MySQL ウィンドウ関数を使用してリストのランキングを達成する方法
まず、テスト テーブルを構築します
create table praise_record( id bigint primary key auto_increment, name varchar(10), praise_num int ) ENGINE=InnoDB;
次に、chatGpt にいくつかのテスト データを生成させます
INSERT INTO praise_record (name, praise_num) VALUES ('John', 5); INSERT INTO praise_record (name, praise_num) VALUES ('Jane', 3); INSERT INTO praise_record (name, praise_num) VALUES ('Bob', 10); INSERT INTO praise_record (name, praise_num) VALUES ('Alice', 3); INSERT INTO praise_record (name, praise_num) VALUES ('David', 7); INSERT INTO praise_record (name, praise_num) VALUES ('oct', 7);
その後、ニーズを認識し始めることができます。「いいね!」のリストを返します。ランキングを返す
rank()
rank() 関数を使用していいねのリストを返します。rank() over()
## 注意这里返回的rank字段要用反引号包起来 select name, praise_num, rank() over (order by praise_num desc) as `rank` from praise_record; +-------+------------+------+ | name | praise_num | rank | +-------+------------+------+ | Bob | 10 | 1 | | David | 7 | 2 | | oct | 7 | 2 | | John | 5 | 4 | | Jane | 3 | 5 | | Alice | 3 | 5 | +-------+------------+------+
Rank()関数を使用すると、同じいいね数でも同じ順位となり、順位が急上昇する場合があり、最終的な順位は連続しません
dense_rank()
dense_rank() 関数を使用していいねのリストを返します。dense_rank() over()
select name, praise_num, dense_rank() over (order by praise_num desc) as `rank` from praise_record; +-------+------------+------+ | name | praise_num | rank | +-------+------------+------+ | Bob | 10 | 1 | | David | 7 | 2 | | oct | 7 | 2 | | John | 5 | 3 | | Jane | 3 | 4 | | Alice | 3 | 4 | +-------+------------+------+
rank() 関数と同じで、同じ数のいいねをすると同じランキングが返されます。ただし、dense_rank() によって返される最終的なランキングは連続ランキングです
row_number()
row_number() 関数はいいねのリストを返し、row_number() over()
select name, praise_num, row_number() over (order by praise_num desc) as `rank` from praise_record; +-------+------------+------+ | name | praise_num | rank | +-------+------------+------+ | Bob | 10 | 1 | | David | 7 | 2 | | oct | 7 | 3 | | John | 5 | 4 | | Jane | 3 | 5 | | Alice | 3 | 6 | +-------+------------+------+
row_number() 関数は、返されたリストにシリアル番号のみが必要な場合の使用に適しています
上記の 3 つの関数はすべて MySQL8.0 に新しく追加されたものであるため、次のような古いバージョンではMySQL5.7 をシミュレーションして、これら 3 つのウィンドウ関数の実装原理を学ぶことができます。
rank() 関数のシミュレーション実装
select p1.name, p1.praise_num, count(p2.praise_num) + 1 as `rank` from praise_record p1 left join praise_record p2 on p1.praise_num < p2.praise_num group by p1.name, p1.praise_num order by `rank`; +-------+------------+------+ | name | praise_num | rank | +-------+------------+------+ | Bob | 10 | 1 | | David | 7 | 2 | | oct | 7 | 2 | | John | 5 | 4 | | Jane | 3 | 5 | | Alice | 3 | 5 | +-------+------------+------+
自己結合方式を使用して各スコアを低くすることができます行スコアの現在のレコード数よりも大きくなり、最後に現在の行のランキングとしてカウント値に 1 を追加して、rank()
dense_rank()
select p1.name, p1.praise_num, count(distinct p2.praise_num) + 1 as `dense_rank` from praise_record p1 left join praise_record p2 on p1.praise_num < p2.praise_num group by p1.name, p1.praise_num order by `dense_rank`; +-------+------------+------------+ | name | praise_num | dense_rank | +-------+------------+------------+ | Bob | 10 | 1 | | oct | 7 | 2 | | David | 7 | 2 | | John | 5 | 3 | | Jane | 3 | 4 | | Alice | 3 | 4 | +-------+------------+------------+
のシミュレーション実装をシミュレートします。 Density_rank の実装は、rank と似ています。唯一の違いは、いいね数の重複を排除するために、distinct が追加され、異なるいいね数に対して返されるランキングが連続的になることです。
row_number
##使用自定义变量得先初始化 set @rowNum = 0; select name, praise_num, @rowNum := @rowNum +1 as `row_number` from praise_record order by praise_num desc ; +-------+------------+------------+ | name | praise_num | row_number | +-------+------------+------------+ | Bob | 10 | 1 | | David | 7 | 2 | | oct | 7 | 3 | | John | 5 | 4 | | Jane | 3 | 5 | | Alice | 3 | 6 | +-------+------------+------------+
以上がMySQL ウィンドウ関数を使用してリストのランキングを達成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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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。

