MySQL の複数テーブル関連付け 1 対多クエリを使用して最新のデータを取得する方法の例

MySQL の複数テーブル関連付け 1 対多クエリを使用して最新のデータを取得する方法の例

この記事では、MySQL で複数のテーブルを使用して 1 対多のクエリを使用して最新のデータを取得する方法を例を使って説明します。ご参考までに、詳細は以下の通りです。

最新のデータを取得するためのMySQLマルチテーブル関連付け1対多クエリ

発生した問題

複数のテーブルが1対多のクエリに関連付けられ、最新のデータを取得し、データが繰り返される

歴史的な理由により、テーブル構造の設計は不合理です。製品では、顧客情報データ、顧客の業界、税金の性質データをエクスポートする必要があると言われましたが、これら 2 つのフィールドは注文テーブルにあり、顧客は注文するたびに入力する必要があります。顧客データと注文データは 1 対多の関係であることがわかります。では、注文のどのデータを基準にすればよいのでしょうか。協議の結果、最新のデータが優先されることが合意されました。

データテスト初期化SQLスクリプト

`customer` が存在する場合はテーブルを削除します。
テーブル「顧客」を作成します（
	`id` BIGINT NOT NULL COMMENT '顧客ID',
	`real_name` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '顧客名',
	`create_time` DATETIME NOT NULL COMMENT '作成時刻',
	主キー (`id`)
)ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET = UTF8 COMMENT '顧客情報テーブル';

-- テーブル customer のデータ
`demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) に VALUES ('7717194510959685632', '张三', '2019-01-23 16:23:05') を挿入します。
`demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) に VALUES ('7718605481599623168', '李四', '2019-01-23 16:23:05') を挿入します。
`demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) に VALUES ('7720804666226278400', '王五', '2019-01-23 16:23:05') を挿入します。
INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7720882041353961472', '刘六', '2019-01-23 16:23:05');
`demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) に VALUES ('7722233303626055680', 'Baby', '2019-01-23 16:23:05') を挿入します。
`demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) に VALUES ('7722233895811448832', 'Xiaobao', '2019-01-23 16:23:05') を挿入します。
`demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) に VALUES ('7722234507982700544', '大宝', '2019-01-23 16:23:05') を挿入します。
`demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) に VALUES ('7722234927631204352', '二宝', '2019-01-23 16:23:05') を挿入します。
`demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) に VALUES ('7722235550724423680', '小贱', '2019-01-23 16:23:05') を挿入します。
`demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) に VALUES ('7722235921488314368', 'Xiao Ming', '2019-01-23 16:23:05') を挿入します。
`demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) に VALUES ('7722238233975881728', '小黑', '2019-01-23 16:23:05') を挿入します。
`demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) に VALUES ('7722246644138409984', 'Xiaohong', '2019-01-23 16:23:05') を挿入します。
`demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) に VALUES ('7722318634321346560', '阿狗', '2019-01-23 16:23:05') を挿入します。
`demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) に VALUES ('7722318674321346586', '阿娇', '2019-01-23 16:23:05') を挿入します。
`demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) に VALUES ('7722318974421546780', '阿猫', '2019-01-23 16:23:05') を挿入します。


`order_info` が存在する場合はテーブルを削除します。
テーブル「order_info」を作成します（
	`id` BIGINT NOT NULL COMMENT '注文ID',
	`industry` VARCHAR(255) デフォルト NULL コメント 'Industry',
 `nature_tax` VARCHAR(255) デフォルト NULL コメント '税金の性質',
	`customer_id` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '顧客ID',
	`create_time` DATETIME NOT NULL COMMENT '作成時刻',
	主キー (`id`)
)ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET = UTF8 COMMENT '注文情報テーブル';

