SQL의 동일한 열에 여러 Where 조건이 있는 레코드를 효율적으로 선택하려면 어떻게 해야 합니까?
SQL 쿼리 기술: 동일한 열에 여러 조건이 포함된 레코드를 효율적으로 필터링
SQL 데이터베이스에서는 특정 조건에 따라 레코드를 검색하는 것이 간단해 보이지만, 동일한 열에 여러 조건이 포함되어 있는 경우 요구 사항에 맞는 레코드를 효율적으로 선택하는 것이 어렵습니다.
예: ID, 연락처 ID, 플래그라는 세 개의 열이 포함된 테이블이 있다고 가정합니다. 다음 쿼리는 'Volunteer' 및 'Uploaded' 태그와 연결된 연락처 ID 값을 반환하도록 설계되었습니다.
SELECT contactid WHERE flag = 'Volunteer' AND flag = 'Uploaded'...
그러나 이 쿼리는 빈 결과 집합을 반환합니다. 그 이유는 쿼리의 논리적 해석에 있습니다. 플래그가 'Volunteer' 및 'Uploaded'와 모두 동일한 레코드를 찾으려고 시도하는데, 각 레코드는 하나의 플래그 값만 가질 수 있기 때문에 불가능합니다.
이 문제를 해결하기 위해 두 가지 가능한 솔루션이 있습니다.
옵션 1: GROUP BY 및 HAVING 사용
이 방법은 결과를 contactid별로 그룹화한 다음 HAVING 절을 사용하여 일치하는 태그 수를 지정하는 방법을 사용합니다. 예를 들어 'Volunteer' 및 'Uploaded' 태그를 일치시키려면 다음 쿼리를 사용합니다.
SELECT contact_id FROM your_table WHERE flag IN ('Volunteer', 'Uploaded', ...) GROUP BY contact_id HAVING COUNT(*) = 2 -- // 必须与 WHERE flag IN (...) 列表中的数量匹配
옵션 2: JOIN 사용
여기에서는 JOIN을 활용하여 공통 가치를 기반으로 레코드 간 관계를 설정합니다. 다음 쿼리를 고려해보세요.
SELECT T1.contact_id FROM your_table T1 JOIN your_table T2 ON T1.contact_id = T2.contact_id AND T2.flag = 'Uploaded' -- // 如果需要,可以添加更多 JOIN WHERE T1.flag = 'Volunteer'
이 쿼리는 contactid 열의 테이블 자체를 조인하여 여러 링크를 생성합니다. WHERE 절은 초기 contactid가 첫 번째 플래그 조건('Volunteer')을 충족하는지 확인하고, T2에 대한 연결은 동일한 contactid가 두 번째 플래그 조건('Uploaded')도 충족하는지 확인합니다.
선택되는 옵션은 태그 목록의 크기와 예상되는 일치 빈도에 따라 달라집니다. 태그가 많고 일치하는 항목이 적은 경우 GROUP BY 및 HAVING을 사용하는 쿼리가 더 효율적일 수 있습니다. 태그 목록이 작고 일치 항목이 빈번한 경우에는 JOIN 기반 방법이 더 나은 성능을 발휘하는 경향이 있습니다.
위 내용은 SQL의 동일한 열에 여러 Where 조건이 있는 레코드를 효율적으로 선택하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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.
