


Comment sélectionner plusieurs colonnes à partir d'une seule sous-requête dans MySQL ?
Sélection de plusieurs colonnes à partir d'une seule sous-requête dans MySQL
Problème
Lorsque l'on traite plusieurs tables, il peut être nécessaire de sélectionner plusieurs colonnes dans une sous-requête. Cependant, de simples jointures peuvent ne pas donner le résultat souhaité lorsqu'il manque des enregistrements dans la sous-table.
Solution
La clé pour résoudre ce problème réside dans la compréhension que les tables peuvent être dérivées des deux tables physiques. et sous-requêtes. En tirant parti de ce concept, il devient possible de récupérer plusieurs colonnes à partir d'une seule sous-requête.
Considérons l'exemple suivant :
SELECT a.attr, b.id, b.trans, b.lang FROM attribute a JOIN ( SELECT at.id AS id, at.translation AS trans, at.language AS lang, a.attribute FROM attributeTranslation at ) b ON (a.id = b.attribute AND b.lang = 1)
Dans cet exemple, la sous-requête génère une table virtuelle b qui contient les colonnes souhaitées. En joignant cette table virtuelle à la table principale a, nous pouvons récupérer toutes les données nécessaires en une seule requête.
Extension de la technique
Cette technique peut être étendue pour inclure des tables récapitulatives ou de regroupement . Par exemple, la requête suivante génère une table virtuelle c avec un nombre de traductions pour chaque attribut :
SELECT a.attr, b.id, b.trans, b.lang, c.langcount FROM attribute a JOIN ( SELECT at.id AS id, at.translation AS trans, at.language AS lang, at.attribute FROM attributeTranslation at ) b ON (a.id = b.attribute AND b.lang = 1) JOIN ( SELECT count(*) AS langcount, at.attribute FROM attributeTranslation at GROUP BY at.attribute ) c ON (a.id = c.attribute)
Cette requête renvoie les colonnes souhaitées ainsi que le nombre de traductions pour chaque attribut.
Considérations relatives aux performances
Bien que cette technique offre de la flexibilité, la performance doit être prise en compte. Les optimiseurs MySQL sont capables de fusionner des sous-requêtes similaires, mais il est recommandé d'éviter une utilisation excessive des sous-requêtes et d'optimiser les requêtes pour plus d'efficacité. Rejoindre plusieurs tables peut être une option plus efficace dans certains scénarios.
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INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.
