FIND_IN_SET() 与 IN():为什么一个返回所有结果,而另一个仅返回第一个结果?
FIND_IN_SET() 与 IN():了解查询结果的差异
在查询关系型数据库时,有必要理解其区别FIND_IN_SET() 和 IN() 函数之间。本文研究了它们在特定数据库场景中的行为。
问题:
考虑两个表:订单和公司。 Orders 表包含一个 AttachedCompanyIDs 列,其中包含以逗号分隔的公司 ID 列表。公司表包含实际的公司名称。使用 FIND_IN_SET() 函数执行查询以检索与订单关联的公司名称时,它会返回所有预期结果。但是,在查询中将 FIND_IN_SET() 替换为 IN() 只会返回第一个公司名称。
原因:
IN() 函数将 AttachedCompanyID 解释为单个公司名称整数,而 FIND_IN_SET() 将其视为字符串。当 AttachedCompanyIDs 转换为整数时,它仅保留第一个非数字字符(逗号)之前的数字。因此,IN() 查询仅返回与逗号分隔列表中第一个数字关联的公司。
解决方案:
为了规避此问题,PostgreSQL 提供了更强大的解决方案:
SELECT name FROM orders JOIN company ON companyID = ANY(('{' || attachedCompanyIDs || '}')::INT[]) WHERE orderID = 1;
此查询利用 ANY() 函数将 AttachedCompanyIDs 转换为数组,可以有效地使用companyID上的索引。
更新:
对于缺乏数组支持的MySQL数据库,可以采用替代方法:
SELECT name FROM orders CROSS JOIN ( SELECT 1 AS pos UNION ALL SELECT 2 AS pos UNION ALL SELECT 3 AS pos UNION ALL SELECT 4 AS pos UNION ALL SELECT 5 AS pos ) q JOIN company ON companyID = CAST(NULLIF(SUBSTRING_INDEX(attachedCompanyIDs, ',', -pos), SUBSTRING_INDEX(attachedCompanyIDs, ',', 1 - pos)) AS UNSIGNED);
此查询迭代潜在职位,从 AttachedCompanyID 中提取子字符串以匹配 companyID。它涉及多个联接,但对于逗号分隔列表中公司 ID 数量有限的场景,它仍然有效。
以上是FIND_IN_SET() 与 IN():为什么一个返回所有结果,而另一个仅返回第一个结果?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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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在Web应用中的主要作用是存储和管理数据。1.MySQL高效处理用户信息、产品目录和交易记录等数据。2.通过SQL查询,开发者能从数据库提取信息生成动态内容。3.MySQL基于客户端-服务器模型工作,确保查询速度可接受。

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

MySQL在数据库和编程中的地位非常重要,它是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种应用场景。1)MySQL提供高效的数据存储、组织和检索功能,支持Web、移动和企业级系统。2)它使用客户端-服务器架构,支持多种存储引擎和索引优化。3)基本用法包括创建表和插入数据,高级用法涉及多表JOIN和复杂查询。4)常见问题如SQL语法错误和性能问题可以通过EXPLAIN命令和慢查询日志调试。5)性能优化方法包括合理使用索引、优化查询和使用缓存,最佳实践包括使用事务和PreparedStatemen

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MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。 MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持着称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。
