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。 。 。

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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

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