FIND_IN_SET() 与 IN():为什么一个返回所有结果,而另一个仅返回第一个结果?
FIND_IN_SET() 与 IN():了解查询结果的差异
在查询关系型数据库时,有必要理解其区别FIND_IN_SET() 和 IN() 函数之间。本文研究了它们在特定数据库场景中的行为。
问题:
考虑两个表:订单和公司。 Orders 表包含一个 AttachedCompanyIDs 列,其中包含以逗号分隔的公司 ID 列表。公司表包含实际的公司名称。使用 FIND_IN_SET() 函数执行查询以检索与订单关联的公司名称时,它会返回所有预期结果。但是,在查询中将 FIND_IN_SET() 替换为 IN() 只会返回第一个公司名称。
原因:
IN() 函数将 AttachedCompanyID 解释为单个公司名称整数,而 FIND_IN_SET() 将其视为字符串。当 AttachedCompanyIDs 转换为整数时,它仅保留第一个非数字字符(逗号)之前的数字。因此,IN() 查询仅返回与逗号分隔列表中第一个数字关联的公司。
解决方案:
为了规避此问题,PostgreSQL 提供了更强大的解决方案:
SELECT name FROM orders JOIN company ON companyID = ANY(('{' || attachedCompanyIDs || '}')::INT[]) WHERE orderID = 1;
此查询利用 ANY() 函数将 AttachedCompanyIDs 转换为数组,可以有效地使用companyID上的索引。
更新:
对于缺乏数组支持的MySQL数据库,可以采用替代方法:
SELECT name FROM orders CROSS JOIN ( SELECT 1 AS pos UNION ALL SELECT 2 AS pos UNION ALL SELECT 3 AS pos UNION ALL SELECT 4 AS pos UNION ALL SELECT 5 AS pos ) q JOIN company ON companyID = CAST(NULLIF(SUBSTRING_INDEX(attachedCompanyIDs, ',', -pos), SUBSTRING_INDEX(attachedCompanyIDs, ',', 1 - pos)) AS UNSIGNED);
此查询迭代潜在职位,从 AttachedCompanyID 中提取子字符串以匹配 companyID。它涉及多个联接,但对于逗号分隔列表中公司 ID 数量有限的场景,它仍然有效。
以上是FIND_IN_SET() 与 IN():为什么一个返回所有结果,而另一个仅返回第一个结果?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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MySQL在Web应用中的主要作用是存储和管理数据。1.MySQL高效处理用户信息、产品目录和交易记录等数据。2.通过SQL查询,开发者能从数据库提取信息生成动态内容。3.MySQL基于客户端-服务器模型工作,确保查询速度可接受。

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。 MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持着称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

MySQL的基本操作包括创建数据库、表格,及使用SQL进行数据的CRUD操作。1.创建数据库:CREATEDATABASEmy_first_db;2.创建表格:CREATETABLEbooks(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,titleVARCHAR(100)NOTNULL,authorVARCHAR(100)NOTNULL,published_yearINT);3.插入数据:INSERTINTObooks(title,author,published_year)VA

InnoDBBufferPool通过缓存数据和索引页来减少磁盘I/O,提升数据库性能。其工作原理包括:1.数据读取:从BufferPool中读取数据;2.数据写入:修改数据后写入BufferPool并定期刷新到磁盘;3.缓存管理:使用LRU算法管理缓存页;4.预读机制:提前加载相邻数据页。通过调整BufferPool大小和使用多个实例,可以优化数据库性能。

MySQL通过表结构和SQL查询高效管理结构化数据,并通过外键实现表间关系。1.创建表时定义数据格式和类型。2.使用外键建立表间关系。3.通过索引和查询优化提高性能。4.定期备份和监控数据库确保数据安全和性能优化。

MySQL值得学习,因为它是强大的开源数据库管理系统,适用于数据存储、管理和分析。1)MySQL是关系型数据库,使用SQL操作数据,适合结构化数据管理。2)SQL语言是与MySQL交互的关键,支持CRUD操作。3)MySQL的工作原理包括客户端/服务器架构、存储引擎和查询优化器。4)基本用法包括创建数据库和表,高级用法涉及使用JOIN连接表。5)常见错误包括语法错误和权限问题,调试技巧包括检查语法和使用EXPLAIN命令。6)性能优化涉及使用索引、优化SQL语句和定期维护数据库。
