MySQL多表多列資料高效率聚合方法
在豐富結果集的過程中,常常需要整合來自多個表格的數據,每個表格包含感興趣的特定欄位。然而,使用多個SELECT語句來實現這一點可能會很繁瑣且效率低下。
假設我們需要從兩個表中檢索總計列,如下例所示:
SELECT * FROM ( SELECT COUNT(DAY_IN) AS arr FROM t_hospital WHERE DAY_IN BETWEEN @start_check AND @finish_check AND RES_DATE BETWEEN @start_res AND @finish_res AND ID_daily_hos = @daily_hos GROUP BY DAY_IN ) e, ( SELECT COUNT(PAT_STATUS) AS ONG1 FROM t_hospital WHERE PAT_STATUS LIKE '%ong%' AND DAY_IN BETWEEN @start_check AND @finish_check AND RES_DATE BETWEEN @start_res AND @finish_res AND ID_daily_hos = @daily_hos GROUP BY DAY_IN ) a, ( SELECT COUNT(PAT_STATUS) AS RTED FROM t_hospital WHERE PAT_STATUS LIKE '%rtde%' AND DAY_IN BETWEEN @start_check AND @finish_check AND RES_DATE BETWEEN @start_res AND @finish_res AND ID_daily_hos = @daily_hos GROUP BY DAY_IN ) b, ( SELECT COUNT(PAT_STATUS) AS POLI FROM t_hospital WHERE PAT_STATUS LIKE '%pol%' AND DAY_IN BETWEEN @start_check AND @finish_check AND RES_DATE BETWEEN @start_res AND @finish_res AND ID_daily_hos = @daily_hos GROUP BY DAY_IN ) c, ( SELECT COUNT(PAT_STATUS) AS para FROM t_hospital WHERE PAT_STATUS LIKE '%para%' AND DAY_IN BETWEEN @start_check AND @finish_check AND RES_DATE BETWEEN @start_res AND @finish_res AND ID_daily_hos = @daily_hos GROUP BY DAY_IN ) d
這種方法通常會遇到問題,即只有第一列顯示正確,而其他列的結果則錯誤。
解決方案是使用單一SELECT語句和條件聚合:
SELECT DAY_IN, COUNT(*) AS arr, SUM(IF(PAT_STATUS LIKE '%ong%', 1, 0)) AS ONG1, SUM(IF(PAT_STATUS LIKE '%rtde%', 1, 0)) AS RTED, SUM(IF(PAT_STATUS LIKE '%pol%', 1, 0)) AS POL1, SUM(IF(PAT_STATUS LIKE '%para%', 1, 0)) AS para FROM t_hospital WHERE DAY_IN BETWEEN @start_check AND @finish_check AND RES_DATE BETWEEN @start_res AND @finish_res AND ID_daily_hos = @daily_hos GROUP BY DAY_IN
在這個修改後的語句中,條件聚合使用IF()函數來評估每一行中特定的PAT_STATUS模式,對匹配的模式遞增計數。然後,SUM()函數聚合這些計數,產生所需的結果集。
以上是如何有效率地聚合 MySQL 中多個表格的多個資料列的資料?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL學習路徑包括基礎知識、核心概念、使用示例和優化技巧。 1)了解表、行、列、SQL查詢等基礎概念。 2)學習MySQL的定義、工作原理和優勢。 3)掌握基本CRUD操作和高級用法,如索引和存儲過程。 4)熟悉常見錯誤調試和性能優化建議,如合理使用索引和優化查詢。通過這些步驟,你將全面掌握MySQL的使用和優化。

MySQL在現實世界的應用包括基礎數據庫設計和復雜查詢優化。 1)基本用法:用於存儲和管理用戶數據,如插入、查詢、更新和刪除用戶信息。 2)高級用法:處理複雜業務邏輯,如電子商務平台的訂單和庫存管理。 3)性能優化:通過合理使用索引、分區表和查詢緩存來提升性能。

MySQL中的SQL命令可以分為DDL、DML、DQL、DCL等類別,用於創建、修改、刪除數據庫和表,插入、更新、刪除數據,以及執行複雜的查詢操作。 1.基本用法包括CREATETABLE創建表、INSERTINTO插入數據和SELECT查詢數據。 2.高級用法涉及JOIN進行表聯接、子查詢和GROUPBY進行數據聚合。 3.常見錯誤如語法錯誤、數據類型不匹配和權限問題可以通過語法檢查、數據類型轉換和權限管理來調試。 4.性能優化建議包括使用索引、避免全表掃描、優化JOIN操作和使用事務來保證數據一致性

InnoDB通過undolog實現原子性,通過鎖機制和MVCC實現一致性和隔離性,通過redolog實現持久性。 1)原子性:使用undolog記錄原始數據,確保事務可回滾。 2)一致性:通過行級鎖和MVCC確保數據一致。 3)隔離性:支持多種隔離級別,默認使用REPEATABLEREAD。 4)持久性:使用redolog記錄修改,確保數據持久保存。

MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

InnoDB通過Next-KeyLocking機制有效防止幻讀。 1)Next-KeyLocking結合行鎖和間隙鎖,鎖定記錄及其間隙,防止新記錄插入。 2)在實際應用中,通過優化查詢和調整隔離級別,可以減少鎖競爭,提高並發性能。


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