利用MySQL的left join找最大值所在的列
嗯,写文章之前,还是照例来一小段评论吧。 最近比较火的一条新闻是Mongodb获得了上千万的融资,估值达到十亿美元了。而开源公司里,Redhat达到这个市值花了将近20年的时间。 对于这条消息,该怎么说呢。首先吧,一个是钱的面值变大了。再怎么说,现在的100
嗯,写文章之前,还是照例来一小段评论吧。
最近比较火的一条新闻是Mongodb获得了上千万的融资,估值达到十亿美元了。而开源公司里,Redhat达到这个市值花了将近20年的时间。
对于这条消息,该怎么说呢。首先吧,一个是钱的面值变大了。再怎么说,现在的100美元也没有九十年代的100美元值钱。另外呢,大数据这个概念炒得真是火呀,现在说起大数据,没有Hadoop,Mongodb,好像就不是在搞大数据了。所以,这里的泡沫真是大呀。
我好像是2010年的时候,才第一次从《程序员》杂志上看到NoSQL这东西的,年少无知的我,看了上面的介绍,也觉得NoSQL要拯救世界了。但越到后面,我接触的越多,就发现,NoSQL也就那样。很多工作在互联网公司的程序员会说NoSQL要统治世界了,但实际上,这东西,至少目前来说,真的没有关系数据库重要。也因此,我基本上没有花时间去了解这些东西,当然,我数据库方面的学习本来就非常欠缺,罪过罪过,这一年里要尽量补过。
好了,来说说今天为什么要写这篇文章。
今天我在看MySQL那厚厚的四千多页的文档,看到198页的一个例子,例子里用三种方法获得数据表里面的最大值,有一个是使用 left join实现的,让我非常看不懂,因此就搜索了下,看了几个人写的博客,搞明白了个大概。
首先,你先创建一个数据库,或者使用当前已有的数据库,创建如下表:
CREATE TABLE shop ( article INT(4) UNSIGNED ZEROFILL DEFAULT '0000' NOT NULL, dealer CHAR(20) DEFAULT '' NOT NULL, price DOUBLE(16,2) DEFAULT '0.00' NOT NULL, PRIMARY KEY(article, dealer));
然后插入一些示例数据,如下:
INSERT INTO shop VALUES (1,'A',3.45),(1,'B',3.99),(2,'A',10.99),(3,'B',1.45), (3,'C',1.69),(3,'D',1.25),(4,'D',19.95);
执行:
select * from shop;
可以看到如下的结果:
此时,如果我们想获得price最高的那一列数据,记住,不是price最高是多少,而是price最高所在的那列的数据,要怎么写sql呢?其中一种简单的方法如下:
select * from shop where price=(select max(price) from shop);
获得的结果如下:
还有另一种更加简单的方法就是使用limit关键字。如下:
select * from shop order by price desc limit 1;
上述两种方法,稍微学习过SQL的人,都很容易明白意思,然而下面这种方式,就比较困难了:
select s1.* from shop s1 left join shop s2 on s1.price <p>同样可以得到上图中的结果,这到底是为什么呢? 这两篇博客可以让我们多少了解清楚上述SQL到底做了什么:MYSQl left join 联合查询效率分析 ,以及 关于 MySQL LEFT JOIN 你可能需要了解的三点 。</p> <p>下面我来自己解释一下:</p> <p>首先,on 条件语句,是对右表的过滤,上述语句中就是对s2的过滤。left join的执行过程是这样的,首先,从左表中拿出一条数据,然后根据on条件语句,到右边中取出符合条件的数据,把两个拼接起来,组成一个在内存里的新表。注意,这里有个过程,比如咱们这里是左表右表都是同一个表,从左表取出一条数据之后,其实是会从右表中取出所有的符合条件的数据,拼接。然后再从左表取下一条数据,再次从右表中取出所有符合条件的数据,拼接,递归下去,形成一个新表。然后,where语句再对这个新表进行一次过滤,过滤完毕就是展现在我们眼前的样子了。</p> <p>所以,上述语句,就是先从原表里取出一条数据A,然后再回原表,取满足B.price > A.price的数据,然后继续,左表继续取下一条,然后再回原表,取满足B.price > A.price的数据 。最后,这个过程的结果拼接为一个新表,再用where语句进行过滤。</p> <p>也许说完这些,你还看不怎么懂,没关系,我稍微修改下上述的SQL语句:</p> <pre class="brush:php;toolbar:false">select * from shop s1 left join shop s2 on s1.price <p>生成的结果如下:</p> <p><img src="/static/imghw/default1.png" data-src="http://www.68idc.cn/help/uploads/allimg/150119/0Q5445504-2.png" class="lazy" alt="37" border="0" style="max-width:90%" style="border-top: 0px; border-right: 0px; background-image: none; border-bottom: 0px; padding-top: 0px; padding-left: 0px; border-left: 0px; display: inline; padding-right: 0px" title="37" style="max-width:90%"></p> <p>之前那条语句,并没有把所有查询到的字段都展示出来,这次把所有字段都展示出来,并把where语句去掉,展示出结果之后 ,对之前那条语句是不是一下子就明白了呢?</p> <p>说实在的,这句</p> <pre class="brush:php;toolbar:false">select s1.* from shop s1 left join shop s2 on s1.price <p>真的是很好的利用了left join的特性的。price值最大的那个数据,一定不满足 s1.price<s2.price join> <p class="copyright"> 原文地址:利用MySQL的left join找最大值所在的列, 感谢原作者分享。 </p> </s2.price></p>

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MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

다음 단계를 통해 phpmyadmin을 열 수 있습니다. 1. 웹 사이트 제어판에 로그인; 2. phpmyadmin 아이콘을 찾고 클릭하십시오. 3. MySQL 자격 증명을 입력하십시오. 4. "로그인"을 클릭하십시오.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

Redis는 단일 스레드 아키텍처를 사용하여 고성능, 단순성 및 일관성을 제공합니다. 동시성을 향상시키기 위해 I/O 멀티플렉싱, 이벤트 루프, 비 블로킹 I/O 및 공유 메모리를 사용하지만 동시성 제한 제한, 단일 고장 지점 및 쓰기 집약적 인 워크로드에 부적합한 제한이 있습니다.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

SQL 데이터베이스 구축에는 10 단계가 필요합니다. DBMS 선택; DBMS 설치; 데이터베이스 생성; 테이블 만들기; 데이터 삽입; 데이터 검색; 데이터 업데이트; 데이터 삭제; 사용자 관리; 데이터베이스 백업.
