如何有效聚合同一个 MySQL 表中不同列的多个计数?
MySQL:有效聚合单个表中多个列的计数
针对 MySQL 中同一个表但不同列的多个查询可能会导致数据检索效率低下和结果不准确。 让我们用一个例子来说明这一点并展示正确的方法。
假设您需要根据t_hospital
表中的各种条件计算计数:
低效方法(多次查询):
以下代码尝试使用多个查询来实现此目的,但它会为第一个查询之外的列生成错误的结果:
SET @start_res = 20150301; SET @finish_res= 20150501; SET @finish_check= 20150801; SET @start_check= 20150301; SET @daily_hos= 3; SELECT* from ( SELECT COUNT(DAY_IN) AS arr FROM t_hospital WHERE DAY_IN between @start_check and @finish_check and RES_DATE between @start_res and @finish_res and ID_daily_hos =@daily_hos group by DAY_IN )e, (SELECT COUNT(PAT_STATUS) AS ONG1 FROM t_hospital WHERE PAT_STATUS like '%ong%' and DAY_IN between @start_check and @finish_check and RES_DATE between @start_res and @finish_res and ID_daily_hos =@daily_hos group by DAY_IN ) a, (SELECT COUNT(PAT_STATUS) AS RTED FROM t_hospital WHERE PAT_STATUS like '%rtde%'and DAY_IN between @start_check and @finish_check and RES_DATE between @start_res and @finish_res and ID_daily_hos =@daily_hos group by DAY_IN )b, (SELECT COUNT(PAT_STATUS) AS POLI FROM t_hospital WHERE PAT_STATUS like '%pol%'and DAY_IN between @start_check and @finish_check and RES_DATE between @start_res and @finish_res and ID_daily_hos =@daily_hos group by DAY_IN )c, (SELECT COUNT(PAT_STATUS) AS para FROM t_hospital WHERE PAT_STATUS like '%para%' and DAY_IN between @start_check and @finish_check and RES_DATE between @start_res and @finish_res and ID_daily_hos =@daily_hos group by DAY_IN )d;
高效方法(带条件聚合的单查询):
最佳解决方案涉及使用条件聚合的单个查询:
SELECT DAY_IN, COUNT(*) AS arr, SUM(IF(PAT_STATUS like '%ong%', 1, 0)) AS ONG1, SUM(IF(PAT_STATUS like '%rtde%', 1, 0)) AS RTED, SUM(IF(PAT_STATUS like '%pol%', 1, 0)) AS POL1, SUM(IF(PAT_STATUS like '%para%', 1, 0)) AS para FROM t_hospital WHERE DAY_IN between @start_check and @finish_check and RES_DATE between @start_res and @finish_res and ID_daily_hos =@daily_hos GROUP BY DAY_IN;
此方法利用 IF()
函数根据 PAT_STATUS
值有条件地计算出现次数,并且 SUM()
聚合每个 DAY_IN
的这些计数。该方法显着提高了效率并提供了准确的结果。 它避免了通过连接多个子查询隐式创建的笛卡尔积。
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全表扫描在MySQL中可能比使用索引更快,具体情况包括:1)数据量较小时;2)查询返回大量数据时;3)索引列不具备高选择性时;4)复杂查询时。通过分析查询计划、优化索引、避免过度索引和定期维护表,可以在实际应用中做出最优选择。

是的,可以在 Windows 7 上安装 MySQL,虽然微软已停止支持 Windows 7,但 MySQL 仍兼容它。不过,安装过程中需要注意以下几点:下载适用于 Windows 的 MySQL 安装程序。选择合适的 MySQL 版本(社区版或企业版)。安装过程中选择适当的安装目录和字符集。设置 root 用户密码,并妥善保管。连接数据库进行测试。注意 Windows 7 上的兼容性问题和安全性问题,建议升级到受支持的操作系统。

InnoDB的全文搜索功能非常强大,能够显着提高数据库查询效率和处理大量文本数据的能力。 1)InnoDB通过倒排索引实现全文搜索,支持基本和高级搜索查询。 2)使用MATCH和AGAINST关键字进行搜索,支持布尔模式和短语搜索。 3)优化方法包括使用分词技术、定期重建索引和调整缓存大小,以提升性能和准确性。

聚集索引和非聚集索引的区别在于:1.聚集索引将数据行存储在索引结构中,适合按主键查询和范围查询。2.非聚集索引存储索引键值和数据行的指针,适用于非主键列查询。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统。1)创建数据库和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。3)高级操作:JOIN、子查询和事务处理。4)调试技巧:检查语法、数据类型和权限。5)优化建议:使用索引、避免SELECT*和使用事务。

MySQL 数据库中,用户和数据库的关系通过权限和表定义。用户拥有用户名和密码,用于访问数据库。权限通过 GRANT 命令授予,而表由 CREATE TABLE 命令创建。要建立用户和数据库之间的关系,需创建数据库、创建用户,然后授予权限。

MySQL支持四种索引类型:B-Tree、Hash、Full-text和Spatial。1.B-Tree索引适用于等值查找、范围查询和排序。2.Hash索引适用于等值查找,但不支持范围查询和排序。3.Full-text索引用于全文搜索,适合处理大量文本数据。4.Spatial索引用于地理空间数据查询,适用于GIS应用。

MySQL 和 MariaDB 可以共存,但需要谨慎配置。关键在于为每个数据库分配不同的端口号和数据目录,并调整内存分配和缓存大小等参数。连接池、应用程序配置和版本差异也需要考虑,需要仔细测试和规划以避免陷阱。在资源有限的情况下,同时运行两个数据库可能会导致性能问题。
