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MySQL方法GROUP_CONCAT的应用

MySQL方法GROUP_CONCAT的应用,多对多联表查询,以A表为主表,通过关联表C查询出B表关联A表任意记录的多条记录的某个字段的合并值 开发中遇到这样的一个需求:用户表为A,角色表为B,用户角色关系通过...su.user_id AS userId,su.user_name AS userName, ( SELECT GROUP_CONCAT(sr.role_name)...,查出每一个用户id拥有的角色名称拼接结果作为拥有角色字段值的,我们看看其查询性能 查询时间:56.088s 共511条 可见查询22条左右数据需要4秒多,这种速度我们显然是不能接受的,而且需要以拥有小区的名称做模糊查询时候也无从下手...SELECT sur.user_id, GROUP_CONCAT(sur.role_id) AS roleIds, GROUP_CONCAT(sr.role_name) AS...,只是这个子查询不是直接作为结果字段返回,而是根据用户id为group规则查询出来每一个用户的拥有小区结果字符串,然后作为A表的left join的虚拟表,下面看一下测试结果 查询时间:0.657s

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    Database Inside 系列 ——SQL 是如何执行的

    Database Inside 是一个新开的小系列,旨在为初学者建立一个对数据库的的基本观感,或者说直觉。本系列定位,求短不求全、用意不用力。前因后果、内涵外延,点到即止。...这是第一篇,SQL 的执行概要。水平所限,不当之处,欢迎指出。 SQL 的三维侧写 SQL 起源于上世纪七十年代的 IBM R 系统,是一个针对关系型数据库的声明式查询语言。一句话引出三个点: 1....以 SQL 表的方式来理解,可以将任何数据集抽象为一张二维表,每行一个元组(tuple),每个元组有多个属性列;将对数据集的查询抽象为一组运算符的组合,也即二维表的一组变换。...常见的运算符: 关系表的变换 选择 (σ):针对单张二维表,选择其中一些行;对应 SQL 中 where 子句 投影 (π):针对单张二维表,选择其中某几列;对应 SQL 中 select xx 子句...查询语言(Query):顾名思义,这是一门专门用来做诸如“找教室”一类的对满足条件的数据进行查询的语言。虽然他是图灵完备的,但一般不用于像通用编程语言 C++ 等来编写复杂软件。

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    如何理解select(1)、select(*)、select(column)背后的差异?

    先说结论select(1)、select(*)都是基于结果集进行的行数统计,统计到NULL行select(column)则受到索引设置的影响,默认会排除掉NULL行在数据库查询中,SELECT语句用于从数据库表中检索数据...SELECT (1)、SELECT (*)和SELECT (column)之间的差异主要在于它们返回的数据类型和范围:SELECT (1):这个语句返回一个单一的值,即数字1。...它不依赖于表的结构,因此与表中的列数或列名无关。SELECT (*):这个语句返回表中的所有列和所有行的数据。使用星号(*)作为通配符,意味着选择所有列。...这种查询在需要获取表的完整快照时非常有用,但在处理大量数据时可能会影响性能,因为它需要传输更多的数据。SELECT (column):这个语句返回表中指定列的所有行的数据。...如果你需要表中的所有数据,使用SELECT (*)。如果你只需要特定列的数据,那么应该使用SELECT (column)来提高效率,并辅助索引。

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    select * 和 select 所有字段的区别

    之前发过的文章中,关于 select * 和 select 所有字段的知识,有描述不恰当,这次重新纠正下,加深下理解。...所以查询所有字段(或者大多数字段)的时候,大可 select * 来操作。如果某些不需要的字段数据量特别大,还是写清楚字段比较好,因为这样可以减少网络传输。 (1)减少数据的负担。...(2)考虑到今后的扩展性。 因为程序里面你需要使用到的列毕竟是确定的, SELECT * 只是减少了一句 SQL String 的长度,并不能减少其他地方的代码。...(3)索引问题 select abc from table; 和 select * from table; 在 abc 字段有索引的情况下,mysql 是可以不用读 data,直接使用 index...但是一旦用了 select *,就会有其他列需要读取,这时在读完 index 以后还需要去读 data 才会返回结果,这样就造成了额外的性能开销。

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    select * 和 select 所有字段的区别

