


Gabungkan hasil pernyataan SELECT ke dalam satu pertanyaan
Apabila bekerja dengan pangkalan data, adalah sangat berharga untuk menggabungkan data daripada pelbagai sumber data untuk analisis. Walau bagaimanapun, mencapai ini kadangkala memberikan cabaran. Dalam contoh ini, kami mempunyai dua pernyataan SELECT yang berasingan, setiap satu mendapatkan maklumat khusus daripada pangkalan data tugas.
Pernyataan SELECT pertama mengira bilangan tugasan yang diberikan kepada setiap orang:
SELECT ks, COUNT(*) AS '# Tasks' FROM Table GROUP BY ks
Pernyataan SELECT kedua mengenal pasti bilangan tugas tertunggak untuk setiap orang (tugas yang Umurnya melebihi Palt):
SELECT ks, COUNT(*) AS '# Late' FROM Table WHERE Age > Palt GROUP BY ks
Matlamat kami adalah untuk menggabungkan hasil dua pertanyaan ini ke dalam jadual yang mengandungi pengecam setiap orang (ks), jumlah tugasan yang mereka ada (# Tugasan) dan bilangan tugas tertunggak yang mereka ada (# Lewat) lajur.
Satu cara untuk mencapai matlamat ini ialah menggunakan operasi JOIN. Khususnya, LEFT JOIN membolehkan kami memasukkan semua baris daripada jadual pertama (t1) dan baris yang sepadan daripada jadual kedua (t2) apabila kekunci gabungan (ks) sepadan. Jika tiada baris yang sepadan dalam t2, hasilnya akan mengandungi nilai NULL. Ini memastikan bahawa walaupun orang yang tiada tugas tertunggak akan muncul dalam keputusan akhir.
Pertanyaan berikut melaksanakan LEFT JOIN:
SELECT t1.ks, t1.[# Tasks], COALESCE(t2.[# Late], 0) AS [# Late] FROM (SELECT ks, COUNT(*) AS '# Tasks' FROM Table GROUP BY ks) t1 LEFT JOIN (SELECT ks, COUNT(*) AS '# Late' FROM Table WHERE Age > Palt GROUP BY ks) t2 ON (t1.ks = t2.ks);
Fungsi COALESCE mengendalikan potensi nilai NULL dalam [# Lewat], memastikan nilai 0 dikembalikan. Ini akan menghasilkan jadual output yang diingini:
<code>KS # Tasks # Late person1 7 1 person2 3 1 person3 2 0 </code>
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menggabungkan Dua Penyata PILIH ke dalam Satu Pertanyaan Tunggal untuk Menunjukkan Kiraan Tugasan dan Kiraan Tugasan Lewat?. 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.