NAVICAT自体はデータベースパスワードを保存せず、暗号化されたパスワードのみを取得できます。解決策:1。パスワードマネージャーを確認します。 2。NAVICATの「パスワードを記憶する」機能を確認します。 3.データベースパスワードをリセットします。 4.データベース管理者に連絡してください。

NAVICATプレミアムを使用してデータベースを作成します。データベースサーバーに接続し、接続パラメーターを入力します。サーバーを右クリックして、[データベースの作成]を選択します。新しいデータベースの名前と指定された文字セットと照合を入力します。新しいデータベースに接続し、オブジェクトブラウザにテーブルを作成します。テーブルを右クリックして、データを挿入してデータを挿入します。

MySQLでテーブルをコピーするには、新しいテーブルの作成、データの挿入、外部キーの設定、インデックスのコピー、トリガー、ストアドプロシージャ、および機能が必要です。特定の手順には、同じ構造を持つ新しいテーブルの作成が含まれます。元のテーブルからデータを新しいテーブルに挿入します。同じ外部キーの制約を設定します(元のテーブルに1つがある場合)。同じインデックスを作成します。同じトリガーを作成します(元のテーブルに1つがある場合)。同じストアドプロシージャまたは関数を作成します(元のテーブルが使用されている場合)。

次のコマンドでmysqlデータベースを表示します。サーバーに接続します:mysql -u username -pパスワードrun showデータベース。すべての既存のデータベースを取得するコマンド[データベース]を選択します。データベース名を使用します。テーブルを表示:表を表示します。テーブル構造を表示:テーブル名を説明してください。データを表示:[テーブル名]から[ *]を選択します。

Passwordが暗号化された形式で保存されているため、MariadbのNavicatはデータベースパスワードを直接表示できません。データベースのセキュリティを確保するには、パスワードをリセットするには3つの方法があります。NAVICATを介してパスワードをリセットし、複雑なパスワードを設定します。構成ファイルを表示します(推奨されていない、高リスク)。システムコマンドラインツールを使用します(推奨されません。コマンドラインツールに習熟する必要があります)。

MySQLのコピーと貼り付けには、次の手順が含まれています。データを選択し、Ctrl C(Windows)またはCMD C(MAC)でコピーします。ターゲットの場所を右クリックして、貼り付けまたはCTRL V(Windows)またはCMD V(MAC)を使用します。コピーされたデータは、ターゲットの場所に挿入されるか、既存のデータを置き換えます(データが既にターゲットの場所に存在するかどうかに応じて)。

NAVICATでSQLを実行する手順:データベースに接続します。 SQLエディターウィンドウを作成します。 SQLクエリまたはスクリプトを書きます。 [実行]ボタンをクリックして、クエリまたはスクリプトを実行します。結果を表示します(クエリが実行された場合)。
