SQL의 서로 다른 테이블에서 여러 열을 효율적으로 쿼리하는 방법은 무엇입니까?

다중 테이블, 다중 열 SQL 쿼리 최적화

여러 테이블에서 데이터를 검색하면 특히 다양한 열의 값을 집계해야 하는 경우 문제가 발생하는 경우가 많습니다. 최근 지원 사례에서는 두 테이블의 여러 열에 걸쳐 값을 정확하게 계산하는 데 있어 사용자의 어려움이 강조되었습니다. 중첩된 하위 쿼리를 사용한 초기 시도에서는 잘못된 결과가 나왔습니다.

결함이 있는 쿼리는 다음과 같습니다.

SELECT * from
    ( SELECT COUNT(DAY_IN) AS arr FROM t_hospital WHERE DAY_IN between @start_check and @finish_check and RES_DATE between @start_res and @finish_res and ID_daily_hos =@daily_hos group by DAY_IN )e,
    (SELECT COUNT(PAT_STATUS) AS ONG1 FROM t_hospital WHERE PAT_STATUS like '%ong%' and DAY_IN between @start_check and @finish_check and RES_DATE between @start_res and @finish_res and ID_daily_hos =@daily_hos group by DAY_IN ) a,
    (SELECT COUNT(PAT_STATUS) AS RTED FROM t_hospital WHERE PAT_STATUS like '%rtde%'and DAY_IN between @start_check and @finish_check and RES_DATE between @start_res and @finish_res and ID_daily_hos =@daily_hos group by DAY_IN )b,
    (SELECT COUNT(PAT_STATUS) AS POLI FROM t_hospital WHERE PAT_STATUS like '%pol%'and DAY_IN between @start_check and @finish_check and RES_DATE between @start_res and @finish_res and ID_daily_hos =@daily_hos group by DAY_IN )c,
    (SELECT COUNT(PAT_STATUS) AS para FROM t_hospital WHERE PAT_STATUS like '%para%' and DAY_IN between @start_check and @finish_check and RES_DATE between @start_res and @finish_res and ID_daily_hos =@daily_hos group by DAY_IN )d

해결책은 단일 쿼리 내에서 조건부 집계를 사용하는 것입니다. 이 간소화된 접근 방식은 지정된 조건을 기반으로 여러 열을 계산하여 정확한 결과를 제공합니다. 개선된 쿼리는 다음과 같습니다.

SELECT DAY_IN, COUNT(*) AS arr,
        SUM(IF(PAT_STATUS like '%ong%', 1, 0)) AS ONG1,
        SUM(IF(PAT_STATUS like '%rtde%', 1, 0)) AS RTED,
        SUM(IF(PAT_STATUS like '%pol%', 1, 0)) AS POL1,
        SUM(IF(PAT_STATUS like '%para%', 1, 0)) AS para
FROM t_hospital 
WHERE DAY_IN between @start_check and @finish_check 
    and RES_DATE between @start_res and @finish_res  
    and ID_daily_hos =@daily_hos
GROUP BY DAY_IN

이 수정된 쿼리는 필요한 데이터를 효율적으로 검색하여 원래의 지나치게 복잡한 구조와 관련된 오류를 제거합니다. 핵심은 조건부 SUM() 문

을 사용하여 계산을 잘 구성된 단일 쿼리로 통합하는 것입니다.

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