


Bagaimanakah Saya Boleh Mengubah Data dengan Tepat dengan Rekod Berbeza untuk Mengelakkan Kehilangan Maklumat?
Dec 30, 2024 pm 01:01 PMMemusing Rekod Berbeza Dengan Berkesan
Pertanyaan pangsi memainkan peranan penting dalam mengubah data menjadi format jadual, membolehkan analisis data yang mudah. Walau bagaimanapun, apabila berurusan dengan rekod yang berbeza, gelagat lalai pertanyaan pangsi mungkin menjadi masalah.
Masalah: Mengabaikan Nilai Berbeza
Pertimbangkan jadual berikut:
------------------------------------------------------ | Id Code percentage name name1 activity | ----------------------------------------------------- | 1 Prashant 43.43 James James_ Running | | 1 Prashant 70.43 Sam Sam_ Cooking | | 1 Prashant 90.34 Lisa Lisa_ Walking | | 1 Prashant 0.00 James James_ Stealing | | 1 Prashant 0.00 James James_ Lacking | | 1 Prashant 73 Sam Sam_ Cooking 1 | ------------------------------------------------------
Pertanyaan pangsi tradisional, seperti sebagai:
SELECT Id,Code, MAX(CASE WHEN name = 'James' THEN activity END) AS James, MAX(CASE WHEN name1 = 'James_' THEN percentage END) AS James_, MAX(CASE WHEN name = 'Sam' THEN activity END) AS Sam, MAX(CASE WHEN name1 = 'Sam_' THEN percentage END) AS Sam_, MAX(CASE WHEN name = 'Lisa' THEN activity END) AS Lisa, MAX(CASE WHEN name1 = 'Lisa_' THEN percentage END) AS Lisa_ FROM A GROUP BY Id, Code
akan menghasilkan jadual berikut:
------------------------------------------------------------------- Id Code James James_ Sam Sam_ Lisa Lisa_ ------------------------------------------------------------------- 1 Prashant Running 43.43 Cooking 3.43 Walking 90.34 1 Prashant Stealing 0.0 NULL NULL NULL NULL -------------------------------------------------------------------
Isu di sini ialah pertanyaan pangsi mengabaikan nilai yang berbeza untuk nama1 apabila nama diulang dan peratusannya ialah 0. Dalam kes ini, aktiviti "Kurang" untuk James hilang.
Penyelesaian: Menggunakan ROW_NUMBER() untuk Ketepatan
Untuk menangani perkara ini, kami boleh memperkenalkan ROW_NUMBER():
;with cte as ( select *, ROW_NUMBER() over (partition by name order by percentage desc) ROWNUM from A ) ...
Dengan menggunakan ROW_NUMBER(), kami membahagikan data berdasarkan nama dan memberikan setiap baris nombor unik dalam partition itu. Ini membolehkan kami mengekalkan perkaitan antara aktiviti dan peratusan, walaupun apabila nama diulang.
Jadual yang terhasil ialah:
---------------------------------------------------------- | Id Code James James_ Sam Sam_ Lisa Lisa_ ---------------------------------------------------------- | 1 Prashant Running 43.43 Cooking 1 73 Walking 90.34 | 1 Prashant Stealing 0.00 Cooking 3.43 NULL NULL | 1 Prashant Lacking 0.00 NULL NULL NULL NULL ----------------------------------------------------------
Semua aktiviti, termasuk "Kurang" untuk James , kini diwakili dalam jadual pangsi. Teknik ini memastikan bahawa nilai yang berbeza dipelihara, menyediakan data yang tepat untuk analisis.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengubah Data dengan Tepat dengan Rekod Berbeza untuk Mengelakkan Kehilangan Maklumat?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

TosecurelyConnecttoaremotemysqlserver, usesshtunneling, configuremysqlforremoteaccess, setfirewallrules, andconsidersslencryption .First, DesiglishansshtunnelWithSSH-L3307: localhost: 3306user@remote-server-nandconnectviamysql-h127.0.0.1-p3307.second, editmys

Hidupkan log pertanyaan perlahan MySQL dan menganalisis isu prestasi lokasi. 1. Edit fail konfigurasi atau ditetapkan secara dinamik SLOW_QUERY_LOG dan LONG_QUERY_TIME; 2. Log mengandungi medan utama seperti query_time, lock_time, rows_examined untuk membantu menilai kesesakan kecekapan; 3. Gunakan alat mysqldumpslow atau pt-query-digest untuk menganalisis log dengan cekap; 4. Cadangan pengoptimuman termasuk menambah indeks, mengelakkan pilih*, memisahkan pertanyaan kompleks, dan lain -lain. Sebagai contoh, menambah indeks ke user_id dapat mengurangkan jumlah baris yang diimbas dan meningkatkan kecekapan pertanyaan.

