


MySQL dengan cekap memperoleh rekod terakhir setiap kumpulan
Dalam SQL, mengekstrak rekod terkini untuk setiap kumpulan boleh menjadi rumit. Senario biasa ialah: terdapat berbilang rekod dalam jadual yang berkongsi kunci utama yang sama dan entri terkini untuk setiap kunci utama perlu diekstrak. Artikel ini menyediakan penyelesaian yang cekap dan optimum.
Huraian Masalah
Pertimbangkan jadual messages
berikut:
Id | Name | Other_Columns |
---|---|---|
1 | A | A_data_1 |
2 | A | A_data_2 |
3 | A | A_data_3 |
4 | B | B_data_1 |
5 | B | B_data_2 |
6 | C | C_data_1 |
Pertanyaan kumpulan asas menggunakan SELECT * FROM messages GROUP BY Name
menghasilkan keputusan berikut:
Id | Name | Other_Columns |
---|---|---|
1 | A | A_data_1 |
4 | B | B_data_1 |
6 | C | C_data_1 |
Walau bagaimanapun, output yang diingini ialah rekod terkini untuk setiap kumpulan:
Id | Name | Other_Columns |
---|---|---|
3 | A | A_data_3 |
5 | B | B_data_2 |
6 | C | C_data_1 |
Penyelesaian
Gunakan fungsi tetingkap (MySQL 8.0 dan lebih baru)
MySQL 8.0 memperkenalkan fungsi tetingkap, yang menyediakan penyelesaian yang elegan untuk mencari rekod terakhir setiap kumpulan. Pertanyaan berikut menggunakan fungsi ROW_NUMBER()
untuk mencapai ini:
WITH ranked_messages AS ( SELECT m.*, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY name ORDER BY id DESC) AS rn FROM messages AS m ) SELECT * FROM ranked_messages WHERE rn = 1;
Gunakan LEFT JOIN (versi awal MySQL)
Sebelum MySQL 8.0, penyelesaian yang paling berkesan ialah menggunakan LEFT JOIN
:
SELECT m1.* FROM messages m1 LEFT JOIN messages m2 ON (m1.name = m2.name AND m1.id < m2.id) WHERE m2.id IS NULL;
Prestasi dan kebolehgunaan
Walaupun kedua-dua penyelesaian adalah cekap, prestasinya mungkin berbeza-beza bergantung pada saiz dan pengedaran data. Untuk set data yang besar dan pelbagai, pendekatan fungsi tetingkap sering disyorkan.
Jika data menunjukkan corak tertentu (cth. rekod yang agak sedikit bagi setiap kumpulan), pendekatan LEFT JOIN
mungkin lebih cekap.
Tanda Aras
Pendekatan LEFT JOIN
telah terbukti lebih baik daripada teknik pengelompokan dalam banyak kes. Contohnya, dalam pangkalan data yang besar dengan berjuta-juta baris, kaedah LEFT JOIN
mengambil masa kurang daripada satu saat untuk dilaksanakan, manakala teknik pengumpulan mengambil masa lebih daripada satu minit.
Walau bagaimanapun, anda sentiasa disyorkan untuk menguji kedua-dua penyelesaian pada set data khusus anda untuk menentukan pendekatan terbaik.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk mencari rekod terakhir dalam setiap kumpulan di MySQL?. 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

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

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

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