複数の SQL LEFT JOIN によって不正確な訪問数が生成されるのはなぜですか?
複数の SQL LEFT JOIN による不正確な訪問数について理解する
この記事では、SQL クエリの一般的な問題、つまり複数の LEFT JOIN
操作を使用したときに誤った訪問数が取得される問題について調査します。 目標は、アカウント残高、食料品店への訪問、魚市場への訪問などのユーザー データを取得することです。 単純なクエリでは、多くの場合、誇張された結果 (例: "1"、"12"、"12") が生成されます。
この問題は、LEFT JOIN
の左から右への実行に起因します。 結合されたテーブルに複数の一致するエントリがある場合、後続の結合ごとに行数が増加します。 たとえば、3 つの食料品テーブルを 1 人のユーザーに結合すると、結果は 3 行になります。 その後、4 つの魚市場テーブルと結合すると、これが 12 行に拡張され、訪問数が不正確になります。
解決策: サブクエリによる事前集計
この解決策には、users
テーブルに結合する前に、各テーブルの訪問数を事前に集計することが含まれます。これにより、行の乗算の問題が回避されます。 修正されたクエリでは、サブクエリを使用してこれを実現します。
SELECT u.id, u.account_balance, g.grocery_visits, f.fishmarket_visits FROM users u LEFT JOIN ( SELECT user_id, COUNT(*) AS grocery_visits FROM grocery GROUP BY user_id ) g ON g.user_id = u.id LEFT JOIN ( SELECT user_id, COUNT(*) AS fishmarket_visits FROM fishmarket GROUP BY user_id ) f ON f.user_id = u.id ORDER BY u.id;
COALESCE による欠損値の処理
ユーザーが特定の場所を訪問していない場合を適切に処理するために、COALESCE
関数は NULL
値を 0 (またはその他の任意の値) に置き換えることができます。
SELECT u.id, u.account_balance, COALESCE(g.grocery_visits, 0) AS grocery_visits, COALESCE(f.fishmarket_visits, 0) AS fishmarket_visits FROM users u LEFT JOIN ( SELECT user_id, COUNT(*) AS grocery_visits FROM grocery GROUP BY user_id ) g ON g.user_id = u.id LEFT JOIN ( SELECT user_id, COUNT(*) AS fishmarket_visits FROM fishmarket GROUP BY user_id ) f ON f.user_id = u.id ORDER BY u.id;
この改善されたクエリは、各ユーザーの食料品店や魚市場の訪問回数を正確に反映します。 データを事前に集計することで、カスケード LEFT JOIN
の落とし穴を回避し、正確な結果を保証します。
以上が複数の SQL LEFT JOIN によって不正確な訪問数が生成されるのはなぜですか?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。

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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。

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。

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MySQLは、インストールが簡単で、強力で管理しやすいため、初心者に適しています。 1.さまざまなオペレーティングシステムに適した、単純なインストールと構成。 2。データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、更新、削除などの基本操作をサポートします。 3.参加オペレーションやサブクエリなどの高度な機能を提供します。 4.インデックス、クエリの最適化、テーブルパーティション化により、パフォーマンスを改善できます。 5。データのセキュリティと一貫性を確保するために、バックアップ、リカバリ、セキュリティ対策をサポートします。
