


Bagaimanakah saya boleh menggabungkan nilai dengan cekap daripada berbilang baris ke dalam satu rentetan dalam SQLite menggunakan GROUP_CONCAT?
Memahami GROUP_CONCAT dalam SQLite
Apabila berurusan dengan skema pangkalan data hubungan, selalunya perlu untuk menggabungkan nilai daripada berbilang baris jadual menjadi satu rentetan. Dalam SQLite, fungsi GROUP_CONCAT menyediakan penyelesaian yang berkuasa untuk tugas ini.
Data dan Objektif Anda
Pertimbangkan sampel data berikut, yang mewakili pengarang yang dikaitkan dengan abstrak:
1 A 1 B 1 C 1 D 2 E 2 F 3 G 3 H 3 I 3 J 3 K
Anda ingin menukar data ini kepada format yang setiap ID abstrak unik (_id) dikaitkan dengan senarai nama pengarang yang dipisahkan koma, seperti ini:
1 A,B,C,D 2 E,F
Menggunakan GROUP_CONCAT dengan Fungsi Agregat
Fungsi GROUP_CONCAT, digabungkan dengan fungsi agregat dan GROUP BY klausa, boleh mencapai matlamat ini. Pendekatan biasa ialah mencipta jadual perantaraan menggunakan subkueri, seperti yang anda cuba pada mulanya. Walau bagaimanapun, anda terlepas satu langkah penting.
Pendekatan yang Betul
Untuk menggunakan GROUP_CONCAT dengan betul, lakukan langkah berikut:
- Sertai Jadual: Gunakan klausa JOIN untuk mewujudkan hubungan antara jadual yang terlibat, memastikan bahawa baris dikumpulkan dengan betul untuk penggabungan.
- Gunakan Fungsi Agregat: Gunakan fungsi agregat (cth., GROUP_CONCAT) untuk menggabungkan nilai bagi kumpulan pendua yang dikenal pasti oleh klausa GROUP BY.
- KUMPULAN MENGIKUT Klausa: Sertakan klausa KUMPULAN OLEH selepas klausa FROM untuk menentukan lajur mana untuk mengumpulkan data.
Pertanyaan Dibetulkan
Berikut ialah pertanyaan yang diperbetulkan yang mengikut prinsip ini:
SELECT ABSTRACTS_ITEM._id, GROUP_CONCAT(ABSTRACT_AUTHOR.NAME) AS GroupedName FROM ABSTRACTS_ITEM JOIN AUTHORS_ABSTRACT ON ABSTRACTS_ITEM._id = AUTHORS_ABSTRACT.ABSTRACTSITEM_ID JOIN ABSTRACT_AUTHOR ON ABSTRACT_AUTHOR._id = AUTHORS_ABSTRACT.ABSTRACTAUTHOR_ID GROUP BY ABSTRACTS_ITEM._id;
Alternatif Pertanyaan
Sebagai alternatif, anda boleh menggunakan pendekatan subkueri seperti yang anda cuba pada mulanya, tetapi dengan sintaks yang betul:
SELECT ID, GROUP_CONCAT(NAME) FROM (select ABSTRACTS_ITEM._id AS ID, Name from ABSTRACTS_ITEM , ABSTRACT_AUTHOR , AUTHORS_ABSTRACT where ABSTRACTS_ITEM._id = AUTHORS_ABSTRACT.ABSTRACTSITEM_ID and ABSTRACT_AUTHOR._id = AUTHORS_ABSTRACT.ABSTRACTAUTHOR_ID) GROUP BY ID;
Kedua-dua pertanyaan akan berjaya menggabungkan nama pengarang untuk setiap ID abstrak , menyediakan format output yang diingini.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah saya boleh menggabungkan nilai dengan cekap daripada berbilang baris ke dalam satu rentetan dalam SQLite menggunakan GROUP_CONCAT?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Peranan utama MySQL dalam aplikasi web adalah untuk menyimpan dan mengurus data. 1.MYSQL dengan cekap memproses maklumat pengguna, katalog produk, rekod urus niaga dan data lain. 2. Melalui pertanyaan SQL, pemaju boleh mengekstrak maklumat dari pangkalan data untuk menghasilkan kandungan dinamik. 3.MYSQL berfungsi berdasarkan model klien-pelayan untuk memastikan kelajuan pertanyaan yang boleh diterima.

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain, MySQL digunakan terutamanya untuk menyimpan dan mengurus data, manakala bahasa lain seperti Python, Java, dan C digunakan untuk pemprosesan logik dan pembangunan aplikasi. MySQL terkenal dengan prestasi tinggi, skalabilitas dan sokongan silang platform, sesuai untuk keperluan pengurusan data, sementara bahasa lain mempunyai kelebihan dalam bidang masing-masing seperti analisis data, aplikasi perusahaan, dan pengaturcaraan sistem.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Operasi asas MySQL termasuk membuat pangkalan data, jadual, dan menggunakan SQL untuk melakukan operasi CRUD pada data. 1. Buat pangkalan data: createdatabasemy_first_db; 2. Buat Jadual: CreateTableBooks (Idintauto_IncrementPrimaryKey, Titlevarchar (100) NotNull, Authorvarchar (100) NotNull, Published_yearint); 3. Masukkan Data: InsertIntoBooks (Tajuk, Pengarang, Published_year) VA

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Innodbbufferpool mengurangkan cakera I/O dengan data caching dan halaman pengindeksan, meningkatkan prestasi pangkalan data. Prinsip kerjanya termasuk: 1. Bacaan Data: Baca data dari Bufferpool; 2. Penulisan Data: Selepas mengubah suai data, tulis kepada Bufferpool dan menyegarkannya ke cakera secara teratur; 3. Pengurusan cache: Gunakan algoritma LRU untuk menguruskan halaman cache; 4. Mekanisme Membaca: Muatkan halaman data bersebelahan terlebih dahulu. Dengan saiz bufferpool dan menggunakan pelbagai contoh, prestasi pangkalan data dapat dioptimumkan.

MySQL dengan cekap menguruskan data berstruktur melalui struktur jadual dan pertanyaan SQL, dan melaksanakan hubungan antara meja melalui kunci asing. 1. Tentukan format data dan taip apabila membuat jadual. 2. Gunakan kunci asing untuk mewujudkan hubungan antara jadual. 3. Meningkatkan prestasi melalui pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan. 4. Secara kerap sandaran dan memantau pangkalan data untuk memastikan pengoptimuman keselamatan data dan prestasi.
