利用MySQL的left join找最大值所在的列
嗯,写文章之前,还是照例来一小段评论吧。 最近比较火的一条新闻是Mongodb获得了上千万的融资,估值达到十亿美元了。而开源公司里,Redhat达到这个市值花了将近20年的时间。 对于这条消息,该怎么说呢。首先吧,一个是钱的面值变大了。再怎么说,现在的100
嗯,写文章之前,还是照例来一小段评论吧。
最近比较火的一条新闻是Mongodb获得了上千万的融资,估值达到十亿美元了。而开源公司里,Redhat达到这个市值花了将近20年的时间。
对于这条消息,该怎么说呢。首先吧,一个是钱的面值变大了。再怎么说,现在的100美元也没有九十年代的100美元值钱。另外呢,大数据这个概念炒得真是火呀,现在说起大数据,没有Hadoop,Mongodb,好像就不是在搞大数据了。所以,这里的泡沫真是大呀。
我好像是2010年的时候,才第一次从《程序员》杂志上看到NoSQL这东西的,年少无知的我,看了上面的介绍,也觉得NoSQL要拯救世界了。但越到后面,我接触的越多,就发现,NoSQL也就那样。很多工作在互联网公司的程序员会说NoSQL要统治世界了,但实际上,这东西,至少目前来说,真的没有关系数据库重要。也因此,我基本上没有花时间去了解这些东西,当然,我数据库方面的学习本来就非常欠缺,罪过罪过,这一年里要尽量补过。
好了,来说说今天为什么要写这篇文章。
今天我在看MySQL那厚厚的四千多页的文档,看到198页的一个例子,例子里用三种方法获得数据表里面的最大值,有一个是使用 left join实现的,让我非常看不懂,因此就搜索了下,看了几个人写的博客,搞明白了个大概。
首先,你先创建一个数据库,或者使用当前已有的数据库,创建如下表:
CREATE TABLE shop ( article INT(4) UNSIGNED ZEROFILL DEFAULT '0000' NOT NULL, dealer CHAR(20) DEFAULT '' NOT NULL, price DOUBLE(16,2) DEFAULT '0.00' NOT NULL, PRIMARY KEY(article, dealer));
然后插入一些示例数据,如下:
INSERT INTO shop VALUES (1,'A',3.45),(1,'B',3.99),(2,'A',10.99),(3,'B',1.45), (3,'C',1.69),(3,'D',1.25),(4,'D',19.95);
执行:
select * from shop;
可以看到如下的结果:
此时,如果我们想获得price最高的那一列数据,记住,不是price最高是多少,而是price最高所在的那列的数据,要怎么写sql呢?其中一种简单的方法如下:
select * from shop where price=(select max(price) from shop);
获得的结果如下:
还有另一种更加简单的方法就是使用limit关键字。如下:
select * from shop order by price desc limit 1;
上述两种方法,稍微学习过SQL的人,都很容易明白意思,然而下面这种方式,就比较困难了:
select s1.* from shop s1 left join shop s2 on s1.price <p>同样可以得到上图中的结果,这到底是为什么呢? 这两篇博客可以让我们多少了解清楚上述SQL到底做了什么:MYSQl left join 联合查询效率分析 ,以及 关于 MySQL LEFT JOIN 你可能需要了解的三点 。</p> <p>下面我来自己解释一下:</p> <p>首先,on 条件语句,是对右表的过滤,上述语句中就是对s2的过滤。left join的执行过程是这样的,首先,从左表中拿出一条数据,然后根据on条件语句,到右边中取出符合条件的数据,把两个拼接起来,组成一个在内存里的新表。注意,这里有个过程,比如咱们这里是左表右表都是同一个表,从左表取出一条数据之后,其实是会从右表中取出所有的符合条件的数据,拼接。然后再从左表取下一条数据,再次从右表中取出所有符合条件的数据,拼接,递归下去,形成一个新表。然后,where语句再对这个新表进行一次过滤,过滤完毕就是展现在我们眼前的样子了。</p> <p>所以,上述语句,就是先从原表里取出一条数据A,然后再回原表,取满足B.price > A.price的数据,然后继续,左表继续取下一条,然后再回原表,取满足B.price > A.price的数据 。最后,这个过程的结果拼接为一个新表,再用where语句进行过滤。</p> <p>也许说完这些,你还看不怎么懂,没关系,我稍微修改下上述的SQL语句:</p> <pre class="brush:php;toolbar:false">select * from shop s1 left join shop s2 on s1.price <p>生成的结果如下:</p> <p><img src="/static/imghw/default1.png" data-src="http://www.68idc.cn/help/uploads/allimg/150119/0Q5445504-2.png" class="lazy" alt="37" border="0" style="max-width:90%" style="border-top: 0px; border-right: 0px; background-image: none; border-bottom: 0px; padding-top: 0px; padding-left: 0px; border-left: 0px; display: inline; padding-right: 0px" title="37" style="max-width:90%"></p> <p>之前那条语句,并没有把所有查询到的字段都展示出来,这次把所有字段都展示出来,并把where语句去掉,展示出结果之后 ,对之前那条语句是不是一下子就明白了呢?</p> <p>说实在的,这句</p> <pre class="brush:php;toolbar:false">select s1.* from shop s1 left join shop s2 on s1.price <p>真的是很好的利用了left join的特性的。price值最大的那个数据,一定不满足 s1.price<s2.price join> <p class="copyright"> 原文地址:利用MySQL的left join找最大值所在的列, 感谢原作者分享。 </p> </s2.price></p>

