여러 조인, 개수 및 왼쪽 조인이 포함된 복잡한 SQL 쿼리를 LINQ로 변환
이 예에서는 여러 조인과 집계가 포함된 복잡한 SQL 쿼리를 동등한 LINQ 쿼리로 변환하는 방법을 보여줍니다. 이 쿼리는 세 개의 테이블(TABLE_C, TABLE_V 및 TABLE_R)에서 데이터를 검색하고 특정 열에 대해 고유한 카운트 작업을 수행합니다.
SQL을 LINQ 쿼리 이해로 변환:
- 그룹 하위 쿼리: 하위 쿼리를 개별적으로 선언된 변수로 변환합니다. 이 예에서 TABLE_R은 익명 유형의 Id 및 Count를 사용하여 그룹화됩니다.
-
Join 절: 탐색 속성이나 익명 개체를 사용하여 조인하고
into
및DefaultIfEmpty()
을 사용하여 LEFT JOIN을 시뮬레이션합니다. -
GroupBy: 익명 유형을 사용하여 여러 열의 결과를 그룹화합니다. 집계된 결과를 계산하려면
Distinct()
을 사용하세요. - 선택: 지정된 필드로 익명 유형을 생성하여 필수 열을 선택합니다.
다음은 쿼리 표현식 구문으로 작성된 LINQ 코드입니다.
var subrq = from r in Table_R group r by r.Id into rg select new { Id = rg.Key, cnt = rg.Count() }; var ansq = (from c in Table_C join v in Table_V on c.Id equals v.Id join r in subrq on c.Id equals r.Id into rj from r in rj.DefaultIfEmpty() where c.IdUser == "1234" group new { c, v, r } by new { c.Id, c.Title, r.cnt } into cvrg select new { cvrg.Key.Title, Nb_V2 = cvrg.Count(), Nb_V1 = cvrg.Select(cvr => cvr.v.IdUser).Distinct().Count(), Nb_R = (int?)cvrg.Key.cnt }).Distinct();
다음은 Lambda 식 구문으로 작성된 동등한 LINQ 코드입니다.
var subr2 = Table_R.GroupBy(r => r.Id).Select(rg => new { Id = rg.Key, cnt = rg.Count() }); var ans2 = Table_C.Where(c => c.IdUser == "1234") .Join(Table_V, c => c.Id, v => v.Id, (c, v) => new { c, v }) .GroupJoin(subr2, cv => cv.c.Id, r => r.Id, (cv, rj) => new { cv.c, cv.v, rj }) .SelectMany(cvrj => cvrj.rj.DefaultIfEmpty(), (cvrj, r) => new { cvrj.c, cvrj.v, r }) .GroupBy(cvr => new { cvr.c.Id, cvr.c.Title, cvr.r?.cnt }) //处理r可能为null的情况 .Select(cvrg => new { cvrg.Key.Title, Nb_V2 = cvrg.Count(), Nb_V1 = cvrg.Select(cvr => cvr.v.IdUser).Distinct().Count(), Nb_R = (int?)cvrg.Key.cnt }).Distinct();
Lambda 표현식 버전에서 cvr.r.cnt
처리에 주의하세요. ?.
null 조건 연산자가 추가되어 r
이 null일 수 있는 상황을 처리하여 NullReferenceException 예외를 방지합니다. 두 방법 모두 동일한 기능을 수행하며 어떤 방법을 선택하는지는 개인 취향에 따라 결정됩니다.
위 내용은 여러 조인, 카운트 및 왼쪽 결합으로 복잡한 SQL 쿼리를 LINQ로 변환하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI


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