


Bagaimana Mengendalikan Berbilang Baris Hasil Semasa Mengumpul dan Memesan Data dalam SQL?
Mengendalikan berbilang baris hasil dalam pengumpulan dan pengisihan SQL
Dalam pertanyaan yang mengumpulkan dan mengisih data, anda sering menghadapi situasi ini: berbilang baris dengan kunci pengelompokan yang sama, tetapi nilai berbeza untuk lajur lain. Ini boleh menghalang daripada mendapatkan data agregat yang diperlukan.
Sebagai contoh, pertanyaan yang mengumpulkan data mengikut model perkakasan mungkin mengembalikan berbilang baris dengan "hasil" berbeza untuk model yang sama. Untuk memadatkan ini menjadi satu baris setiap model, anda boleh mengubah suai pertanyaan supaya 0 nilai sebenar menghasilkan 0 nilai, dan bukan sifar nilai menghasilkan 1 nilai. Walau bagaimanapun, pendekatan ini masih menghasilkan berbilang baris untuk model dengan berbilang nilai "hasil".
Kunci untuk mencapai pengagregatan yang diingini ialah mengumpulkan mengikut ungkapan CASE dan bukannya dengan lajur sumber yang mewakili hasil. Dengan mengumpulkan mengikut nilai syarat, pertanyaan boleh menggabungkan baris dengan kunci kumpulan dan hasil syarat yang sama.
Sebagai contoh, kumpulan pertanyaan berikut mengikut nama model, jenis cubaan dan ungkapan CASE yang digunakan untuk menukar nilai hasil:
SELECT CURRENT_DATE-1 AS day, model.name, attempt.type, CASE WHEN attempt.result = 0 THEN 0 ELSE 1 END, count(*) FROM attempt attempt, prod_hw_id prod_hw_id, model model WHERE time >= '2013-11-06 00:00:00' AND time < '2013-11-07 00:00:00' GROUP BY model.name, attempt.type, CASE WHEN attempt.result = 0 THEN 0 ELSE 1 END ORDER BY model.name, attempt.type, CASE WHEN attempt.result = 0 THEN 0 ELSE 1 END;
Sebagai alternatif, anda boleh menggunakan alias lajur bagi ungkapan CASE untuk membezakannya daripada lajur sumber hasil:
SELECT CURRENT_DATE-1 AS day, model.name, attempt.type, CASE WHEN attempt.result = 0 THEN 0 ELSE 1 END AS result1, count(*) FROM attempt attempt, prod_hw_id prod_hw_id, model model WHERE time >= '2013-11-06 00:00:00' AND time < '2013-11-07 00:00:00' GROUP BY model.name, attempt.type, result1 ORDER BY model.name, attempt.type, result1;
Adalah penting untuk diingat bahawa pengumpulan mengikut ungkapan CASE menggunakan rujukan kedudukan (cth., "KUMPULAN OLEH 1,2,3") lebih tahan terhadap perubahan dalam senarai PILIH berbanding menggunakan nama lajur dalam klausa GROUP BY.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Mengendalikan Berbilang Baris Hasil Semasa Mengumpul dan Memesan Data dalam SQL?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

TograntpermissionstonewMySQLusers,followthesesteps:1)AccessMySQLasauserwithsufficientprivileges,2)CreateanewuserwiththeCREATEUSERcommand,3)UsetheGRANTcommandtospecifypermissionslikeSELECT,INSERT,UPDATE,orALLPRIVILEGESonspecificdatabasesortables,and4)

Toaddusersinmysqleffectivelyandsecurely, ikutiTheSesteps: 1) usethecreateUserStatementToadDanewuser, spesifyingthehostandastrongpassword.2) GrantnessaryPrivileGeSingSupingTheGrantement, ADHERINGTOTHEPRINCIPREFLEFLEASE.3)

TOADDANEWUSERWITHCEPLEXPELPISIONSIONSIONMYSQL, FOLLONGHESESTEPS: 1) COTETETHEUSERWITHCEATEUSER'NEWUSER '@' LOCSOUSTHOST'IDENTIFIFYBY'PA ssword ';. 2) grantrearaccesstoalltablesin'mydatabase'withgrantselectonmydatabase.to'newuser'@'localhost' ;. 3) GrantWriteAccessto '

Jenis data rentetan di MySQL termasuk char, varchar, binari, varbinary, gumpalan, dan teks. Kolaborasi menentukan perbandingan dan menyusun rentetan. 1.BARI sesuai untuk rentetan panjang tetap, Varchar sesuai untuk rentetan panjang berubah-ubah. 2.Binary dan Varbinary digunakan untuk data binari, dan gumpalan dan teks digunakan untuk data objek besar. 3. Peraturan menyusun seperti UTF8MB4_UNICODE_CI mengabaikan kes atas dan bawah dan sesuai untuk nama pengguna; UTF8MB4_BIN adalah sensitif kes dan sesuai untuk bidang yang memerlukan perbandingan yang tepat.

Pemilihan panjang lajur MySqlvarchar terbaik harus berdasarkan analisis data, pertimbangkan pertumbuhan masa depan, menilai kesan prestasi, dan keperluan set aksara. 1) menganalisis data untuk menentukan panjang biasa; 2) Rizab ruang pengembangan masa depan; 3) memberi perhatian kepada kesan panjang besar pada prestasi; 4) Pertimbangkan kesan set aksara pada penyimpanan. Melalui langkah -langkah ini, kecekapan dan skalabiliti pangkalan data dapat dioptimumkan.

MySqlblobShavelimits: TinyBlob (255bytes), Blob (65,535bytes), MediumBlob (16,777,215bytes), andlongblob (4,294,967,295bytes) Obsefectively: 1) PertimbangkanPerformanceImpactsandstorelargeblobsexternally; 2) ManageBackupSandReplicationCarefly; 3) UsePathsinst

Alat dan teknologi terbaik untuk mengautomasikan penciptaan pengguna di MySQL termasuk: 1. MySqlworkbench, sesuai untuk persekitaran kecil dan sederhana, mudah digunakan tetapi penggunaan sumber yang tinggi; 2. Ansible, sesuai untuk persekitaran pelbagai pelayan, lengkung pembelajaran yang mudah tetapi curam; 3. Skrip python adat, fleksibel tetapi perlu memastikan keselamatan skrip; 4 Boneka dan chef, sesuai untuk persekitaran berskala besar, kompleks tetapi berskala. Skala, keluk pembelajaran dan keperluan integrasi harus dipertimbangkan ketika memilih.

Ya, yoursearchinsideablobinmysqlusingspecifictechniques.1) converttheblobtoautf-8stringwithconvertfunctionandsearchusing.2) forcompressedblobs, usedcompressbeforeconversion.3) overperformanceimpacsanddata


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

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

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

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna
