


Bagaimana untuk Mendapatkan Rekod Terakhir dengan Cekap dalam Hubungan Satu-dengan-Banyak Menggunakan Operasi Berbilang Gabungan?
Mengoptimumkan Pencapaian Rekod Terakhir dalam Hubungan Satu-dengan-Banyak Pangkalan Data
Mengambil semula rekod terbaharu untuk setiap kumpulan dalam hubungan pangkalan data satu-ke-banyak dengan cekap (cth., pelanggan dan pembelian mereka) ialah tugas manipulasi data yang biasa. Artikel ini meneroka strategi pertanyaan yang berkesan menggunakan operasi gabungan.
Pembinaan dan Penambahbaikan Pertanyaan
Pertanyaan berikut mendapatkan semula butiran pembelian terakhir untuk setiap pelanggan:
SELECT c.*, p1.* FROM customer c JOIN purchase p1 ON (c.id = p1.customer_id) LEFT OUTER JOIN purchase p2 ON (c.id = p2.customer_id AND p1.date < p2.date) WHERE p2.id IS NULL;
Pertanyaan ini menggunakan LEFT OUTER JOIN
untuk membandingkan setiap pembelian dengan pembelian lain daripada pelanggan yang sama. Fasal WHERE
menapis hasil, memastikan hanya pembelian terkini (jika tiada pembelian kemudian) disertakan.
Pengoptimuman Indeks
Untuk prestasi pertanyaan yang optimum, buat indeks kompaun pada jadual purchase
menggunakan lajur ini: (customer_id, date, id)
. Indeks penutup ini mempercepatkan operasi cantum, mengelakkan imbasan jadual tambahan.
Pertimbangan Denormalisasi: Pertukaran
Menambah lajur "last_purchase" pada jadual customer
(penyahnormalan) memudahkan pertanyaan tetapi memperkenalkan lebihan data dan kemungkinan anomali kemas kini. Pertimbangkan dengan teliti implikasi sebelum melaksanakan pendekatan ini; ia secara amnya hanya berfaedah jika pertanyaan sedemikian sangat kerap.
Pertanyaan Ringkas dengan ID Isih
Jika lajur purchase
jadual id
tersusun mengikut tarikh (menurun), pertanyaan ringkas menggunakan LIMIT
menjadi boleh dilaksanakan:
SELECT c.*, p1.* FROM customer c JOIN purchase p1 ON (c.id = p1.customer_id) WHERE p1.id = ( SELECT MAX(id) FROM purchase WHERE customer_id = c.id ) LIMIT 1;
Walau bagaimanapun, ingat bahawa ini bergantung pada pesanan konsisten lajur id
yang menggambarkan pembelian "terkini". Sebarang penyelewengan daripada pesanan ini akan menghasilkan keputusan yang salah.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mendapatkan Rekod Terakhir dengan Cekap dalam Hubungan Satu-dengan-Banyak Menggunakan Operasi Berbilang Gabungan?. 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

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.