    之前发过的文章中,关于 select * 和 select 所有字段的知识,有描述不恰当,这次重新纠正下,加深下理解。...所以查询所有字段(或者大多数字段)的时候,大可 select * 来操作。如果某些不需要的字段数据量特别大,还是写清楚字段比较好,因为这样可以减少网络传输。 (1)减少数据的负担。...(2)考虑到今后的扩展性。 因为程序里面你需要使用到的列毕竟是确定的, SELECT * 只是减少了一句 SQL String 的长度,并不能减少其他地方的代码。...(3)索引问题 select abc from table; 和 select * from table; 在 abc 字段有索引的情况下,mysql 是可以不用读 data,直接使用 index 里面的值就返回结果的...但是一旦用了 select *,就会有其他列需要读取,这时在读完 index 以后还需要去读 data 才会返回结果,这样就造成了额外的性能开销。

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    select for update和select for update wait和select for update nowait的区别

    ,那么oralce会给符合where条件的数据行加上一个行级锁 1、select for update 但是如果你的select 语句加了for update,那么就不是上面这回事了,当oracle发现...select的当前结果集中的一条或多条正在被修改(注意:当数据被修改时,此时的数据行是被加锁的),那么他就会等到当前当前结果集被修改完毕并且commit之后才进行select操作,并对结果集进行加锁。...会话二的update语句执行成功 2、select for update nowait for  update和for update nowait都会对查询到的当前结果集进行加锁,所不同的是,当有另外的会话在修改当前结果集中的数据...3、select for update wait 它也会对查询到的结果集进行加锁,select for update wait与select for update nowait不同的地方是,当有另外的会话对它的查询结果集中的某一行数据进行了加锁...测试结果证明,在没有OF子句的情况下,对多表查询的结果集进行select foe update,oracle会对满足where 条件的所有数据行进行加锁 b、使用OF子句 使用OF子句,那么oracle

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    mysql中select子查(select中的select子查询)询探索

    中的子查询 mysql> select ename,(select dname from dept d where e.deptno = d.deptno) as dname from emp e...到这里对于select子查询的执行顺序更迷惑了,不知道DEPENDENT SUBQUERY到底时怎么执行的,到底有没有生产临时表,但是可以明确这种子查询的效率不如join好 注意事项 在select子查询中...子查询可能的使用场景 带统计的查询 查询部门名称,地点,和部门人数 mysql> select dname,loc,(select count(empno) from emp e where e.deptno...,主查询只需要一行,例如查询部门名称,所在地,和部门中id最大的一个人的名称 mysql> select d.dname,(select e.ename from emp e where e.deptno...于是就有了select子查询探索之旅,后续继续在完善select子查询的执行流程,也不知道是我误导了ChatGPT还是他迷糊了我,总觉得他是墙头草,说的不靠谱

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    MySQL查询分组后如何分隔和聚合合并数据,来看这一篇文章就够了!

    GROUP_CONCAT() 在MySQL中,GROUP_CONCAT() 函数是一个聚合函数,用于将来自多个行的字符串值连接成一个字符串。...SELECT department, GROUP_CONCAT(name) AS employee_names FROM employees GROUP BY department; 输出结果...SELECT department, GROUP_CONCAT(name ORDER BY name ASC) AS employee_names FROM employees GROUP BY...SELECT department, GROUP_CONCAT(name SEPARATOR '; ') AS employee_names FROM employees GROUP BY department...使用场景: GROUP_CONCAT()函数通常用于需要将多个行的数据合并到一个字段的场景,如生成CSV文件、生成带有逗号分隔值的字符串等。 然而,也要注意到这个函数并不是解决所有问题的万能药。

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    python生成带有表格的图片

    因为工作中需要,需要生成一个带表格的图片 例如: 直接在html中写一个table标签,然后单独把表格部分保存成图片 或者是直接将excel中的内容保存成一个图片 刚开始的思路,是直接生成一个带有table...标签的html文件,然后将这个文件转成图片,经过查找资料发现需要安装webkit2png,而这个库又依赖其他的东西,遂放弃。...当初的目标是直接生成一个图片,并且是只需要安装python依赖库就行,而不需要在系统层面安装相应的依赖包 后来考虑使用Python的图片处理库Pillow,和生成表格式的库prattytable,下面的图片是最终生成的图片效果...,来确定图片的最终大小 img_size = draw.multiline_textsize(tab_info, font=font) # 图片初始化的大小为10-10,现在根据图片内容要重新设置图片的大小...但是还有一点问题,在使用中文时,表格会又一些错列,应该是使用字体的事,因为我没有找到合适的字体,所以这个问题暂时没有解决。

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    浅析MySQL中concat及group_concat的使用

