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mysql 查询拓展 触发器 交叉表 存储过程_MySQL

Jun 01, 2016 pm 01:07 PM

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<pre name="code" class="sql">BEGIN-- 管理员使用 用于快速创建人员的基本数据工龄与系数	DECLARE done INT DEFAULT 0;DECLARE usewy int;DECLARE user int;DECLARE jobs int ;DECLARE jobxs FLOAT;DECLARE users CURSOR	FOR SELECT user_id FROM 小野_sys_user WHERE department_id   1; DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET done=1;SET done=0;OPEN users;	REPEAT  	FETCH users INTO user;IF done=0 THENSELECT job_id FROM 小野_sys_user WHERE user_id =user INTO jobs;SELECT sgmodulus FROM 小野_sys_job WHERE job_id=jobs INTO jobxs;SELECT YEAR(CURDATE())-YEAR(workyear) FROM 小野_sys_user WHERE user_id=user INTO usewy;INSERT INTO 小野_year_user(user_id,work_date,in_date,xis)VALUES(user,usewy,CURDATE(),jobxs);end if;	UNTIL done END REPEAT;CLOSE users;ENDSHOW TRIGGERS;DROP TRIGGER insertUserDROP TRIGGER deleteUser;-- 随时更新部门人数DROP TRIGGER updateUser;CREATE TRIGGER insertUser BEFORE  insert on 小野_sys_user for each row BEGIN UPDATE 小野_sys_department SET persons = (SELECT COUNT(*) FROM 小野_sys_user as u  WHERE u.department_id = new.department_id AND u.roler_id not IN (35)) WHERE department_id = new.department_id;ENDCREATE TRIGGER deleteUser BEFORE DELETE on 小野_sys_user for each row BEGIN UPDATE 小野_sys_department SET persons = (SELECT COUNT(*) FROM 小野_sys_user as u  WHERE u.department_id = old.department_id AND u.roler_id not IN (35)) WHERE department_id = old.department_id;ENDCREATE TRIGGER updateUser BEFORE UPDATE on 小野_sys_user for each row BEGIN UPDATE 小野_sys_department SET persons = (SELECT COUNT(*) FROM 小野_sys_user as u  WHERE u.department_id = new.department_id AND u.roler_id not IN (35)) WHERE department_id = new.department_id;UPDATE 小野_sys_department SET persons = (SELECT COUNT(*) FROM 小野_sys_user as u  WHERE u.department_id = old.department_id AND u.roler_id not IN (35)) WHERE department_id = old.department_id;ENDSELECT s.dept_id,FORMAT(SUM(IF(flag=1,score,0)),1) AS cgkh,FORMAT(SUM(IF(flag=2,score,0)),1) AS zxkh,FORMAT(SUM(IF(flag in (1,2),score,0)),1) AS sumkh,d.department_name AS dept_ids FROM 小野_score_dept AS s,小野_sys_department AS d WHERE DATE_FORMAT(deal_date,'%Y-%m') = DATE_FORMAT(DATE_SUB(CURDATE(),interval 1 MONTH),'%Y-%m') AND d.department_id = s.dept_id GROUP BY s.dept_id ORDER BY s.dept_id ASC  SELECT d.department_name,FORMAT(SUM(IF(s.flag = 0 AND s.dept_id =  d.department_id ,score,0))+10,1) AS zdscore,FORMAT(SUM(IF(s.flag in(1,2) AND s.dept_id =  d.department_id ,score,0))+50,1) AS gjscore,FORMAT(SUM(IF(s.flag = 3 AND s.dept_id =  d.department_id ,score,0)),1) AS ggscore,FORMAT(SUM(IF(s.flag = 4 AND s.dept_id =  d.department_id ,score,0)),1) AS mzscore,FORMAT(SUM(IF(s.flag in(0,1,2,3,4 )AND s.dept_id =  d.department_id ,score,0)),1) AS sumsscore FROM 小野_sys_department as d, 小野_score_dept as s WHERE d.department_id  1 AND DATE_FORMAT(s.deal_date,'%Y-%m')= DATE_FORMAT(DATE_SUB(CURDATE(),interval 1 MONTH),'%Y-%m') GROUP BY d.department_id ORDER BY d.department_id 
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MySQLでインデックスを使用するよりも、フルテーブルスキャンがいつ速くなるのでしょうか? MySQLでインデックスを使用するよりも、フルテーブルスキャンがいつ速くなるのでしょうか? Apr 09, 2025 am 12:05 AM

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。

Windows 7にMySQLをインストールできますか? Windows 7にMySQLをインストールできますか? Apr 08, 2025 pm 03:21 PM

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フルテキスト検索機能を説明します。 INNODBフルテキスト検索機能を説明します。 Apr 02, 2025 pm 06:09 PM

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。

INNODBのクラスターインデックスと非クラスターインデックス(セカンダリインデックス)の違い。 INNODBのクラスターインデックスと非クラスターインデックス(セカンダリインデックス)の違い。 Apr 02, 2025 pm 06:25 PM

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:簡単な学習のためのシンプルな概念 MySQL:簡単な学習のためのシンプルな概念 Apr 10, 2025 am 09:29 AM

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ユーザーとデータベースの関係 MySQLユーザーとデータベースの関係 Apr 08, 2025 pm 07:15 PM

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。

さまざまなタイプのMySQLインデックス(Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、空間)を説明します。 さまざまなタイプのMySQLインデックス(Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、空間)を説明します。 Apr 02, 2025 pm 07:05 PM

MySQLは、Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、および空間の4つのインデックスタイプをサポートしています。 1.B-Treeインデックスは、等しい値検索、範囲クエリ、ソートに適しています。 2。ハッシュインデックスは、等しい値検索に適していますが、範囲のクエリとソートをサポートしていません。 3.フルテキストインデックスは、フルテキスト検索に使用され、大量のテキストデータの処理に適しています。 4.空間インデックスは、地理空間データクエリに使用され、GISアプリケーションに適しています。

RDS MySQL Redshift Zero ETLとの統合 RDS MySQL Redshift Zero ETLとの統合 Apr 08, 2025 pm 07:06 PM

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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