MySQL で空の行を含む日付間のデータを選択する方法?
MySQL で空の行を含む日付間のデータを選択する
データベースから指定した日付間のデータを取得するのは一般的なタスクです。ただし、日付範囲内に空の行も含める必要がある場合は、困難になる可能性があります。この記事では、MySQL でこの問題に対処する手法を検討します。
データと日付を含む行を含む「tbl」という名前のテーブルを考えます。
2009-06-25 75 2009-07-01 100 2009-07-02 120
選択する一般的なクエリ2 つの日付の間のデータ、たとえば「2009-06-25」と「2009-07-01」の場合、 be:
SELECT data FROM tbl WHERE date BETWEEN '2009-06-25' AND '2009-07-01'
ただし、このクエリでは、この範囲内の空の日付は失われます。これらを含めるために、MySQL は「カレンダー テーブル」として知られる強力な概念を提供します。
カレンダー テーブルは、一連の日付を含むヘルパー テーブルです。このガイドで説明されている手法を使用して簡単に作成できます。
-- create some infrastructure CREATE TABLE ints (i INTEGER); INSERT INTO ints VALUES (0), (1), (2), (3), (4), (5), (6), (7), (8), (9); -- only works for 100 days, add more ints joins for more SELECT cal.date, tbl.data FROM ( SELECT '2009-06-25' + INTERVAL a.i * 10 + b.i DAY as date FROM ints a JOIN ints b ORDER BY a.i * 10 + b.i ) cal LEFT JOIN tbl ON cal.date = tbl.date WHERE cal.date BETWEEN '2009-06-25' AND '2009-07-01';
このクエリは、'2009-06-25' から '2009-07-01' までのすべての行を返します。 「データ」の値はゼロ。サブクエリを定期的に更新されるカレンダー テーブルに置き換えることで、この手法を最適化できることに注意してください。
以上がMySQL で空の行を含む日付間のデータを選択する方法?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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他のプログラミング言語と比較して、MySQLは主にデータの保存と管理に使用されますが、Python、Java、Cなどの他の言語は論理処理とアプリケーション開発に使用されます。 MySQLは、データ管理のニーズに適した高性能、スケーラビリティ、およびクロスプラットフォームサポートで知られていますが、他の言語は、データ分析、エンタープライズアプリケーション、システムプログラミングなどのそれぞれの分野で利点があります。

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

MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。

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。
