


Elakkan Berbilang Agregat Tatasusunan dalam Pertanyaan
Dalam pertanyaan anda, anda cuba menggunakan berbilang fungsi array_agg() dalam satu pertanyaan untuk mendapatkan semula tatasusunan daripada jadual yang berbeza. Walau bagaimanapun, pendekatan ini membawa kepada baris pendua dan hasil herot.
Isunya
Apabila anda melaksanakan berbilang gabungan dan fungsi agregat, set hasil boleh dibesarkan dengan pendua. Dalam kes anda, menyertai jadual alamat dan hari bekerja menghasilkan berbilang baris untuk setiap pekerja, menghasilkan entri pendua dalam tatasusunan terkumpul.
Penyelesaian: Pengagregatan dan Gabungan Berasingan
Untuk menyelesaikan isu ini, adalah disyorkan untuk memisahkan operasi pengagregatan daripada proses gabungan. Pertimbangkan pendekatan berikut:
Agregat Dahulu, Sertai Kemudian:
Mula-mula, agregat data daripada setiap jadual secara berasingan menggunakan subkueri. Kemudian, sertai hasil agregat berdasarkan kunci utama atau lajur biasa:
SELECT e.id, e.name, e.age, e.streets, array_agg(wd.day) AS days FROM ( SELECT e.id, e.name, e.age, array_agg(ad.street) AS streets FROM employees e JOIN address ad ON ad.employeeid = e.id GROUP BY e.id ) e JOIN workingdays wd ON wd.employeeid = e.id GROUP BY e.id, e.name, e.age;
Subkueri Berkaitan atau JOIN LATERAL:
Untuk penapisan data terpilih, pertimbangkan menggunakan subquery berkorelasi atau join LATERAL dalam PostgreSQL:
Berkait Subqueries:
SELECT name, age , (SELECT array_agg(street) FROM address WHERE employeeid = e.id) AS streets , (SELECT array_agg(day) FROM workingdays WHERE employeeid = e.id) AS days FROM employees e WHERE e.namer = 'peter';
SERTAI LATERAL (PostgreSQL 9.3 atau lebih baru):
SELECT e.name, e.age, a.streets, w.days FROM employees e LEFT JOIN LATERAL ( SELECT array_agg(street) AS streets FROM address WHERE employeeid = e.id GROUP BY 1 ) a ON true LEFT JOIN LATERAL ( SELECT array_agg(day) AS days FROM workingdays WHERE employeeid = e.id GROUP BY 1 ) w ON true WHERE e.name = 'peter';
Pendekatan ini memastikan tatasusunan agregat dikaitkan dengan betul dengan pekerja yang sepadan, memberikan hasil yang diharapkan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengelakkan Baris Pendua Apabila Menggunakan Agregat Tatasusunan Berbilang dalam Pertanyaan SQL?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Prosedur yang disimpan adalah penyataan SQL yang dipraktikkan dalam MySQL untuk meningkatkan prestasi dan memudahkan operasi kompleks. 1. Meningkatkan prestasi: Selepas penyusunan pertama, panggilan seterusnya tidak perlu dikompilasi. 2. Meningkatkan Keselamatan: Mengatasi akses jadual data melalui kawalan kebenaran. 3. Memudahkan operasi kompleks: Campurkan beberapa pernyataan SQL untuk memudahkan logik lapisan aplikasi.

Prinsip kerja cache pertanyaan MySQL adalah untuk menyimpan hasil pertanyaan pilih, dan apabila pertanyaan yang sama dilaksanakan sekali lagi, hasil cache dikembalikan secara langsung. 1) Cache pertanyaan meningkatkan prestasi bacaan pangkalan data dan mendapati hasil cache melalui nilai hash. 2) Konfigurasi mudah, set query_cache_type dan query_cache_size dalam fail konfigurasi MySQL. 3) Gunakan kata kunci sql_no_cache untuk melumpuhkan cache pertanyaan khusus. 4) Dalam persekitaran kemas kini frekuensi tinggi, cache pertanyaan boleh menyebabkan kesesakan prestasi dan perlu dioptimumkan untuk digunakan melalui pemantauan dan pelarasan parameter.

Sebab mengapa MySQL digunakan secara meluas dalam pelbagai projek termasuk: 1. Prestasi tinggi dan skalabilitas, menyokong pelbagai enjin penyimpanan; 2. Mudah untuk digunakan dan mengekalkan, konfigurasi mudah dan alat yang kaya; 3. Ekosistem yang kaya, menarik sejumlah besar sokongan alat komuniti dan pihak ketiga; 4. Sokongan silang platform, sesuai untuk pelbagai sistem operasi.

Langkah -langkah untuk menaik taraf pangkalan data MySQL termasuk: 1. Sandarkan pangkalan data, 2. Hentikan perkhidmatan MySQL semasa, 3. Pasang versi baru MySQL, 4. Mulakan versi baru MySQL Service, 5 pulih pangkalan data. Isu keserasian diperlukan semasa proses peningkatan, dan alat lanjutan seperti Perconatoolkit boleh digunakan untuk ujian dan pengoptimuman.

Dasar sandaran MySQL termasuk sandaran logik, sandaran fizikal, sandaran tambahan, sandaran berasaskan replikasi, dan sandaran awan. 1. Backup Logical menggunakan MySqldump untuk mengeksport struktur dan data pangkalan data, yang sesuai untuk pangkalan data kecil dan migrasi versi. 2. Sandaran fizikal adalah cepat dan komprehensif dengan menyalin fail data, tetapi memerlukan konsistensi pangkalan data. 3. Backup tambahan menggunakan pembalakan binari untuk merekodkan perubahan, yang sesuai untuk pangkalan data yang besar. 4. Sandaran berasaskan replikasi mengurangkan kesan ke atas sistem pengeluaran dengan menyokong dari pelayan. 5. Backup awan seperti Amazonrds menyediakan penyelesaian automasi, tetapi kos dan kawalan perlu dipertimbangkan. Apabila memilih dasar, saiz pangkalan data, toleransi downtime, masa pemulihan, dan matlamat titik pemulihan perlu dipertimbangkan.

Mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessandsandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, ugeinghighavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement, Data, dansqlnodes

Mengoptimumkan reka bentuk skema pangkalan data di MySQL dapat meningkatkan prestasi melalui langkah -langkah berikut: 1. Pengoptimuman indeks: Buat indeks pada lajur pertanyaan biasa, mengimbangi overhead pertanyaan dan memasukkan kemas kini. 2. Pengoptimuman Struktur Jadual: Mengurangkan kelebihan data melalui normalisasi atau anti-normalisasi dan meningkatkan kecekapan akses. 3. Pemilihan Jenis Data: Gunakan jenis data yang sesuai, seperti INT dan bukannya VARCHAR, untuk mengurangkan ruang penyimpanan. 4. Pembahagian dan Sub-meja: Untuk jumlah data yang besar, gunakan pembahagian dan sub-meja untuk menyebarkan data untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan dan penyelenggaraan.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
