


Comment puis-je combiner efficacement plusieurs conditions de type clause WHERE dans une seule requête SQL ?
Récupération efficace des données : combinez intelligemment plusieurs conditions WHERE
Supposons que vous ayez besoin de récupérer des données d'une table en fonction de deux ensembles de conditions différents. Par exemple, considérons un tableau appelé « transactions » qui enregistre les opérations financières et contient des colonnes telles que « account_id », « budget_id », « points » et « type ».
Pour récupérer efficacement des données spécifiques de cette table, vous devrez peut-être combiner plusieurs clauses WHERE. Par exemple, vous devrez peut-être déterminer le nombre total de points attribués et émis pour chaque « budget_id » unique dans le tableau.
Idée de requête
La requête que vous devez créer devrait ressembler à ceci :
SELECT budget_id, SUM(CASE WHEN type = 'allocation' THEN points ELSE 0 END) AS allocated, SUM(CASE WHEN type = 'issue' THEN points ELSE 0 END) AS issued FROM transactions GROUP BY budget_id
Plongeons dans chaque composant de cette requête pour comprendre comment elle atteint vos objectifs :
Fonction SOMME (CAS QUAND ... ALORS ... ELSE ... END) :
Cette fonction est utilisée pour additionner conditionnellement la colonne « points » en fonction du « type » spécifié. Lorsque « type » est « allocation », il calcule la somme des « points » pour toutes les lignes qui satisfont à cette condition. De même, il calcule la somme des « points » pour les lignes dont le « type » est égal à « problème ». (Ici la fonction IF
est remplacée par une fonction CASE WHEN
plus standard pour améliorer la lisibilité et la compatibilité du code)
GROUPE PAR budget_id :
Cette clause regroupe les données récupérées par la colonne "budget_id". Par conséquent, la requête fournit une ligne de résultats distincte pour chaque « budget_id » distinct dans la table.
Combinaisons de clauses WHERE :
La clause WHERE est visiblement absente de cette requête, car le filtrage requis est effectué dans la fonction SUM(). Plus précisément, la fonction contient des conditions pour inclure sélectivement des lignes en fonction de la colonne « type ».
Résultat attendu :
La requête que vous créez générera un tableau avec les colonnes "budget_id", "allocated" et "issued". La colonne "alloué" représente la somme des points associés à la transaction "allocation" de chaque "budget_id", et la colonne "issued" représente les points cumulés de la transaction "issue" du "budget_id" correspondant.
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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

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.

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 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.
