重複したMySQLレコードを現場でチェックし、処理する実践的な記録

序文

私はソフトウェアの導入とデバッグのために顧客先に出張していました。ある日、顧客が突然私のところに来て、現場で生成されたデータに異常があると言いました。最も直接的な兆候は、複数の資料に同じラベルが表示されていたことです。問題を解決する方法を確認するために、私の協力が必要でした。

分析する

顧客は私の前に重複したラベルが付いた箱の山を置きました。私はとても怖くなり、大変なことになるのではないかと心配しました。

少し考えた後、今必要なのは、データベースで重複タグを照会すること、つまり、タグを数えて、count > 1 のタグを特定することです。

えーっと、文法エラーですね。「Having」があったのを覚えてます。代わりに試してみましょう

なんと、重複タグが 1,500 個以上あります。質問の総数を数えてグループ化し、重複タグの割合を確認してみましょう。

ちなみに、まずはこれらの重複ラベルデータを顧客に渡して製品を追跡します（幸いNavicatはデータのコピーをサポートしています）

データ合計

上記のクエリレコードの結果は一時テーブルです。これに基づいて、sum()を使用して合計を計算します。

重複したレコードが多数あり、これは少し大きな問題です。

繰り返し率

前のクエリテーブルのクエリ方法を変更し、カウントデータを再度グループ化します

結果から、問題データのほとんどは2回繰り返されました。

どこにあるかと持っているかの違い

where は、クエリ結果が返される前にデータベース内のクエリ条件を制約する制約ステートメントです。つまり、結果が返される前に有効になり、where の後に集計関数を使用することはできません。

はフィルタリングステートメントです。いわゆるフィルタリングは、データベースクエリの結果が返された後に実行されます。つまり、結果が返された後に有効になり、集約関数はhaving後に使用できます。

いわゆる集計関数は、sum---合計、count---カウント、max---最大値、avg---平均値など、一連の値を計算し、単一の値を返す関数です。

要約する

MySQLのクエリ操作では、通常、複数テーブル結合クエリを使用し、クエリ結果を複数のクエリの中間テーブルとして使用し、クエリ結果をグループ化し、統計集計などの操作を実行します。

クエリ操作で関数計算やグループ化が使用される場合、典型的な機能は元のテーブル内の複数のレコードを 1 つに結合することであり、これらの操作の結果をフィルター処理するには、が必須です。また、 where を使用して、テーブル レコードを条件付きでフィルター処理します。

これで、サイト上の重複した MySQL レコードのトラブルシューティングと処理に関するこの記事は終了です。重複した MySQL レコードのトラブルシューティングと処理の詳細については、123WORDPRESS.COM の以前の記事を検索するか、次の関連記事を引き続き参照してください。今後とも 123WORDPRESS.COM をよろしくお願いいたします。