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MySQL是一種開源的關係型數據庫管理系統,主要用於快速、可靠地存儲和檢索數據。其工作原理包括客戶端請求、查詢解析、執行查詢和返回結果。使用示例包括創建表、插入和查詢數據,以及高級功能如JOIN操作。常見錯誤涉及SQL語法、數據類型和權限問題,優化建議包括使用索引、優化查詢和分錶分區。

Apache 連接數據庫需要以下步驟:安裝數據庫驅動程序。配置 web.xml 文件以創建連接池。創建 JDBC 數據源,指定連接設置。從 Java 代碼中使用 JDBC API 訪問數據庫,包括獲取連接、創建語句、綁定參數、執行查詢或更新以及處理結果。

MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

選擇MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社區支持。 1.MySQL提供高效的數據存儲和檢索功能,支持多種數據類型和高級查詢操作。 2.採用客戶端-服務器架構和多種存儲引擎,支持事務和查詢優化。 3.易於使用,支持多種操作系統和編程語言。 4.擁有強大的社區支持,提供豐富的資源和解決方案。

MySQL在Web應用中的主要作用是存儲和管理數據。 1.MySQL高效處理用戶信息、產品目錄和交易記錄等數據。 2.通過SQL查詢,開發者能從數據庫提取信息生成動態內容。 3.MySQL基於客戶端-服務器模型工作,確保查詢速度可接受。

在 Docker 中啟動 MySQL 的過程包含以下步驟:拉取 MySQL 鏡像創建並啟動容器,設置根用戶密碼並映射端口驗證連接創建數據庫和用戶授予對數據庫的所有權限

Laravel 是一款 PHP 框架,用於輕鬆構建 Web 應用程序。它提供一系列強大的功能,包括:安裝: 使用 Composer 全局安裝 Laravel CLI,並在項目目錄中創建應用程序。路由: 在 routes/web.php 中定義 URL 和處理函數之間的關係。視圖: 在 resources/views 中創建視圖以呈現應用程序的界面。數據庫集成: 提供與 MySQL 等數據庫的開箱即用集成,並使用遷移來創建和修改表。模型和控制器: 模型表示數據庫實體,控制器處理 HTTP 請求。

在開發一個小型應用時,我遇到了一個棘手的問題:需要快速集成一個輕量級的數據庫操作庫。嘗試了多個庫後,我發現它們要么功能過多,要么兼容性不佳。最終,我找到了minii/db,這是一個基於Yii2的簡化版本,完美地解決了我的問題。