-- テーブル order_info のデータ
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7700163609453207552', 'catering and hotel', 'small scale', '7717194510959685632', '2019-01-23 16:54:25') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7700163609453207553', 'catering and hotel', 'small scale', '7717194510959685632', '2019-01-23 17:09:53') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7700167995646615552', 'High-tech', 'General taxpayer', '7718605481599623168', '2019-01-23 16:54:25') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7700167995646615553', 'Commerce', 'General Taxpayer', '7718605481599623168', '2019-01-23 17:09:53') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7700193633216569344', 'Commerce', 'General Taxpayer', '7720804666226278400', '2019-01-23 16:54:25') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7700193633216569345', 'High-tech', 'General taxpayer', '7720804666226278400', '2019-01-23 17:09:53') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7700197875671179264', 'catering and hotel category', 'general taxpayer', '7720882041353961472', '2019-01-23 16:54:25') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7700197875671179266', 'catering and hotel category', 'general taxpayer', '7720882041353961472', '2019-01-23 17:09:53') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7703053372673171456', 'ハイテク', '小規模', '7722233303626055680', '2019-01-23 16:54:25') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7703053372673171457', 'ハイテク', '小規模', '7722233303626055680', '2019-01-23 17:09:53') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7709742385262698496', 'サービス カテゴリ', '一般納税者', '7722233895811448832', '2019-01-23 16:54:25') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7709742385262698498', 'サービス カテゴリ', '一般納税者', '7722233895811448832', '2019-01-23 17:09:53') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7709745055683780608', 'ハイテク', '小規模', '7722234507982700544', '2019-01-23 16:54:25') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745055683780609', 'インポートとエクスポート', '小規模', '7722234507982700544', '2019-01-23 17:09:53') に INSERT INTO します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7709745249439653888', '文化・スポーツ', '一般納税者', '7722234927631204352', '2019-01-24 16:54:25') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7709745249439653889', 'High-tech', 'General taxpayer', '7722234927631204352', '2019-01-23 17:09:53') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7709745453266051072', 'ハイテク', '小規模', '7722235550724423680', '2019-01-24 16:54:25') を挿入します。
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745453266051073', '文化・スポーツ', '小規模', '7722235550724423680', '2019-01-23 17:09:53');
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7709745539848413184', 'Technology', 'General Taxpayer', '7722235921488314368', '2019-01-24 16:54:25') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7709745539848413185', 'High-tech', 'General taxpayer', '7722235921488314368', '2019-01-23 17:09:53') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7709745652603887616', 'High-tech', 'General taxpayer', '7722238233975881728', '2019-01-24 16:54:25') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7709745652603887617', 'Technology', 'General Taxpayer', '7722238233975881728', '2019-01-23 17:09:53') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7709745755528568832', 'Import and Export', 'General Taxpayer', '7722246644138409984', '2019-01-24 16:54:25') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7709745755528568833', '教育コンサルティング', '小規模', '7722246644138409984', '2019-01-23 17:09:53') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7709745892539047936', 'Education Consulting', 'General Taxpayer', '7722318634321346560', '2019-01-24 16:54:25') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7709745892539047937', 'Import and Export', 'General Taxpayer', '7722318634321346560', '2019-01-23 17:09:53') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7709746000127139840', 'Production', 'Small Scale', '7722318674321346586', '2019-01-24 16:54:25') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7709746000127139841', 'Agriculture', 'General Taxpayer', '7722318674321346586', '2019-01-23 17:09:53') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7709746447445467136', 'Agriculture', 'General taxpayer', '7722318974421546780', '2019-01-24 16:54:25') を挿入します。
`demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) に VALUES ('7709746447445467137', 'Production', 'Small Scale', '7722318974421546780', '2019-01-23 17:09:53') を挿入します。
  • 必要に応じて記述された SQL ステートメント:
order_info を更新し、create_time を NOW() に設定します。
  • 問題を解決してみる
選択
	クレジットID、
	cr.実名、
	oi.industry、
	oi.自然税
から
	顧客AS cr
左結合（
	a.industry、a.nature_tax、a.customer_id、a.create_timeをorder_infoから選択します。
	左結合（
		SELECT MAX(create_time) AS create_time, customer_id FROM order_info GROUP BY customer_id
	) AS b ON a.customer_id = b.customer_id
ここで、a.create_time = b.create_time
) AS oi ON oi.customer_id = cr.id
GROUP BY cr.id;

データが重複していますか? 問題ありません。GROUP BYを追加するだけで問題を解決できるのではないでしょうか?どうしたら私はこんなに賢くなるんだろう、ハハハ！ ！ ！しかし、SQL の実行が終わると、また混乱してしまいました。クエリ結果の業種や税金の性質がまだ最新ではありませんでした。考えすぎだったようで、正直に問題を解決する必要がありました。 。 。

