在 MySQL 查询中,可能会包含重复值。这并不成问题,不过,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值。
关键词 DISTINCT 用于返回唯一不同的值,就是去重啦。用法也很简单:
SELECT DISTINCT * FROM tableName
DISTINCT 这个关键字来过滤掉多余的重复记录只保留一条。
另外,如果要对某个字段去重,可以试下:
SELECT *, COUNT(DISTINCT nowamagic) FROM table GROUP BY nowamagic
这个用法,MySQL的版本不能太低。
在编写查询之前,我们甚至应该对过滤条件进行排序,真正高效的条件(可能有多个,涉到同的表)是查询的主要驱动力,低效条件只起辅助作用。那么定义高效过滤条件的准则是什呢?首先,要看过滤条件能否尽快减少必须处理的数据量。所以,我们必须倍加关注条件的写方式。
假设有四个表: customers 、 orders 、 orderdetail 、 articles ,现在假设 SQL 要处理的问题是:找出最近六个月内居住在 Gotham 市、订购了蝙蝠车的所有客户。当然,编写这个查询有多种方法, ANSI SQL 的推崇者可能写出下列语句:
select distinct c.custname from customers c join orders o on o.custid = c.custid join orderdetail od on od.ordid = o.ordid join articles a on a.artid = od.artid where c.city = 'GOTHAM' and a.artname = 'BATMOBILE' and o.ordered >= somefunc
其中, somefunc 是个函数,返回距今六个月前的具体日期。注意上面用了 distinct ,因为考虑到某个客户可以是大买家,最近订购了好几台蝙蝠车。
暂不考虑优化器将如何改写此查询,我们先看一下这段代码的含义。首先,来自 customers 表的数据应只保留城市名为 Gotham 的记录。接着,搜索 orders 表,这意味着 custid 字段最好有索引,否则只有通过排序、合并或扫描 orders 表建立一个哈希表才能保证查询速度。对 orders 表 ,还要针对订单日期进行过滤:如果优化器比较聪明,它会在连接( join )前先过滤掉一些数据,从而减少后面要处理的数据量;不太聪明的优化器则可能会先做连接,再作过滤,这时在连接中指定过滤条件利于提高性能,例如:
join orders o on o.custid = c.custid and a.ordered >= somefunc
注意,如果是:
left outer join orders o on o.custid = c.custid and a.ordered >= somefunc
此处关于left表的筛选条件将失效,因为是左外连接,左表的所有列都将出现在这次连接结果集中)。
即使过滤条件与连接( join )无关,优化器也会受到过滤条件的影响。例如,若 orderdetail 的主键为( ordid, artid ),即 ordid 为索引的第一个属性,那么我们可以利用索引找到与订单相关的记录。但如果主键是( artid, ordid )就太不幸了(注意,就关系理论而言 ,无论哪个版本都是完全一样),此时的访问效率比( ordid, artid )作为索引时要差,甚至一些数据库产品无法使用该索引(注 3 ),唯一的希望就是在ordid 上加独立索引了。
连接了表 orderdetail 和 orders 之后,来看 articles 表,这不会有问题,因为表 order 包括 artid 字段。最后,检查 articles 中的值是否为 Batmobile 。查询就这样结束了,因为用了 distinct ,通过层层筛选的客户名还必须要排序,以剔除重复项目。
避免在最高层使用 distinct 应该是一条基本规则 。原因在于,即使我们遗漏了连接的某个条件, distinct 也会使查询 " 看似正确 " 地执行 —— 无可否认,发现重复数据容易,发现数据不准确很难,所以避免在最高层使用 distinct 应该是一条基本规则。
发现结果不正确更难,例如,如果恰巧有多位客户都叫 " Wayne " , distinct 不但会剔除由同个客户的多张订单产生的重复项目,也会剔除由名字相同的不同客户产生的重复项目。事实上,应该同时返回具唯一性的客户 ID 和客户名,以保证得到蝙蝠车买家的完整清单。
要摆脱 distinct ,可考虑以下思路:客户在 Gohtam 市,而且满足存在性测试,即在最近六个月订购过蝙蝠车。注意,多数(但非全部) SQL 方言支持以下语法:
select c.custname from customers c where c.city = 'GOTHAM' and exists (select null from orders o, orderdetail od, articles a where a.artname = 'BATMOBILE' and a.artid = od.artid and od.ordid = o.ordid and o.custid = c.custid and o.ordered >= somefunc )
