複数のテーブルを結合すると MySQL SUM() の結果が正しくないのはなぜですか?
MySQL SUM() と複数テーブル結合: 不正な集計の回避
MySQL で SUM()
計算を複数のテーブル結合と組み合わせるには、不正確な結果を防ぐために慎重な考慮が必要です。よくある落とし穴は、結合時のデカルト積効果から発生し、合計が膨らむ原因となります。
問題: SUM() の結果が水増しされてしまう
ユーザーが、それぞれ異なるテーブルから合計を計算する 2 つのクエリを 1 つの結合クエリに統合しようとしました。
クエリ 1 (走行距離): 教師ごとにグループ化された、1 週間あたりの運転時間 (分単位) を合計します。
SELECT last_name, first_name, ..., SUM(drive_time) AS MINUTES FROM bhds_mileage ... WHERE mil_date BETWEEN ... AND ... GROUP BY ...
クエリ 2 (タイムカード): 教師ごとにグループ化された、1 週間あたりの合計時間を合計します。
SELECT last_name, first_name, ..., SUM(tm_hours) AS total FROM bhds_timecard ... WHERE tm_date BETWEEN ... AND ... GROUP BY ...
失敗した参加試行:
ユーザーがこれらのクエリを直接結合しようとした結果、合計が不正確になりました:
SELECT last_name, first_name, ..., SUM(tm_hours) AS total, SUM(drive_time) AS MINUTES FROM bhds_timecard ... LEFT JOIN bhds_mileage ... ON ... WHERE ... GROUP BY ...
問題は? SUM()
関数は結合後に適用され、結合されたテーブル間で複数の一致する行が存在する可能性があるため、合計の乗算が行われました。
解決策: 事前に集計されたサブクエリ
正しいアプローチには、結合する前にサブクエリの合計を事前に集計することが含まれます。
SELECT last_name, first_name, ..., total, minutes FROM bhds_teachers ... LEFT JOIN ( -- Subquery 1: Mileage SUM SELECT teacher_id, SUM(drive_time) AS minutes, ... FROM bhds_mileage ... WHERE mil_date BETWEEN ... AND ... GROUP BY teacher_id ) AS m ON ... LEFT JOIN ( -- Subquery 2: Timecard SUM SELECT teacher_id, SUM(tm_hours) AS total, ... FROM bhds_timecard ... WHERE tm_date BETWEEN ... AND ... GROUP BY teacher_id ) AS t ON ...
個別のサブクエリ内で SUM()
操作を実行することで、結合が行われる前に各テーブルのデータが正しく集計され、合計の乗算が防止され、正確な結果が得られるようにします。 teacher_id
(または同等のもの) は、正しい結合条件にとって重要です。
以上が複数のテーブルを結合すると MySQL SUM() の結果が正しくないのはなぜですか?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。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いは次のとおりです。1。クラスター化されたインデックスは、インデックス構造にデータを保存します。これは、プライマリキーと範囲でクエリするのに適しています。 2.非クラスター化されたインデックスストアは、インデックスキー値とデータの行へのポインターであり、非プリマリーキー列クエリに適しています。

MySQLは、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)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

データ統合の簡素化:AmazonrdsmysqlとRedshiftのゼロETL統合効率的なデータ統合は、データ駆動型組織の中心にあります。従来のETL(抽出、変換、負荷)プロセスは、特にデータベース(AmazonrdsmysQlなど)をデータウェアハウス(Redshiftなど)と統合する場合、複雑で時間がかかります。ただし、AWSは、この状況を完全に変えたゼロETL統合ソリューションを提供し、RDSMYSQLからRedshiftへのデータ移行のための簡略化されたほぼリアルタイムソリューションを提供します。この記事では、RDSMysQl Zero ETLのRedshiftとの統合に飛び込み、それがどのように機能するか、それがデータエンジニアと開発者にもたらす利点を説明します。
