


Wie wählt man effizient Datensätze aus, die mehreren Bedingungen in derselben Spalte in SQL entsprechen?
Tipp zur SQL-Abfrage mit mehreren Bedingungen für Datensätze in derselben Spalte
Bei SQL-Abfragen erfordert das Filtern von Datensätzen basierend auf mehreren Bedingungen, insbesondere wenn diese Bedingungen für dieselbe Spalte gelten, einige Fähigkeiten. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit dieser Situation effizient umgehen können.
Zum Beispiel ordnet eine Tabelle Benutzer und Tag-Typen zu und das Ziel besteht darin, die Kontakt-ID zu erhalten, die mit dem Häkchen in allen Suchformularen übereinstimmt. Auf den ersten Blick erscheint die folgende Abfrage intuitiv:
SELECT contactid WHERE flag = 'Volunteer' AND flag = 'Uploaded'...
Es werden jedoch keine Ergebnisse zurückgegeben. Weil der UND-Operator erfordert, dass dieselbe Zeile gleichzeitig zwei Bedingungen erfüllt, und eine solche Zeile in dieser Tabelle nicht vorhanden ist.
Um dieses Problem zu lösen, besteht eine Möglichkeit darin, GROUP BY
und HAVING COUNT(*) = n
zu verwenden, wobei n die Anzahl der ausgewählten Marker ist:
SELECT contact_id FROM your_table WHERE flag IN ('Volunteer', 'Uploaded', ...) GROUP BY contact_id HAVING COUNT(*) = 2 -- // 必须与WHERE flag IN (...) 列表中的数量匹配
Diese Methode prüft, ob die contact_id n-mal mit jedem der n Tags vorkommt, die in der WHERE
-Klausel enthalten sind. Eine andere Möglichkeit ist die Verwendung von join:
SELECT T1.contact_id FROM your_table T1 JOIN your_table T2 ON T1.contact_id = T2.contact_id AND T2.flag = 'Uploaded' -- // 如有必要,可以添加更多连接 WHERE T1.flag = 'Volunteer'
Hier werden mehrere Joins verwendet, um Zeilen, die dieselbe contact_id darstellen, mit den erforderlichen Tags zu verknüpfen.
Welche Methode Sie wählen, hängt von der Anzahl der zu prüfenden Tags und der Anzahl der übereinstimmenden Datensätze ab. GROUP BY
kann schneller sein, wenn es um eine große Anzahl von Tags und eine kleine Anzahl von Übereinstimmungen geht, während der Join möglicherweise eine bessere Leistung erbringt, wenn die Anzahl der Tags gering ist und es viele Übereinstimmungen gibt. Es wird empfohlen, beide Methoden an realen Daten zu testen, um die beste Leistung zu erzielen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie wählt man effizient Datensätze aus, die mehreren Bedingungen in derselben Spalte in SQL entsprechen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
