SUM 계산을 위해 여러 테이블 쿼리
관계형 데이터베이스의 경우 여러 테이블에 걸쳐 데이터 집계가 필요한 것이 일반적입니다. 이는 값을 요약하거나 총합계를 계산하는 데 특히 유용합니다. 그러나 정확한 결과를 얻으려면 데이터 요약의 원리를 이해하는 것이 중요합니다.
[PROJECT]라는 공통 열을 공유하는 AP와 INV라는 두 테이블을 쿼리할 때 이러한 시나리오가 발생합니다. 목표는 PROJECT를 기본 키로 포함하고 두 개의 요약 열(SUM_AP 및 SUM_INV)을 포함하는 결과 집합을 반환하는 것입니다. 이는 각각 AP 및 INV 테이블의 각 프로젝트에 대한 값 열의 합계를 나타냅니다.
일반적인 접근 방식 이 문제를 해결하려면 다음 코드에서 볼 수 있는 INNER JOIN 연산을 사용하는 것입니다.
SELECT AP.[PROJECT], SUM(AP.Value) AS SUM_AP, SUM(INV.Value) AS SUM_INV FROM AP INNER JOIN INV ON (AP.[PROJECT] =INV.[PROJECT]) WHERE AP.[PROJECT] = 'XXXXX' GROUP BY AP.[PROJECT]
그러나 이 쿼리는 잘못된 결과를 반환합니다. 그룹화 연산(GROUP BY)은 합계(SUM) 이전에 적용됩니다. 이로 인해 합계에 중복된 값이 포함되어 총계가 부풀려지게 됩니다.
이 문제를 해결하려면 하위 선택을 사용하여 각 테이블에 대해 별도로 집계를 수행하는 것이 더 정확한 접근 방식입니다.
SELECT AP1.[PROJECT], (SELECT SUM(AP2.Value) FROM AP AS AP2 WHERE AP2.PROJECT = AP1.PROJECT) AS SUM_AP, (SELECT SUM(INV2.Value) FROM INV AS INV2 WHERE INV2.PROJECT = AP1.PROJECT) AS SUM_INV FROM AP AS AP1 INNER JOIN INV AS INV1 ON (AP1.[PROJECT] =INV1.[PROJECT]) WHERE AP1.[PROJECT] = 'XXXXX' GROUP BY AP1.[PROJECT]
이 수정된 쿼리는 SUM 함수 내의 하위 선택을 사용하여 각 프로젝트의 SUM_AP 및 SUM_INV 값을 계산합니다. 하위 선택은 일치하는 PROJECT 값을 기반으로 각 테이블의 값 열을 독립적으로 집계하여 중복 값 문제를 제거합니다.
이 접근 방식을 활용하면 여러 테이블을 효과적으로 쿼리하고 정확한 집계 작업을 수행하여 다음을 얻을 수 있습니다. 잘못된 계산 없이 원하는 요약 결과를 얻을 수 있습니다.
위 내용은 SQL의 여러 테이블에서 SUM을 정확하게 계산하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

blobdatatypesinmysqlareusedforvoringlargebinarydatalikeimagesoraudio.1) useblobtypes (tinyblobtolongblob) 기반 론다 타지 세인. 2) StoreBlobsin perplate petooptimize 성능.

toadduserstomysqlfromthecommandline, loginasroot, whenUseCreateUser'Username '@'host'IdentifiedBy'Password '; toCreateAwUser.grantPerMissionswithGrantAllilegesOndatabase

mysqlofferSeightStringDatatatypes : char, varchar, binary, varbinary, blob, text, enum and set.1) charisfix-length, 2) varcharisvariable-length, 효율적 인 datalikenames.3) binaryandvarbinary-binary Binary Binary Binary Binary Binary Binary Binary-Binary

Toaddauserinmysql, usethecreateuserstatement.1) usecreateuser'newuser '@'localhost'Identifiedby'Password '; 2) enforcestongpasspoliciesswithvalidate_passwordpluginsettings

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.


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