


Comment joindre des tables avec des valeurs séparées par des virgules à l'aide de SQL ?
Joindre des tables avec des valeurs séparées par des virgules : un guide complet
Les tables de base de données contiennent souvent des valeurs séparées par des virgules dans certaines colonnes. Cela pose un défi lors de l'interrogation des données, car chaque valeur doit être associée à sa ligne correspondante. Un scénario courant consiste à joindre deux tables où une colonne contient des valeurs séparées par des virgules faisant référence à l'autre table.
Considérons l'exemple suivant :
Tableau Notes
nid | forDepts |
---|---|
1 | 1,2,4 |
2 | 4,5 |
Tableau des positions
id | name |
---|---|
1 | Executive |
2 | Corp Admin |
3 | Sales |
4 | Art |
5 | Marketing |
L'objectif consiste à associer la colonne « forDepts » de la table Notes aux noms de département correspondants de la table Positions. Le résultat souhaité doit être :
nid | DepartmentName |
---|---|
1 | Executive, Corp Admin, Art |
2 | Art, Marketing |
Sans modifier la structure de la base de données, cela peut être obtenu en utilisant une combinaison de fonctions SQL.
En utilisant FIND_IN_SET et GROUP_CONCAT
Une combinaison des fonctions FIND_IN_SET et GROUP_CONCAT peut être utilisée pour extraire et agréger les noms de département pour chaque Valeur 'forDepts' :
SELECT a.nid, GROUP_CONCAT(b.name ORDER BY b.id) DepartmentName FROM Notes a INNER JOIN Positions b ON FIND_IN_SET(b.id, a.forDepts) > 0 GROUP BY a.nid
Comment ça marche
- La fonction FIND_IN_SET vérifie si une valeur spécifiée existe dans une chaîne séparée par des virgules. Dans ce cas, il est utilisé pour déterminer si la valeur 'forDepts' dans la table Notes contient l'identifiant d'un département dans la table Positions.
- La clause INNER JOIN correspond aux lignes des tables Notes et Positions où le La condition FIND_IN_SET est vraie.
- La fonction GROUP_CONCAT agrège les noms de département correspondants pour chaque « nid » dans la table Notes. La clause ORDER BY garantit que les noms sont triés par ordre croissant en fonction de leur identifiant.
Résultat
La sortie de la requête serait la table souhaitée avec la colonne 'nid' jointe au 'DepartmentName' correspondant séparé par des virgules column.
Conclusion
En tirant parti des fonctions FIND_IN_SET et GROUP_CONCAT, nous pouvons joindre efficacement deux tables avec des valeurs séparées par des virgules, ce qui nous permet d'extraire et d'agréger des données entre les tables. , même lorsque la structure de la base de données n'est pas normalisée. Cette technique s'avère particulièrement utile lors de l'exportation de données vers d'autres applications, comme Excel.
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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.

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.

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MySQL vaut la peine d'être appris car il s'agit d'un puissant système de gestion de la base de données open source adapté au stockage, à la gestion et à l'analyse des données. 1) MySQL est une base de données relationnelle qui utilise SQL pour faire fonctionner les données et convient à la gestion structurée des données. 2) Le langage SQL est la clé pour interagir avec MySQL et prend en charge les opérations CRUD. 3) Le principe de travail de MySQL inclut l'architecture client / serveur, le moteur de stockage et l'optimiseur de requête. 4) L'utilisation de base comprend la création de bases de données et de tables, et l'utilisation avancée implique de rejoindre des tables à l'aide de la jointure. 5) Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes d'autorisation, et les compétences de débogage incluent la vérification de la syntaxe et l'utilisation des commandes Explication. 6) L'optimisation des performances implique l'utilisation d'index, l'optimisation des instructions SQL et la maintenance régulière des bases de données.
