


Bagaimana untuk Melaksanakan Agregasi Jumlah dengan Cekap dengan GroupBy dalam Laravel Eloquent?
Jan 03, 2025 am 08:25 AMAgregasi Jumlah dengan GroupBy dalam Laravel Eloquent
Pengenalan:
ORM Eloquent Laravel menyediakan cara yang mudah untuk mendapatkan dan memanipulasi data daripada pangkalan data. Apabila bekerja dengan set data yang besar, adalah perlu untuk mengumpulkan data dan melakukan pengagregatan seperti jumlah.
Pernyataan Masalah:
Kod yang disediakan cuba mengira jumlah no_of_pages yang dikumpulkan oleh users_editor_id menggunakan kaedah Eloquent's sum() dan groupBy(). Walau bagaimanapun, pendekatan ini gagal disebabkan oleh fakta bahawa sum() melaksanakan pertanyaan dan mengembalikan hasil sebelum groupBy() boleh digunakan.
Penyelesaian:
Untuk menyelesaikan isu ini, kita boleh menggunakan gabungan kaedah groupBy() dan selectRaw(). Berikut ialah penyelesaian yang dikemas kini:
Document::groupBy('users_editor_id') ->selectRaw('sum(no_of_pages) as sum, users_editor_id') ->pluck('sum','users_editor_id');
Penjelasan:
- groupBy('users_editor_id'): Himpunkan baris mengikut lajur users_editor_id.
- pilihRaw('jumlah(no_of_pages) sebagai jumlah, users_editor_id'): Menambah lajur baharu bernama sum pada hasil carian, yang mengandungi jumlah no_of_pages untuk setiap kumpulan.
- pluck('sum','users_editor_id'): Mendapatkan semula jumlah dan nilai users_editor_id dan mengembalikannya sebagai tatasusunan.
Alternatif Penyelesaian:
Pendekatan lain ialah menggunakan kaedah selectRaw() bersama-sama dengan get() untuk mengembalikan koleksi model pseudo-ORM:
Document::groupBy('users_editor_id') ->selectRaw('*, sum(no_of_pages) as sum') ->get();
Kaedah ini menambah jumlah lajur kepada setiap model yang terhasil, membolehkan anda mengaksesnya seperti model biasa harta.
Kesimpulan:
Dengan menggunakan kaedah groupBy(), selectRaw(), dan pluck(), kita boleh melakukan pengagregatan jumlah dengan cekap dengan pengelompokan dalam Laravel Eloquent . Teknik ini membolehkan kami mengendalikan set data yang besar dengan berkesan dan mendapatkan cerapan berharga daripada data tersebut.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Melaksanakan Agregasi Jumlah dengan Cekap dengan GroupBy dalam Laravel Eloquent?. 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)

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.

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.

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.

Penetapan set aksara dan peraturan pengumpulan di MySQL adalah penting, mempengaruhi penyimpanan data, kecekapan pertanyaan dan konsistensi. Pertama, set watak menentukan pelbagai watak yang boleh disimpan, seperti UTF8MB4 menyokong Cina dan emojis; Peraturan penyortiran mengawal kaedah perbandingan watak, seperti UTF8MB4_UNICODE_CI adalah sensitif kes, dan UTF8MB4_BIN adalah perbandingan binari. Kedua, set aksara boleh ditetapkan pada pelbagai peringkat pelayan, pangkalan data, jadual, dan lajur. Adalah disyorkan untuk menggunakan UTF8MB4 dan UTF8MB4_UNICODE_CI dengan cara bersatu untuk mengelakkan konflik. Selain itu, masalah kod garbled sering disebabkan oleh set aksara sambungan, penyimpanan atau terminal program yang tidak konsisten, dan perlu diperiksa lapisan dengan lapisan dan ditetapkan secara seragam. Di samping itu, set watak harus ditentukan semasa mengeksport dan mengimport untuk mencegah kesilapan penukaran

Cara yang paling langsung untuk menyambung ke pangkalan data MySQL adalah menggunakan klien baris arahan. Mula -mula masukkan nama pengguna MySQL -U dan masukkan kata laluan dengan betul untuk memasukkan antara muka interaktif; Jika anda menyambung ke pangkalan data jauh, anda perlu menambah parameter -H untuk menentukan alamat host. Kedua, anda boleh beralih ke pangkalan data tertentu atau melaksanakan fail SQL semasa log masuk, seperti nama pangkalan data MySQL-U username-P atau nama pangkalan data MySQL-U USERNAME-P

Untuk menubuhkan replikasi master-hamba asynchronous untuk MySQL, ikuti langkah-langkah berikut: 1. Sediakan pelayan induk, aktifkan log binari dan tetapkan pelayan-id yang unik, buat pengguna replikasi dan rekod lokasi log semasa; 2. Gunakan mysqldump untuk menyokong data perpustakaan induk dan mengimportnya ke pelayan hamba; 3. Konfigurasikan pelayan-id dan log relay pelayan hamba, gunakan perintah Changemaster untuk menyambung ke perpustakaan induk dan mulakan benang replikasi; 4. Periksa masalah biasa, seperti rangkaian, keizinan, konsistensi data dan konflik kendiri, dan memantau kelewatan replikasi. Ikuti langkah -langkah di atas untuk memastikan bahawa konfigurasi selesai dengan betul.

Pengoptimuman prestasi pertanyaan MySQL perlu bermula dari titik teras, termasuk penggunaan indeks rasional, pengoptimuman penyata SQL, reka bentuk struktur meja dan strategi pembahagian, dan penggunaan alat cache dan pemantauan. 1. Gunakan indeks dengan munasabah: Buat indeks pada medan pertanyaan yang biasa digunakan, elakkan pengimbasan jadual penuh, perhatikan urutan indeks gabungan, jangan tambah indeks dalam medan terpilih yang rendah, dan elakkan indeks berlebihan. 2. Mengoptimumkan pertanyaan SQL: Elakkan pilih*, jangan gunakan fungsi di mana, mengurangkan bersarang subquery, dan mengoptimumkan kaedah pertanyaan paging. 3. Reka Bentuk dan Pembahagian Struktur Jadual: Pilih paradigma atau anti-paradigma mengikut senario membaca dan menulis, pilih jenis medan yang sesuai, data bersih secara teratur, dan pertimbangkan jadual mendatar untuk membahagikan jadual atau partition mengikut masa. 4. Menggunakan cache dan pemantauan: Gunakan cache redis untuk mengurangkan tekanan pangkalan data dan membolehkan pertanyaan perlahan