  • 重複データを見つける
選択
	クレジットID、
	cr.実名、
	oi.industry、
	oi.自然税
から
	顧客AS cr
左結合（
	a.industry、a.nature_tax、a.customer_id、a.create_timeをorder_infoから選択します。
	左結合（
		SELECT MAX(create_time) AS create_time, customer_id FROM order_info GROUP BY customer_id
	) AS b ON a.customer_id = b.customer_id
ここで、a.create_time = b.create_time
) AS oi ON oi.customer_id = cr.id
cr.id でグループ化し、COUNT(cr.id) >= 2 にします。
  • 実行結果は次のとおりです。
選択
	クレジットID、
	cr.実名、
	oi.industry、
	oi.自然税
から
	顧客AS cr
左結合（
	a.industry、a.nature_tax、a.customer_id、a.create_timeをorder_infoから選択します。
	左結合（
		SELECT MAX(id) AS id, customer_id FROM order_info GROUP BY customer_id
	) AS b ON a.customer_id = b.customer_id
ここで、a.id = b.id
) AS oi ON oi.customer_id = cr.id;

やあ、やっと解決したよ。 。 。

MySQL 関連のコンテンツに興味のある読者は、このサイトの次のトピックをチェックしてください: 「MySQL クエリ スキル」、「MySQL トランザクション操作スキル」、「MySQL ストアド プロシージャ スキル」、「MySQL データベース ロック関連スキルの概要」、および「MySQL 共通関数の概要」

この記事が皆様のMySQLデータベース設計に役立つことを願っています。

以下もご興味があるかもしれません:
  • MySQLは複数テーブル関連統計（サブクエリ統計）の例を実装します
  • MySQL における複数テーブルの無関係なクエリの実装に関する簡単な説明
  • MySQL 複数テーブル関連クエリの詳細な説明

<<:  jsは双方向データバインディング（アクセサ監視）を実現します

>>:  Docker+K8S クラスタ環境構築と分散アプリケーション展開

推薦する

「@INC で ExtUtils/MakeMaker.pm が見つかりません」というエラーを解決する

mha4mysql をインストールする場合の手順は、おおよそ次のようになります: unzip、per...

CentOS7 64 ビットでの MySQL 5.7 のインストールと設定のチュートリアル

インストール環境: CentOS7 64ビットMINI版、MySQL5.7をインストール1. YUM...

Podmanはコンテナを自動的に起動し、Dockerと比較します

目次1. podmanの紹介2. Dockerと比較した利点3. 互換性4. バックグラウンド サー...

httpsウェブサイトにリファラーhttpsとhttpジャンプリファラーを送信させる方法

この記事では、HTTP プロトコルのリファラーのメタデータ パラメータの提案について説明します。この...

HTML フォーム送信アクションと URL ジャンプアクションの違い

フォームのアクションは URL ジャンプとは異なります。フォームはバックグラウンドにデータを渡すこと...

MySQLはストアドプロシージャを使用して数百万のデータを素早く追加します。サンプルコード

序文インデックスを追加した場合と追加しなかった場合の違いを反映するには、数百万のデータを使用する必要...

MySQLにおける静的変数の役割の詳細な説明

MySQLにおける静的変数の役割の詳細な説明静的変数の使用 静的変数サンプルコード: 関数テスト()...

画像ソーシャルネットワーキングサイトのUIアプリケーションの比較分析（図）

私たちの生活、仕事、勉強において、ソーシャル ネットワークは徐々に将来のインターネット発展のトレンド...

よく使われるJavaScript配列メソッド

目次1. フィルター() 2. 各() 3. いくつか() 4. すべて() 5. 減らす() 6....

Vueストレージにはブール値のソリューションが含まれています

Vueはブール値でストレージを保存します今日、問題に遭遇しました。バックグラウンドから返された真偽の...

vmware16 仮想マシンに共有フォルダを設定する方法

1. 仮想マシンに共有フォルダを設定します。 1. 処理する仮想マシンを選択し、右クリックして設定...

HTML ul および li タグを使用して画像を表示するサンプル コード

以下のコードをDreamweaverのコードエリアにコピーすると、プレビュー時に以下の画像が表示され...

Vue ユニットテストに関する予備調査

目次序文なぜユニットテストを導入するのですか?ユニットテストの概要テスト開発パターン1. テスト駆動...

JavaScript 配列の include と Reduce の基本的な使用法

目次序文配列.プロトタイプ.includes文法パラメータ戻り値例配列プロトタイプの削減文法パラメー...

Linuxシステムはポート3306、8080などを外部に開放します。ファイアウォール設定の詳しい説明

多くの場合、Linux システムに Web サービス アプリケーション (Tomcat、Apache...