MySQL에서 각 그룹의 마지막 레코드를 효율적으로 검색하려면 어떻게 해야 합니까?
MySQL: 각 그룹의 최종 기록 추출
이 가이드에서는 MySQL 데이터베이스의 각 그룹 내 마지막 레코드를 검색하는 효율적인 방법을 살펴봅니다. MySQL 8.0 및 이전 버전에 적합한 기술을 살펴보겠습니다.
MySQL 8.0 및 Window 기능:
MySQL 8.0에는 창 기능이 도입되어 간소화된 접근 방식을 제공합니다. 다음 쿼리는 ROW_NUMBER()
을 사용하여 그룹 내의 각 레코드에 id
열을 기준으로 정렬된 순위를 할당합니다(id
가 시간순을 나타낸다고 가정).
WITH ranked_messages AS ( SELECT m.*, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY name ORDER BY id DESC) AS rn FROM messages AS m ) SELECT * FROM ranked_messages WHERE rn = 1;
이 쿼리는 name
(그룹화 열)을 기준으로 데이터를 분할하고 각 파티션의 마지막 레코드에 순위 1을 할당합니다.
MySQL 8.0 이전 기술:
8.0 이전 MySQL 버전의 경우 대체 전략이 필요합니다.
방법 1: GROUP BY를 사용한 하위 쿼리:
이 방법은 하위 쿼리를 활용하여 데이터를 정렬한 다음 결과를 그룹화합니다.
SELECT * FROM (SELECT * FROM messages ORDER BY id DESC) AS x GROUP BY name
방법 2: NULL 필터링을 사용한 왼쪽 조인:
이 접근 방식은 LEFT JOIN
을 사용하여 각 레코드를 동일한 그룹의 다른 레코드와 비교합니다. 후속 레코드가 없는 레코드(조인에서 NULL
로 표시됨)는 그룹의 마지막 레코드를 나타냅니다.
SELECT m1.* FROM messages m1 LEFT JOIN messages m2 ON (m1.name = m2.name AND m1.id < m2.id) WHERE m2.id IS NULL;
실적 분석:
이러한 방법의 성능은 데이터 크기와 데이터베이스 구성에 따라 다릅니다. 창 기능은 일반적으로 효율적이지만 LEFT JOIN
메서드는 특히 대규모 데이터 세트의 경우 GROUP BY
하위 쿼리보다 성능이 뛰어난 경우가 많습니다. 상당한 데이터 세트(예: StackOverflow 2009년 8월 데이터베이스)에 대한 벤치마크 테스트에서는 LEFT JOIN
접근 방식이 훨씬 더 빠른 것으로 나타났습니다.
결론:
MySQL 8.0의 창 기능은 우아하고 효율적인 솔루션을 제공합니다. 이전 MySQL 버전의 경우 LEFT JOIN
메서드는 특히 대규모 테이블을 처리할 때 강력하고 자주 더 빠른 대안을 제공합니다. 가장 좋은 접근 방식은 특정 MySQL 버전과 데이터 세트 크기에 따라 다릅니다.
위 내용은 MySQL에서 각 그룹의 마지막 레코드를 효율적으로 검색하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

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.

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.

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

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.

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.
