


MySQL Code complet Exemple de combinaison de plusieurs éléments de données en un
Apr 08, 2025 am 10:15 AMLa fusion des données MySQL est principalement implémentée via la fonction Group_Concat et la fonction JSON. 1. Utilisez la fonction GROUP_CONCAT pour concaténer plusieurs enregistrements en cha?nes, contr?ler l'ordre et le séparateur via l'ordre par et le séparateur, et le groupe en spécifie la base de groupement; 2. Pour les structures de données complexes (telles que JSON), utilisez la fonction JSON_Arrayagg pour fusionner plusieurs objets JSON dans des tableaux JSON, qui nécessite le support de MySQL 5.7 ou supérieur. La méthode de sélection dépend de la structure et de la complexité des données. Faites attention à la limite de longueur Group_Concat et choisissez la solution optimale en fonction de la situation réelle.
MySQL Data Merge: L'art de simplifier le traditionnel
Plusieurs fois, les données que nous interrogeons à partir de la base de données ne sont pas un format idéal, et un certain traitement est nécessaire pour répondre aux besoins d'application. Par exemple, vous devrez peut-être fusionner plusieurs enregistrements en un pour un affichage facile ou des calculs ultérieurs. Cet article explorera en profondeur la fa?on d'atteindre cet objectif gracieusement dans MySQL et partagera certaines le?ons que j'ai apprises dans la pratique.
Le but de cet article est de vous donner la possibilité de ma?triser plusieurs techniques pour fusionner plusieurs données dans MySQL et de comprendre les avantages et les inconvénients de chaque méthode pour faire le meilleur choix dans les applications réelles. Après l'avoir lu, vous pourrez traiter en toute confiance divers scénarios de fusion de données et écrire du code SQL efficace et facile à maintenir.
passons d'abord les bases nécessaires de MySQL. Vous devez vous familiariser avec la fonction GROUP_CONCAT
, qui est capable de concaténer plusieurs valeurs en une cha?ne. De plus, il est également important de comprendre GROUP BY
clause et diverses fonctions agrégées (telles que SUM
, AVG
, MAX
, MIN
), ce qui vous aidera à résumer les données fusionnées.
Maintenant, allons à la partie principale - comment fusionner plusieurs éléments de données en une seule. La méthode la plus courante consiste à utiliser GROUP_CONCAT
. Supposons qu'il y ait un tableau appelé orders
, qui contient trois champs: order_id
, customer_id
et item
, représentant l'ID de chaque commande, l'ID client et l'article commandé. Si vous souhaitez fusionner toutes les commandes du même client dans un enregistrement et l'afficher comme le format de "ID client: liste d'identification de la commande, liste de produits", vous pouvez l'écrire comme ceci:
<code class="sql">SELECT</code><pre class='brush:php;toolbar:false;'> client_id, Group_concat (ordre_id order par ordre_id séparateur ',') comme ordonnance_ids, Group_concat (Ordre des articles par séparateur d'élément ',') comme éléments
DEPUIS
Ordres
Se regrouper
Customer_ID; </code>
L'essence de ce code réside dans la fonction group_concat
. La clause Ordre by
est utilisée pour spécifier l'ordre des connexions, et la clause séparateur
définit le séparateur. Notez que la clause groupe par
spécifie la base de groupement pour s'assurer que les commandes du même client sont fusionnées.
Cependant, la fonction group_concat
a également ses limites. Il ne peut que fusionner les données en cha?nes, et si des calculs numériques sont nécessaires, un traitement supplémentaire est requis. Par exemple, si vous souhaitez calculer le montant total de la commande pour chaque client, vous devez utiliser la fonction sum
conjointement avec des sous-requêtes ou d'autres techniques plus complexes.
Aller plus loin, considérez une situation où les données dont vous avez besoin pour fusionner ne sont pas une simple cha?ne ou une valeur numérique, mais une structure JSON complexe. à l'heure actuelle, group_concat
semble être impuissant. Vous pouvez envisager d'utiliser la fonction JSON pour agréger les données dans un tableau JSON. Cela nécessite une prise en charge de MySQL 5.7 ou version ultérieure.
<code class = "Language-SQL"> Sélectionner client_id, Json_arrayagg (json_object ('order_id', order_id, 'item', item)) comme ordonnance_details
DEPUIS
Ordres
Se regrouper
Customer_ID; </code>
Dans cet exemple, nous avons utilisé la fonction json_arrayagg
pour fusionner plusieurs objets JSON dans un tableau JSON. Cette méthode est plus flexible et peut gérer des structures de données plus complexes, mais augmente également la complexité du code.
Dans les applications pratiques, vous pouvez rencontrer certains problèmes, tels que la limite de longueur de la fonction group_concat
. Si la cha?ne fusionnée est trop longue, elle peut provoquer une troncature. à l'heure actuelle, vous devez ajuster la variable système groupe_concat_max_len
pour augmenter la limite de longueur, ou considérer d'autres stratégies de fusion de données, telles que la fusion des données dans un tableau de résumé distinct.
En bref, la méthode de fusion des données à choisir dépend de vos besoins spécifiques et de votre structure de données. Group_Concat
convient à la fusion de cha?nes simples, tandis que les fonctions JSON conviennent plus pour gérer les données complexes. N'oubliez pas de considérer soigneusement des problèmes potentiels tels que les limitations de longueur et les impacts de performance, et choisissez la solution la plus appropriée en fonction de la situation réelle. En ma?trisant ces compétences, vous pouvez facilement faire face à divers défis de fusion de données et écrire du code de base de données plus efficace et élégant.
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Lorsque vous traitez avec de grandes tables, les performances MySQL et la maintenabilité sont confrontées à des défis, et il est nécessaire de commencer à partir de la conception structurelle, de l'optimisation des index, de la stratégie de sous-table de tableau, etc. 1. Concevoir raisonnablement les clés et les index primaires: il est recommandé d'utiliser des entiers auto-incrémentés comme clés principales pour réduire les scintillement de pages; Utiliser les index de superposition pour améliorer l'efficacité de la requête; Analyser régulièrement les journaux de requête lents et supprimer les index non valides. 2. Utilisation rationnelle des tables de partition: partition en fonction de la plage de temps et d'autres stratégies pour améliorer l'efficacité de la requête et de la maintenance, mais l'attention devrait être accordée aux problèmes de partitionnement et de coupe. 3. Envisagez de lire et d'écrire la séparation et la séparation des bibliothèques: la séparation de lecture et d'écriture atténue la pression sur la bibliothèque principale. La séparation de la bibliothèque et la séparation des tableaux conviennent aux scénarios avec une grande quantité de données. Il est recommandé d'utiliser des middleware et d'évaluer les problèmes de requête des transactions et des magasins croisés. La planification précoce et l'optimisation continue sont la clé.

