mysql中的多行查询结果合并成一个_MySQL
SELECT GROUP_CONCAT(md.data1) FROM DATA md,contacts cc WHERE md.conskey=cc.id AND md.mimetype_id= 5 AND md.user_id=17:
利用函数:group_concat(),实现一个ID对应多个名称时,原本为多行数据,把名称合并成一行,如|1 | 10,20,20|
本文通过实例介绍了MySQL中的group_concat函数的使用方法,比如select group_concat(name) 。
MySQL中group_concat函数
完整的语法如下: 下载地址
group_concat([DISTINCT] 要连接的字段 [Order BY ASC/DESC 排序字段] [Separator '分隔符'])
基本查询
mysql> select * from aa;
+------+------+
| id| name |
+------+------+
|1 | 10|
|1 | 20|
|1 | 20|
|2 | 20|
|3 | 200 |
|3 | 500 |
+------+------+
6 rows in set (0.00 sec)
以id分组,把name字段的值打印在一行,逗号分隔(默认)
mysql> select id,group_concat(name) from aa group by id;
+------+--------------------+
| id| group_concat(name) |
+------+--------------------+
|1 | 10,20,20|
|2 | 20 |
|3 | 200,500|
+------+--------------------+
3 rows in set (0.00 sec)
以id分组,把name字段的值打印在一行,分号分隔
mysql> select id,group_concat(name separator ';') from aa group by id;
+------+----------------------------------+
| id| group_concat(name separator ';') |
+------+----------------------------------+
|1 | 10;20;20 |
|2 | 20|
|3 | 200;500 |
+------+----------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)
以id分组,把去冗余的name字段的值打印在一行,
逗号分隔
mysql> select id,group_concat(distinct name) from aa group by id;
+------+-----------------------------+
| id| group_concat(distinct name) |
+------+-----------------------------+
|1 | 10,20|
|2 | 20 |
|3 | 200,500 |
+------+-----------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)
以id分组,把name字段的值打印在一行,逗号分隔,以name排倒序
mysql> select id,group_concat(name order by name desc) from aa group by id;
+------+---------------------------------------+
| id| group_concat(name order by name desc) |
+------+---------------------------------------+
|1 | 20,20,10 |
|2 | 20|
|3 | 500,200|
+------+---------------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)

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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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



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.

Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]

Artikel membincangkan strategi untuk mengendalikan dataset besar di MySQL, termasuk pembahagian, sharding, pengindeksan, dan pengoptimuman pertanyaan.

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.

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.

Artikel ini membincangkan jadual menjatuhkan di MySQL menggunakan pernyataan Jadual Drop, menekankan langkah berjaga -jaga dan risiko. Ia menyoroti bahawa tindakan itu tidak dapat dipulihkan tanpa sandaran, memperincikan kaedah pemulihan dan bahaya persekitaran pengeluaran yang berpotensi.
