


Wie aggregiere ich Daten aus mehreren Tabellen in SQL mithilfe von Unterabfragen korrekt?
SQL-Abfrage zum Aggregieren von Daten aus mehreren Tabellen
In SQL kann das Aggregieren von Daten aus mehreren Tabellen mithilfe verschiedener Techniken erreicht werden. Hier ist ein Szenario und eine Lösung für eine Abfrage, die Daten aus zwei Tabellen kombiniert:
Szenario:
Betrachten Sie zwei Tabellen, AP und INV, die beide die Spalten [PROJEKT] enthalten. und [Wert]. Das Ziel besteht darin, ein Ergebnis abzurufen, das die Summe von [Wert] für jedes Projekt aus beiden Tabellen berechnet, was zu folgendem Format führt:
PROJECT | SUM_AP | SUM_INV ---------+--------+-------- XXXXX | 500 | 800
Falsche Abfrage:
Die folgende Abfrage wurde versucht, ergab jedoch falsche Beträge:
SELECT AP.[PROJECT], SUM(AP.Value) AS SUM_AP, SUM(INV.Value) AS SUM_INV FROM AP INNER JOIN INV ON (AP.[PROJECT] = INV.[PROJECT]) WHERE AP.[PROJECT] = 'XXXXX' GROUP BY AP.[PROJECT]
Grund für Falsche Ergebnisse:
Die falsche Abfrage gruppiert die Werte, bevor die Summe angewendet wird, was dazu führt, dass doppelte Projektwerte in die Summen einbezogen werden.
Richtige Lösung:
Um dieses Problem zu beheben, kann eine Abfrage mit Unterauswahlen verwendet werden:
SELECT AP1.[PROJECT], (SELECT SUM(AP2.Value) FROM AP AS AP2 WHERE AP2.PROJECT = AP1.PROJECT) AS SUM_AP, (SELECT SUM(INV2.Value) FROM INV AS INV2 WHERE INV2.PROJECT = AP1.PROJECT) AS SUM_INV FROM AP AS AP1 INNER JOIN INV AS INV1 ON (AP1.[PROJECT] = INV1.[PROJECT]) WHERE AP1.[PROJECT] = 'XXXXX' GROUP BY AP1.[PROJECT]
Diese Abfrage verwendet Unterauswahlen ermöglichen die separate Berechnung der Summen innerhalb jedes Projekts, wodurch das Problem doppelter Werte vermieden wird und die korrekten Gesamtergebnisse bereitgestellt werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie aggregiere ich Daten aus mehreren Tabellen in SQL mithilfe von Unterabfragen korrekt?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.

MySQL ist es wert, gelernt zu werden, da es sich um ein leistungsstarkes Open -Source -Datenbankverwaltungssystem handelt, das für Datenspeicher, Verwaltung und Analyse geeignet ist. 1) MySQL ist eine relationale Datenbank, die SQL zum Betrieb von Daten verwendet und für die strukturierte Datenverwaltung geeignet ist. 2) Die SQL -Sprache ist der Schlüssel zur Interaktion mit MySQL und unterstützt CRUD -Operationen. 3) Das Arbeitsprinzip von MySQL umfasst Client/Server -Architektur, Speicher -Engine und Abfrageoptimierer. 4) Die grundlegende Nutzung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, und die erweiterte Verwendung umfasst das Verbinden von Tabellen mit dem Join. 5) Zu den häufigen Fehlern gehören Syntaxfehler und Erlaubnisprobleme, und die Debugging -Fähigkeiten umfassen die Überprüfung der Syntax und die Verwendung von Erklärungskenntnissen. 6) Die Leistungsoptimierung umfasst die Verwendung von Indizes, die Optimierung von SQL -Anweisungen und die regelmäßige Wartung von Datenbanken.
