MySQL에서 테이블을 조인할 때 곱해진 SUM 결과를 방지하려면 어떻게 해야 합니까?
MySQL 조인에서 곱해진 SUM 결과 방지
MySQL 조인을 SUM 집계와 결합하면 데카르트 곱 효과로 인해 종종 부정확하고 부풀려진 결과가 생성됩니다. 여러 조인으로 인해 행이 중복되어 SUM 값이 부풀려질 수 있습니다. 해결책은 하위 쿼리를 사용하여 데이터를 사전 집계하는 것입니다.
효과적인 전략: 정확한 집계를 위한 하위 쿼리
SUM이 부풀려지는 것을 방지하려면 테이블을 조인하기 전에 집계를 수행하세요. 이는 데이터를 독립적으로 그룹화하고 합계한 다음 집계된 결과를 조인하는 하위 쿼리를 통해 달성됩니다.
쿼리 예 및 설명:
이 쿼리는 SUM 집계를 사용하는 동안 테이블을 올바르게 조인하는 방법을 보여줍니다.
SELECT i.last_name, i.first_name, DATE_FORMAT(LEAST(m.mil_date, t.tm_date), '%m/%d/%y') AS dates, t.total, m.minutes FROM bhds_teachers AS i LEFT JOIN ( SELECT ds_id, YEARWEEK(mil_date) AS week, MIN(mil_date) AS mil_date, SUM(drive_time) AS minutes FROM bhds_mileage WHERE mil_date BETWEEN '2016-04-11' AND '2016-04-30' AND ds_id = 5 GROUP BY ds_id, week ) AS m ON m.ds_id = i.ds_id LEFT JOIN ( SELECT ds_id, YEARWEEK(tm_date) AS week, MIN(tm_date) AS tm_date, SUM(tm_hours) AS total FROM bhds_timecard WHERE tm_date BETWEEN '2016-04-11' AND '2016-04-30' AND ds_id = 5 GROUP BY ds_id, week ) AS t ON t.ds_id = i.ds_id AND t.week = m.week;
하위 쿼리(m
및 t
)는 drive_time
및 tm_hours
별로 그룹화하여 각각 ds_id
및 week
의 합계를 독립적으로 계산합니다. 그런 다음 이러한 집계된 결과는 bhds_teachers
및 일치하는 i
숫자를 사용하여 ds_id
(별칭 week
)과 결합됩니다. LEAST()
은 집계된 두 테이블에서 가장 빠른 날짜를 선택합니다. 이 방법은 합산 전에 결합 시 발생하는 곱셈 문제를 방지합니다.
위 내용은 MySQL에서 테이블을 조인할 때 곱해진 SUM 결과를 방지하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

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.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

데이터 통합 단순화 : AmazonRdsMysQL 및 Redshift의 Zero ETL 통합 효율적인 데이터 통합은 데이터 중심 구성의 핵심입니다. 전통적인 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스는 특히 데이터베이스 (예 : AmazonRDSMySQL)를 데이터웨어 하우스 (예 : Redshift)와 통합 할 때 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 AWS는 이러한 상황을 완전히 변경 한 Zero ETL 통합 솔루션을 제공하여 RDSMYSQL에서 Redshift로 데이터 마이그레이션을위한 단순화 된 거의 실시간 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 RDSMYSQL ZERL ETL 통합으로 Redshift와 함께 작동하여 데이터 엔지니어 및 개발자에게 제공하는 장점과 장점을 설명합니다.
