MySQL の GROUP_CONCAT を元に戻す方法: 連結された文字列を個々の値に分割する?
MySQL における GROUP_CONCAT の逆関数の謎を解く
データ操作の領域では、GROUP_CONCAT 関数は複数の値を連結して単一の文字列。ただし、連結された文字列を個々の値に分割する逆の操作には課題が伴います。
当面の問題
テーブル "colors" があるシナリオを考えてみましょう。 " のデータ構造:
+----+----------------------+ | id | colors | +----+----------------------+ | 1 | Red,Green,Blue | | 2 | Orangered,Periwinkle | +----+----------------------+
あなたの目標は、このデータをより詳細なデータに変換することです。 format:
+----+------------+ | id | colors | +----+------------+ | 1 | Red | | 1 | Green | | 1 | Blue | | 2 | Orangered | | 2 | Periwinkle | +----+------------+
解決策: SQL の奥深くに飛び込む
このデータの変換を実現するには、SUBSTRING_INDEX 関数の機能を利用できます。この多用途関数を使用すると、区切り文字に基づいて特定の部分文字列を抽出できます。
SELECT id, SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(colors, ',', n.digit+1), ',', -1) color FROM colors INNER JOIN (SELECT 0 digit UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3) n ON LENGTH(REPLACE(colors, ',' , '')) <= LENGTH(colors)-n.digit ORDER BY id, n.digit
クエリの背後にあるメカニズムを明らかにする
外側のクエリは、「id」列を選択し、は、SUBSTRING_INDEX 関数を 2 回ネストして、必要な部分文字列を分離します。 SUBSTRING_INDEX の最初の呼び出しでは、(n.digit 1) 番目のコンマまでの部分文字列が抽出され、2 回目の呼び出しでは、(n.digit 1) 番目のコンマ以降の部分文字列から文字列の末尾までが抽出されます。
サブクエリを使用した INNER JOIN により、SUBSTRING_INDEX 関数が最大 4 つの部分文字列に適用されます。サブクエリの「数字」列によって定義されます。より多くの部分文字列をサポートするには、それに応じてサブクエリを調整します。
最後に、ORDER BY 句は結果を「id」で並べ替え、次に各行の部分文字列の数値シーケンスで並べ替えます。
デモとクレジット
実際的なデモについては、リファレンスにリンクされているフィドルを参照してください。
参考資料
[カンマ区切りリストから複数の値を抽出](https://www.data-generator.com/fiddle/d3c78f201137b4b56a63a95332b8106b)
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MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQLの基本操作には、データベース、テーブルの作成、およびSQLを使用してデータのCRUD操作を実行することが含まれます。 1.データベースの作成:createdatabasemy_first_db; 2。テーブルの作成:createTableBooks(idintauto_incrementprimarykey、titlevarchary(100)notnull、authorvarchar(100)notnull、published_yearint); 3.データの挿入:InsertIntoBooks(タイトル、著者、公開_year)VA

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Innodbbufferpoolは、データをキャッシュしてページをインデックス作成することにより、ディスクI/Oを削減し、データベースのパフォーマンスを改善します。その作業原則には次のものが含まれます。1。データ読み取り:Bufferpoolのデータを読む。 2。データの書き込み:データを変更した後、bufferpoolに書き込み、定期的にディスクに更新します。 3.キャッシュ管理:LRUアルゴリズムを使用して、キャッシュページを管理します。 4.読みメカニズム:隣接するデータページを事前にロードします。 BufferPoolのサイジングと複数のインスタンスを使用することにより、データベースのパフォーマンスを最適化できます。

MySQLは、テーブル構造とSQLクエリを介して構造化されたデータを効率的に管理し、外部キーを介してテーブル間関係を実装します。 1.テーブルを作成するときにデータ形式と入力を定義します。 2。外部キーを使用して、テーブル間の関係を確立します。 3。インデックス作成とクエリの最適化により、パフォーマンスを改善します。 4.データベースを定期的にバックアップおよび監視して、データのセキュリティとパフォーマンスの最適化を確保します。