上例的存在性测试,同一个名字可能出现多次,但每个客户只出现一次,不管他有多少订单。有人认为我对 ANSI SQL 语法的挑剔有点苛刻(指 " 蝙蝠车买主 " 的例子),因为上面代码中customers 表的地位并没有降低。其实,关键区别在于,新查询中 customers 表是查询结果的唯一来源(嵌套的子查询会负责找出客户子集),而先前的查询却用了 join 。
这个嵌套的子查询与外层的 select 关系十分密切。如代码第 11 行所示(粗体部分),子查询参照了外层查询的当前记录,因此,内层子查询就是所谓的关联子查询( correlated subquery )。
此类子查询有个弱点,它无法在确定当前客户之前执行。如果优化器不改写此查询,就必须先找出每个客户,然后逐一检查是否满足存在性测试,当来自 Gotham 市的客户非常少时执行效率倒是很高,否则情况会很糟(此时,优秀的优化器应尝试其他执行查询的方式)。
select custname from customers where city = 'GOTHAM' and custid in (select o.custid from orders o, orderdetail od, articles a where a.artname = 'BATMOBILE' and a.artid = od.artid and od.ordid = o.ordid and o.ordered >= somefunc)
在这个例子中,内层查询不再依赖外层查询,它已变成了非关联子查询( uncorrelated subquery ),只须执行一次。很显然,这段代码采用了原有的执行流程。在本节的前一个例子 中 ,必须先搜寻符合地点条件的客户(如均来自 GOTHAM ),接着依次检查各个订单。而现在,订购了蝙蝠车的客户,可以通过内层查询获得。
不过,如果更仔细地分析一下,前后两个版本的代码还有些更微妙的差异。含关联子查询的代码中,至关重要的是 orders 表中的 custid 字段要有索引,而这对另一段代码并不重要,因为这时要用到的索引(如果有的话)是表 customers 的主键索引。
你或许注意到,新版的查询中执行了隐式的 distinct 。的确,由于连接操作,子查询可能会返回有关一个客户的多条记录。但重复项目不会有影响,因为 in 条件只检查该项目是否出现在子查询返回的列表中,且 in 不在乎某值在列表中出现了一次还是一百次。但为了一致性,作为整体,应该对子查询和主查询应用相同的规则,也就是在子查询中也加入存在性测试:
select custname from customers where city = 'GOTHAM' and custid in (select o.custid from orders o where o.ordered >= somefunc and exists (select null from orderdetail od, articles a where a.artname = 'BATMOBILE' and a.artid = od.artid and od.ordid = o.ordid))
或者
select custname from customers where city = 'GOTHAM' and custid in (select custid from orders where ordered >= somefunc and ordid in (select od.ordid from orderdetail od, articles a where a.artname = 'BATMOBILE' and a.artid = od.artid)
尽管嵌套变得更深、也更难懂了,但子查询内应选择 exists 还是 in 的选择规则相同:此选择取决于日期与商品条件的有效性。除非过去六个月的生意非常清淡,否则商品名称应为最有效的过滤条件,因此子查询中用 in 比 exists 好,这是因为,先找出所有蝙蝠车的订单、再检查销售是否发生在最近六个月,比反过来操作要快。如果表 orderdetail 的 artid 字段有索引,这个方法会更快,否则,这个聪明巧妙的举措就会黯然失色。
每当对大量记录做存在性检查时,选择 in 还是 exists 须斟酌。
利于多数 SQL 方言,非关联子查询可以被改写成 from 子句中的内嵌视图。然而,一定要记住的是, in 会隐式地剔除重复项目,当子查询改写为 from 子句中的内嵌视图时,必须要显式地消除重复项目。例如:
select custname from customers where city = 'GOTHAM' and custid in (select o.custid from orders o, (select distinct od.ordid from orderdetail od, articles a where a.artname = 'BATMOBILE' and a.artid = od.artid) x where o.ordered >= somefunc and x.ordid = o.ordid)
总结:保证 SQL 语句返回正确结果,只是建立最佳 SQL 语句的第一步。
MySQL,distinct
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]