


Comment fusionner des tables SQL et garantir des valeurs de date uniques ?
Fusionner des tables et garantir des valeurs de date uniques dans SQL
Pour fusionner deux tables tout en garantissant l'unicité des valeurs de date, utilisez l'approche suivante :
- Union des deux sous-requêtes : Créez deux sous-requêtes pour extraire des données à partir des tables Entrants et Sortants. Additionnez la colonne Quantité dans la sous-requête Inbound et comptez le OutboundType dans la sous-requête Outbound.
- Combinez les résultats avec Union All : Combinez les résultats des deux sous-requêtes à l'aide de l'opérateur UNION ALL. Cela créera un ensemble de résultats unique contenant à la fois les transactions entrantes et sortantes.
- Regrouper par date et produit : Appliquez l'opérateur GROUP BY à l'ensemble de résultats combiné, en utilisant les colonnes Date et Produit comme critères de regroupement. Cela garantira que chaque combinaison date-produit unique n'est représentée qu'une seule fois dans le résultat final.
- Somme entrante et sortante : Utilisez SUM pour calculer la quantité totale entrante pour chaque combinaison date-produit. et SUM pour compter le total des transactions sortantes pour chaque combinaison.
- Afficher les résultats : L'ensemble de résultats final affichera la date, le produit et le total. Quantité entrante et total des transactions sortantes pour chaque date et combinaison de produits uniques.
Exemple de code :
SELECT Date, Product, SUM(Inbound) AS Inbound, SUM(Outbound) AS Outbound FROM ((SELECT Inbound_Date AS Date, Product, SUM(Quantity) AS Inbound, 0 AS Outbound FROM Inbound GROUP BY 1, 2 ) UNION ALL (SELECT Outbound_Date, Product, 0 AS Inbound, COUNT(*) AS Outbound FROM Outbound GROUP BY 1, 2 ) ) io GROUP BY Date, Product;
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Le rôle principal de MySQL dans les applications Web est de stocker et de gérer les données. 1.MySQL traite efficacement les informations utilisateur, les catalogues de produits, les enregistrements de transaction et autres données. 2. Grâce à SQL Query, les développeurs peuvent extraire des informations de la base de données pour générer du contenu dynamique. 3.MySQL fonctionne basé sur le modèle client-serveur pour assurer une vitesse de requête acceptable.

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.