    3、举例: 例1: select concat (id, name, score) as info from tt2; 中间有一行为null是因为tt2表中有一行的score值为null。...3、举例: 例3:我们使用concat_ws()将 分隔符指定为逗号,达到与例2相同的效果: 例4:把分隔符指定为null,结果全部变成了null: 三、group_concat()函数 前言:在有...group by的查询语句中,select指定的字段要么就包含在group by语句的后面,作为分组的依据,要么就包含在聚合函数中。...——使用group_concat() 1、功能:将group by产生的同一个分组中的值连接起来,返回一个字符串结果。...3、举例: 例7:使用group_concat()和group by显示相同名字的人的id号: 例8:将上面的id号从大到小排序,且用’_’作为分隔符: 例9:上面的查询中显示了以name分组的每组中所有的

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    MySQL中 concat() 以及 group_concat() 的使用

    返回结果为连接参数产生的字符串,如果有任何一个参数为null,则返回值为null。 准备:我们新建一个my_test表,并插入测试数据: SELECT * FROM `my_test`; ?...例2:在例1的结果中三个字段 id, username, password 的组合没有分隔符,我们可以加一个逗号作为分隔符: select concat (id, ',', username, ',',...例3:我们使用concat_ws()将 分隔符指定为逗号,达到与例2相同的效果: select concat_ws(',', id,username,password) as info from my_test...三、group_concat()函数 前言:在有group by的查询语句中,select指定的字段要么就包含在group by语句的后面,作为分组的依据,要么就包含在聚合函数中。...——使用group_concat() 例6:查询数据分组并获取每个组别中详细的数据: select sex, group_concat(id) as ids, group_concat(username

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    什么是带有SSCC的DESADV?

    零售商的物流挑战 在我们开始详细研究DESADV与SSCC之前,首先需要了解背景。近年来,零售业发生了实质性的变化。大多数小型杂货店的市场份额逐渐减少,大型零售商的分店占据了市场。...这个号码作为一个带有条形码的实物机读贴纸,安装在货物上,也包含在DESADV信息中。 这样就可以如下图所示,将货物送到仓库:在左侧,我们可以看到货物已经到达仓库,并被分配到正确的货架上。...带有SSCC的GS1标签示例如下图所示: 在DESADV中使用SSCC 什么时候DESADV报文用于宣布交货呢?...3.带有运输结构的每个托盘的SSCC 该选项清楚地描述了运输结构的层次结构,直至货盘的内容。DESADV将包含有关物品编号和每个托盘的箱子总数的信息。...以上是对于带有SSCC(系列货运包装箱代码)的DESADV的介绍,更多关于EDI相关信息,欢迎持续关注。

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    构建带有ssh服务的镜像

    背景 公司有一批机器是内网的机器,无法访问外网,但是内网之间都是可以互通的,我们需要在这几台机器上部署环境,所以优先考虑使用docker容器,在本地写好dockerfile,构建好镜像,然后把镜像load...到目标机器上,所以我们需要先构建一层装有基础服务的镜像,然后在此基础上部署服务。...&& yum install -y sudo \ && yum install -y net-tools openssh-clients openssh-server # 将sshd的UsePAM...var/run/sshd EXPOSE 22 #监听22端口,外界可以访问 ENTRYPOINT ["/usr/sbin/sshd","-D"] #entrypoint表示默认情况下容器运行的命令...注: 当我们使用普通用户执行docker相关的命令时,我们可能需要加上sudo才能执行,非常麻烦,所以我们可以把当前的用户添加到docker组里 sudo usermod -aG docker dogfei

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    带有Apache Spark的Lambda架构

    目标 市场上的许多玩家已经建立了成功的MapReduce工作流程来每天处理以TB计的历史数据。但是谁愿意等待24小时才能获得最新的分析结果?...还包括清晰的代码和直观的演示! Apache Hadoop:简史 Apache Hadoop的丰富历史始于2002年。...现实生活中有一些很好的例子: Oozie编排的工作流程每天运行并处理高达150 TB的数据以生成分析结果 bash管理的工作流程每天运行并处理高达8 TB的数据以生成分析结果 现在是2016年!...] 这看起来相当不错,但它仍然是一种传统的批处理方式,具有所有已知的缺点,主要原因是客户端的数据在批处理花费大量时间完成之前的数据处理时,新的数据已经进入而导致数据过时。...它是一种旨在通过利用批处理和流处理这两者的优势来处理大量数据的数据处理架构。 我强烈建议阅读Nathan Marz的书,因为它从提出者的角度提供了Lambda Architecture的完整表述。

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