MySQLDUMP adalah alat yang biasa untuk melakukan sandaran logik pangkalan data MySQL. Ia menjana fail SQL yang mengandungi penyataan CREATE dan INSERT untuk membina semula pangkalan data. 1. Ia tidak menyandarkan fail asal, tetapi menukarkan struktur dan kandungan pangkalan data ke dalam arahan SQL mudah alih; 2. Ia sesuai untuk pangkalan data kecil atau pemulihan selektif, dan tidak sesuai untuk pemulihan data tahap TB yang cepat; 3. Pilihan biasa termasuk--single-transaksi,-databases,-semua data,-routin, dan sebagainya; 4. Gunakan perintah MySQL untuk mengimport semasa pemulihan, dan boleh mematikan cek utama asing untuk meningkatkan kelajuan; 5. Adalah disyorkan untuk menguji sandaran secara teratur, menggunakan mampatan, dan pelarasan automatik.

Apabila mengendalikan nilai null dalam MySQL, sila ambil perhatian: 1. Apabila mereka bentuk jadual, medan utama ditetapkan kepada notnull, dan bidang pilihan dibenarkan NULL; 2. Isnull atau Isnotnull mesti digunakan dengan = atau! =; 3. Fungsi Ifnull atau Coalesce boleh digunakan untuk menggantikan nilai lalai paparan; 4. Berhati -hati apabila menggunakan nilai null secara langsung apabila memasukkan atau mengemas kini, dan perhatikan sumber data dan kaedah pemprosesan rangka kerja ORM. Null mewakili nilai yang tidak diketahui dan tidak sama dengan nilai, termasuk dirinya sendiri. Oleh itu, berhati -hati apabila menanyakan, menghitung, dan menghubungkan jadual untuk mengelakkan data yang hilang atau kesilapan logik. Penggunaan fungsi dan kekangan yang rasional dapat mengurangkan gangguan yang disebabkan oleh null.

Untuk melihat saiz pangkalan data dan jadual MySQL, anda boleh menanyakan maklumat_schema secara langsung atau gunakan alat baris arahan. 1. Semak keseluruhan saiz pangkalan data: Laksanakan pernyataan SQL selecttable_schemaas'database ', jumlah (data_length index_length)/1024/1024as'size (mb)' dari formation_schema.tablesgroupbytable_schema; Anda boleh mendapatkan saiz keseluruhan semua pangkalan data, atau menambah di mana syarat untuk mengehadkan pangkalan data tertentu; 2. Periksa saiz jadual tunggal: gunakan selectta

Peraturan Peraturan dan Penyortiran Isu-isu adalah perkara biasa apabila penghijrahan silang platform atau pembangunan berbilang orang, mengakibatkan kod yang tidak konsisten atau pertanyaan yang tidak konsisten. Terdapat tiga penyelesaian teras: pertama, periksa dan menyatukan set aksara pangkalan data, jadual, dan medan ke UTF8MB4, melihat melalui showcreatedatabase/jadual, dan mengubahnya dengan pernyataan alter; kedua, tentukan set aksara UTF8MB4 apabila pelanggan menghubungkan, dan tetapkannya dalam parameter sambungan atau laksanakan setnames; Ketiga, pilih peraturan penyortiran yang munasabah, dan cadangkan menggunakan UTF8MB4_UNICODE_CI untuk memastikan ketepatan perbandingan dan penyortiran, dan tentukan atau mengubahnya melalui Alter ketika membina perpustakaan dan jadual.

GroupBy digunakan untuk mengumpulkan data mengikut bidang dan melakukan operasi agregasi, dan mempunyai digunakan untuk menapis hasil selepas pengelompokan. Sebagai contoh, menggunakan GroupByCustomer_ID boleh mengira jumlah jumlah penggunaan setiap pelanggan; Menggunakan mempunyai dapat menyaring pelanggan dengan jumlah penggunaan lebih dari 1,000. Bidang yang tidak diagihkan selepas PILIH mesti muncul di GroupBy, dan mempunyai boleh ditapis secara kondusif menggunakan alias atau ungkapan asal. Teknik biasa termasuk mengira bilangan setiap kumpulan, mengumpulkan pelbagai bidang, dan penapisan dengan pelbagai syarat.

MySQL menyokong pemprosesan transaksi, dan menggunakan enjin penyimpanan InnoDB untuk memastikan konsistensi dan integriti data. 1. Urus niaga adalah satu set operasi SQL, sama ada semua berjaya atau semua gagal melancarkan kembali; 2. Atribut asid termasuk atom, konsistensi, pengasingan dan kegigihan; 3. Kenyataan yang mengawal urus niaga secara manual adalah permulaan, komitmen dan pengembalian; 4. Empat tahap pengasingan termasuk Read Not Committe, Read Dihantar, Baca Berulang dan Serialization; 5. Gunakan urus niaga dengan betul untuk mengelakkan operasi jangka panjang, matikan komitmen automatik, dan mengendalikan kunci dan pengecualian yang munasabah. Melalui mekanisme ini, MySQL dapat mencapai kebolehpercayaan yang tinggi dan kawalan serentak.
