PostgreSQL의 SELECT DISTINCT ON 쿼리를 MySQL로 변환하는 방법은 무엇입니까?
PostgreSQL에서 MySQL로 DISTINCT ON 쿼리 변환
PostgreSQL에서 MySQL로 전환하는 동안 사용자는 제거 구문에 차이가 있을 수 있습니다. 특정 열 값을 기반으로 행을 복제합니다. PostgreSQL은 SELECT DISTINCT ON 문을 사용하는 반면 MySQL은 GROUP BY 절의 확장을 사용합니다.
PostgreSQL의 SELECT DISTINCT ON
SELECT DISTINCT ON(col1, col2, col3) PostgreSQL의 쿼리는 지정된 열의 각 고유 조합에 대해 첫 번째 한정 행을 유지합니다. 예를 들어 다음 테이블을 고려해 보세요.
col1 | col2 | col3 | col4 | col5 |
---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 777 | 888 |
1 | 2 | 3 | 888 | 999 |
3 | 3 | 3 | 555 | 555 |
쿼리 결과는 다음과 같습니다.
col4 | col5 |
---|---|
777 | 888 |
555 | 555 |
MySQL의 GROUP BY 확장
MySQL 확장 GROUP BY 절에 포함되지 않은 경우에도 집계되지 않은 열을 선택할 수 있습니다. 그러나 서버는 각 그룹에 대해 이러한 열에서 임의의 값을 선택할 수 있습니다.
동등한 MySQL 쿼리
PostgreSQL 예에 해당하는 MySQL 쿼리는 다음과 같습니다.
SELECT col4, col5 FROM tablename GROUP BY col1, col2, col3;
PostgreSQL과 MySQL은 모두 각(col1, col2, col3) 조합에 대해 하나의 행을 반환하지만 반환된 특정 행은 명시적인 순서가 없기 때문에 다를 수 있습니다.
정렬된 쿼리에 대한 해결 방법
PostgreSQL의 정렬된 DISTINCT ON 동작을 모방하려면 MySQL에서 더 복잡한 쿼리가 필요합니다.
SELECT t1.col4, t1.col5 FROM tablename t1 INNER JOIN ( SELECT col1, col2, col3, MIN(col4) AS m_col4 FROM tablename GROUP BY col1, col2, col3 ) s ON t1.col1 = s.col1 AND t1.col2 = s.col2 AND t1.col3 = s.col3 AND t1.col4 = s.m_col4 GROUP BY t1.col1, t1.col2, t1.col3, t1.col4;
결론
MySQL에는 Postgresql의 SELECT DISTINCT ON에 대한 정확한 대응 기능이 없지만 GROUP BY 확장과 관련된 해결 방법은 유사한 기능을 제공할 수 있습니다. 해결 방법의 복잡성은 쿼리 요구 사항에 따라 달라질 수 있습니다.
위 내용은 PostgreSQL의 SELECT DISTINCT ON 쿼리를 MySQL로 변환하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

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

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.
