test3 | 1 |
| 8 | 1 | test3 | 2 |
| 11 | 2 | test11 | 1 |
| 10 | 2 | test11 | 2 |
| 14 | 2 | test22 | 1 |
| 13 | 2 | test22 | 2 |
| 18 | 2 | test33 | 1 |
| 17 | 2 | test33 | 2 |
| 200 | 200 | 200test_nagios | 1 |
+-----+------+----------------+--------+
13 ROWS IN SET (0.01 sec)
mysql>
参考文章地址:
http://blog.csdn.net/mchdba/article/details/22163223

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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