단일 SQL 쿼리에서 여러 WHERE 절과 같은 조건을 효율적으로 결합하려면 어떻게 해야 합니까?
효율적인 데이터 검색: 여러 WHERE 조건을 교묘하게 결합
두 가지 서로 다른 조건 집합을 기반으로 테이블에서 데이터를 검색해야 한다고 가정해 보겠습니다. 예를 들어, 재무 운영을 기록하고 "account_id", "budget_id", "points" 및 "type"과 같은 열을 포함하는 "transactions"라는 테이블을 생각해 보세요.
이 테이블에서 특정 데이터를 효율적으로 검색하려면 여러 WHERE 절을 결합해야 할 수도 있습니다. 예를 들어, 테이블의 각 고유 "budget_id"에 대해 할당되고 발급된 총 포인트를 확인해야 할 수 있습니다.
쿼리 아이디어
작성해야 하는 쿼리는 다음과 같아야 합니다.
SELECT budget_id, SUM(CASE WHEN type = 'allocation' THEN points ELSE 0 END) AS allocated, SUM(CASE WHEN type = 'issue' THEN points ELSE 0 END) AS issued FROM transactions GROUP BY budget_id
이 쿼리의 각 구성 요소를 자세히 살펴보고 목표 달성 방법을 이해해 보겠습니다.
SUM(CASE WHEN ... THEN ... ELSE ... END) 함수:
이 함수는 지정된 "유형"을 기준으로 "점수" 열을 조건부로 합산하는 데 사용됩니다. "type"이 "allocation"인 경우 이 조건을 만족하는 모든 행에 대해 "점수"의 합계를 계산합니다. 마찬가지로 "유형"이 "문제"와 동일한 행에 대한 "점"의 합계를 계산합니다. (여기서는 코드 가독성과 호환성을 향상시키기 위해 IF
함수를 좀 더 표준적인 CASE WHEN
함수로 대체했습니다.)
예산_ID별 그룹:
이 절은 검색된 데이터를 "예산_ID" 열을 기준으로 그룹화합니다. 따라서 쿼리는 테이블의 각 고유 "budget_id"에 대해 별도의 결과 행을 제공합니다.
WHERE 절 조합:
필요한 필터링이 SUM() 함수 내에서 수행되므로 이 쿼리에는 WHERE 절이 눈에 띄게 누락되어 있습니다. 특히 이 함수에는 "유형" 열을 기준으로 행을 선택적으로 포함하는 조건이 포함되어 있습니다.
예상 출력:
작성한 쿼리는 "예산_ID", "할당" 및 "발행" 열이 포함된 테이블을 출력합니다. "allocation" 열은 각 "budget_id"의 "allocation" 거래와 관련된 포인트의 합을 나타내고, "issued" 열은 해당 "budget_id"의 "발행" 거래의 누적 포인트를 나타낸다.
위 내용은 단일 SQL 쿼리에서 여러 WHERE 절과 같은 조건을 효율적으로 결합하려면 어떻게 해야 합니까?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.

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.

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.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.
