


Menggunakan Lajur Dikira untuk Memudahkan Pengiraan Selanjutnya
Dalam bidang pengurusan pangkalan data, lajur yang dikira menawarkan mekanisme yang mudah untuk memperoleh nilai baharu berdasarkan data sedia ada. Walau bagaimanapun, apabila melakukan pengiraan tambahan menggunakan nilai terbitan ini dalam pertanyaan yang sama, tahap kerumitan tertentu timbul.
Dalam senario ini, anda mempunyai jadual dengan tiga lajur berangka (LajurA, LajurB dan LajurC ). Paparan awal anda berjaya mengira calccolumn1 sebagai jumlah bagi ColumnA dan ColumnB. Walau bagaimanapun, melanjutkan pengiraan ini untuk memasukkan calccolumn2 - hasil bagi calccolumn1 dan ColumnC - menimbulkan cabaran.
Untuk mengatasi halangan ini, anda boleh menggunakan kuasa pertanyaan bersarang. Dengan merangkum pengiraan awal dalam subkueri, anda mencipta set hasil perantaraan yang boleh dirujuk dalam operasi seterusnya. Coretan kod berikut menunjukkan pendekatan ini:
Select ColumnA, ColumnB, calccolumn1, calccolumn1 / ColumnC as calccolumn2 From ( Select ColumnA, ColumnB, ColumnC, ColumnA + ColumnB As calccolumn1 from t42 );
Dalam pertanyaan yang disemak ini, subkueri mengira calccolumn1, yang kemudiannya tersedia untuk digunakan dalam pertanyaan luar untuk mengira calccolumn2.
Sebagai alternatif, jika prestasi bukan kebimbangan utama, anda hanya boleh meniru pengiraan awal dalam bahagian luar pertanyaan:
Select ColumnA, ColumnB, ColumnA + ColumnB As calccolumn1, (ColumnA + ColumnB) / ColumnC As calccolumn2 from t42;
Pendekatan ini menghasilkan hasil yang sama tetapi boleh menyebabkan kecekapan berkurangan jika pengiraan adalah intensif secara pengiraan.
Dengan memanfaatkan teknik ini, anda boleh memanfaatkan kepelbagaian lajur yang dikira untuk melakukan pengiraan yang rumit dalam paparan yang sama, memperkasakan anda untuk mengeluarkan cerapan yang lebih mendalam daripada anda data.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Melakukan Pengiraan Bersarang Menggunakan Lajur Dikira dalam Pertanyaan SQL Tunggal?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Artikel ini meneroka mengoptimumkan penggunaan memori MySQL di Docker. Ia membincangkan teknik pemantauan (statistik Docker, skema prestasi, alat luaran) dan strategi konfigurasi. Ini termasuk had memori docker, swapping, dan cgroups, bersama -sama

Artikel ini menangani ralat "tidak dapat membuka perpustakaan kongsi" MySQL. Isu ini berpunca daripada ketidakupayaan MySQL untuk mencari perpustakaan bersama yang diperlukan (.so/.dll fail). Penyelesaian melibatkan mengesahkan pemasangan perpustakaan melalui pakej sistem m

Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Artikel ini membandingkan memasang MySQL pada Linux secara langsung berbanding menggunakan bekas podman, dengan/tanpa phpmyadmin. Ia memperincikan langkah pemasangan untuk setiap kaedah, menekankan kelebihan Podman secara berasingan, mudah alih, dan kebolehulangan, tetapi juga

Artikel ini memberikan gambaran menyeluruh tentang SQLite, pangkalan data relasi tanpa server tanpa mandiri. Ia memperincikan kelebihan SQLITE (kesederhanaan, mudah alih, kemudahan penggunaan) dan kekurangan (batasan konkurensi, cabaran skalabiliti). C

Panduan ini menunjukkan pemasangan dan menguruskan pelbagai versi MySQL pada macOS menggunakan homebrew. Ia menekankan menggunakan homebrew untuk mengasingkan pemasangan, mencegah konflik. Pemasangan Butiran Artikel, Permulaan/Perhentian Perkhidmatan, dan PRA Terbaik

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]


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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

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

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.