Calculé a un cache et les accès multiples ne sont pas recalculés lorsque la dépendance reste inchangée, tandis que les méthodes sont exécutées à chaque fois qu'elles sont appelées; 2.COMPUT est adapté aux calculs basés sur des données réactives. Les méthodes conviennent aux scénarios où les paramètres sont requis ou les appels fréquents, mais le résultat ne dépend pas de données réactives; 3.Coupation prend en charge les getters et les setters, ce qui peut réaliser la synchronisation bidirectionnelle des données, mais les méthodes ne sont pas prises en charge; 4. Résumé: Utilisez d'abord calculé pour améliorer les performances et utilisez des méthodes lors de la réussite des paramètres, de l'exécution d'opérations ou d'éviter le cache, en suivant le principe de "Si vous pouvez utiliser calculé, vous n'utilisez pas de méthodes".

Utilisez des exceptions vérifiées pour indiquer les erreurs de récupération et les exceptions incontr?lées pour indiquer les erreurs de programmation; 2. Après avoir attrapé des exceptions, ils doivent être traités, enregistrés ou remontés et ne doivent pas être ignorés; 3. Jetez des exceptions dès que possible lorsque des erreurs se produisent, et retardez la capture en haut de la cha?ne d'appels; 4. Fournir des informations de contexte claire lorsque vous lancez des exceptions pour éviter de vagues descriptions; 5. Utilisez des ressources TRYS-with pour gérer automatiquement la fermeture des ressources pour empêcher la fuite des ressources; 6. évitez de prendre des exceptions larges telles que l'exception ou le jetable, et les types d'exceptions spécifiques doivent être capturés; 7. Les exceptions personnalisées doivent contenir des informations d'erreur sémantique et des données de contexte; 8. Les exceptions ne doivent pas être utilisées pour contr?ler le flux de programme normal pour éviter les pertes de performances; 9. Enregistrer les exceptions

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