SQL에서 여러 역할 ID가 있는 고유한 사용자 ID를 선택하는 방법은 무엇입니까?
여러 행에 걸쳐 특정 역할 ID 기준을 충족하는 사용자 ID 검색
이 문서에서는 데이터베이스 테이블 내의 여러 행에 분산된 여러 역할 ID 조건을 충족하는 고유한 사용자 ID를 선택하는 과제를 다룹니다. userrole
및 userid
열이 있는 roleid
테이블을 생각해 보겠습니다.
userid | roleid |
---|---|
1 | 1 |
1 | 2 |
1 | 3 |
2 | 1 |
목표는 userid
값 1, 2, 3과 연관된 모든 개별 roleid
값을 식별하는 것입니다. 예제 데이터를 사용하면 예상되는 출력은 userid
1입니다. 두 가지 SQL 접근 방식으로 이를 달성할 수 있습니다.
방법 1: HAVING 절을 사용한 집계 쿼리
이 방법은 집계 함수와 HAVING
절을 활용합니다.
SELECT userid FROM userrole WHERE roleid IN (1, 2, 3) GROUP BY userid HAVING COUNT(DISTINCT roleid) = 3;
이 쿼리는 먼저 roleid
이 1, 2 또는 3인 행을 필터링합니다. 그런 다음 결과를 userid
별로 그룹화하고 다음을 사용하여 각 사용자에 대한 고유한 roleid
값의 수를 계산합니다. COUNT(DISTINCT roleid)
. HAVING
절은 정확히 3개의 서로 다른 역할 ID를 가진 사용자만 포함하도록 필터링합니다.
방법 2: Self Join 쿼리
특히 대규모 데이터 세트의 경우 더 효율적인 대안은 자체 조인 접근 방식입니다.
SELECT DISTINCT t1.userid FROM userrole t1 JOIN userrole t2 ON t1.userid = t2.userid AND t2.roleid = 2 JOIN userrole t3 ON t1.userid = t3.userid AND t3.roleid = 3 WHERE t1.roleid = 1;
이 쿼리는 세 가지 자체 조인을 사용합니다. t1
는 roleid
1로 사용자를 선택합니다. t2
roleid
2개도 갖도록 보장합니다. t3
은 roleid
3이 있는지 확인합니다. DISTINCT
은 고유한 userid
값만 반환되도록 합니다.
최적의 접근 방식(집계 및 조인)은 테이블 크기와 데이터 분포에 따라 다릅니다. 행 일치 가능성이 낮은 시나리오의 경우 자체 조인 방법이 더 나은 성능을 발휘하는 경향이 있습니다.
위 내용은 SQL에서 여러 역할 ID가 있는 고유한 사용자 ID를 선택하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.
