相互積の問題を回避するために、MySQL で結合テーブルの集計値を正しく合計する方法
SUM 集計を使用して MySQL のテーブルを結合する: 製品間の問題を解決する
SUM 集計関数を使用して 2 つのクエリを結合すると、MySQL で問題が発生することがよくあります。テーブル間の外積により、SUM 値が不正確になる可能性があります。この問題を解決するには、SUM 関数をサブクエリにカプセル化する必要があります。
2 つのクエリで、特定の日付と教師 ID 5 の SUM(drive_time) と SUM(tm_hours) をそれぞれ取得する次の例を考えてみましょう。
クエリ 1:
SELECT last_name, first_name, DATE_FORMAT(mil_date, '%m/%d/%y') AS dates, SUM(drive_time) MINUTES FROM bhds_mileage LEFT JOIN bhds_teachers i ON i.ds_id = bhds_mileage.ds_id WHERE mil_date BETWEEN '2016-04-11' AND '2016-04-30' AND bhds_mileage.ds_id = 5 GROUP BY CONCAT(YEAR(mil_date), '/', WEEK(mil_date)), bhds_mileage.ds_id ORDER BY last_name ASC, dates ASC
クエリ 2:
SELECT last_name, first_name, DATE_FORMAT(tm_date, '%m/%d/%y') AS dates, SUM(tm_hours) total FROM bhds_timecard LEFT JOIN bhds_teachers i ON i.ds_id = bhds_timecard.ds_id WHERE tm_date BETWEEN '2016-04-11' AND '2016-04-30' AND bhds_timecard.ds_id = 5 GROUP BY CONCAT(YEAR(tm_date), '/', WEEK(tm_date)), bhds_timecard.ds_id ORDER BY last_name ASC, dates ASC
単純な接続の試行:
これらのクエリを組み合わせる簡単な方法は、次のように連結することです:
SELECT last_name, first_name, DATE_FORMAT(tm_date, '%m/%d/%y') AS dates, SUM(tm_hours) total, SUM(drive_time) MINUTES FROM bhds_timecard LEFT JOIN bhds_teachers i ON i.ds_id = bhds_timecard.ds_id LEFT JOIN bhds_mileage ON DATE_FORMAT(bhds_timecard.tm_date, '%m/%d/%y') = DATE_FORMAT(bhds_mileage.mil_date, '%m/%d/%y') AND bhds_timecard.ds_id = bhds_mileage.ds_id WHERE tm_date BETWEEN '2016-04-11' AND '2016-04-30' AND bhds_timecard.ds_id = 5 GROUP BY CONCAT(YEAR(tm_date), '/', WEEK(tm_date)), bhds_timecard.ds_id
ただし、このアプローチではテーブル間に外積が作成され、SUM 値が不正確になります。
解決策:
正しい SUM 値を取得するには、SUM 集計関数をサブクエリに移動します。これにより、積間の問題が回避され、SUM 値が関連する行のみで計算されるようになります:
SELECT last_name, first_name, DATE_FORMAT(LEAST(mil_date, tm_date), '%m/%d/%y') AS dates, total, minutes FROM bhds_teachers AS i LEFT JOIN ( SELECT ds_id, YEARWEEK(mil_date) AS week, MIN(mil_date) AS mil_date, SUM(drive_time) AS minutes FROM bhds_mileage WHERE mil_date BETWEEN '2016-04-11' AND '2016-04-30' AND bhds_mileage.ds_id = 5 GROUP BY ds_id, week ) AS m ON m.ds_id = i.ds_id LEFT JOIN ( SELECT ds_id, YEARWEEK(tm_date) AS week, MIN(tm_date) AS tm_date, SUM(tm_hours) AS total FROM bhds_timecard WHERE tm_date BETWEEN '2016-04-11' AND '2016-04-30' AND bhds_timecard.ds_id = 5 GROUP BY ds_id, week ) AS t ON t.ds_id = i.ds_id AND t.week = m.week
以上が相互積の問題を回避するために、MySQL で結合テーブルの集計値を正しく合計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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INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

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は、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

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。
