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  • select b.PRODUCT_NAME,b.org_name,b.pic_url from (select bp.PLAN_PRODUCT,so.org_name,bp....使用max()或min()函数取字段内数据最长的个或最短的个 转载于:https://www.cnblogs.com/ysgcs/p/8530015.html

    select b.PRODUCT_NAME,b.org_name,b.pic_url from (select bp.PLAN_PRODUCT,so.org_name,bp.ORGANIZATION_ID,bpi.PRODUCT_NAME,bpt.pic_url
    from QR_CODE t
    LEFT JOIN BIZ_PRODUCTIONPLAN bp on t.PARENT_ID=bp.PLAN_ID
    LEFT JOIN BIZ_PRODUCTINFO bpi on bp.PLAN_PRODUCT=bpi.PRODUCT_ID
    LEFT JOIN SYS_ORGANIZATION so on so.ORG_ID=bp.ORGANIZATION_ID
    RIGHT JOIN SYS_ENTERPRISE se on se.ENTERPRISE_ID=so.ENTERPRISE_ID
    LEFT JOIN (select b.glmk_id,min(b.pic_url) pic_url from BIZ_PICTURE b group by b.glmk_id ) bpt on bpt.glmk_id=bpi.product_id
    where t.QR_CODE_NUM like '%bz%' and t.DEL_FLAG=1 and bpi.product_name is not null
    and se.ENTERPRISE_COUNTRY=(select codeid from SYS_AREA where NAME='金水区')) b group by b.product_name,b.org_name,b.pic_url

     

    使用max()或min()函数取字段内数据最长的一个或最短的一个

    转载于:https://www.cnblogs.com/ysgcs/p/8530015.html

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  • mybatis 一对多分页查询数据条数不匹配解决

    万次阅读 热门讨论 2017-07-25 11:00:33
    在项目中,使用mybatis做一对多关联,出现数据条数不匹配的情况,比如要查询10条,由于一对多的关系导致最终得到的数据条数变少。 外键abum_id关联tp_abum表的主键,表结构如下: 实体: xml:...

      在项目中,使用mybatis做一对多关联,出现数据条数不匹配的情况,比如要查询10条,由于一对多的关系导致最终得到的数据条数变少。

    外键abum_id关联tp_abum表的主键,表结构如下:


    实体:


    xml:




      保存后的数据如下:


    sql:SELECT

    abum.*,
            summary.id AS summary_id,
            summary.summary,
            summary.type AS summary_type,
            summary.compositor
            from
            `tp_abum` abum
            left join
            `tp_abum_summary` summary
            on
            abum.id = summary.abum_id

    where   `status` <> '0' and create_member_code ='1' ORDER BY create_time desc  limit 0,10;

    获得数据:


      很明显,mybatis一对多处理后,TPAbumAO的记录数少于10条。

      原因是tp_abum和tp_abum_summary关联查询时,由于重复数据导致分页取到tp_abum表的数据不完整,解决方法是外面不用limit,在where条件中,对abum_id使用in子查询,在in子查询里面用limit,取出指定limit的满足条件还没有外连接的评论的id.

    sql:SELECT
    abum.*,
            summary.id AS summary_id,
            summary.summary,
            summary.type AS summary_type,
            summary.compositor
            from
            `tp_abum` abum
            left join
            `tp_abum_summary` summary
            on
            abum.id = summary.abum_id
    where  abum.id in (SELECT TEMP.id from (SELECT id from `tp_abum` where `status` <> '0' and create_member_code ='1' ORDER BY create_time desc  limit 0,10) as temp) ORDER BY abum.create_time desc ;

      最后查询结果即是正确的分页结果:


      相关文章网址:点击打开链接


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  • 一对一Ø 一对一是将数据表“垂直切分”,其实是不常见,或不常用的。也就是 A 表的一条记录对应 B 表的一条记录,为什么要这样的设计呢,不是增加了程度的复杂性吗,然而并不一定,举例说明: 1) 一个系统...

     一对一

    Ø  一对一是将数据表“垂直切分”,其实是不常见,或不常用的。也就是 A 表的一条记录对应 B 表的一条记录,为什么要这样的设计呢,不是增加了程度的复杂性吗,然而并不一定,举例说明:

     

    1)   一个系统必然有 Employee(员工表)(包含字段:EmployeeId、姓名、性别、年龄、电话、地址等),每个员工都为一个用户,所以还有张User 表(包含字段:UserId(关联 EmployeeId)、用户名、密码、角色等),这样你会发现,整合为一张表是否不太妥当?因为,User 的记录只会在登录时用到,感觉有点违背三大范式中的“确保每列都和主键列直接关联,而不是间接关联”。

     

    2)   还有种情况,这就要根据具体的业务来决定了。如果,当一张表的字段过于太多,而很多字段可能只有在某些情况下,才会使用到,这时也可以考虑使用一对一设计。

     

    Ø  优点

    1.   便于管理、可提高一定的查询速度

    2.   减轻 CPU  IO 读写,提高存取效率。

    3.   符合数据库设计的三大范式。

    4.   符合关系性数据库的特性。

     

    Ø  缺点

    1.   增加一定的复杂程度,程序中的读写难度加大。

    一对多

    Ø  一对多,是最常见的一种设计。就是 A 表的一条记录,对应 B 表的多条记录,且 的主键作为 B 表的外键。这主要看以哪张表为中心,以上示例以表为中心,就是一对多,如果以 B 表为中心,则是多对一。举几个例子:

    1.   班级表 与 学生表,一个班级对应多个学生,或者多个学生对应一个班级。

    2.   角色表 与 用户表,一个角色对应多个用户,或者多个用户对应一个角色。

    3.   商品表 与 图片表,一个商品对应多张图片,或者多张图片对应一个商品。

    多对多关系,需要创建一个表,表中需要两个字段,分别是引用,两个多对多字段主键的外键。
         例如:
    学生表(学号,姓名,…………)主键:学号
    课程表(课程号,课程名,…………)主键:课程号
    一个学生能选多门课,一个课可以由多个学生选,即是多对多关系,
    那么成绩表就是它们之间关系的体,
    即引用成绩表(学号,课程号,成绩)。这里学号和课程号,分别是学生表和课程表中学号和课程号的外键

    mysql表的一对一/一对多/多对多联系

    1.数据库中的多对多关联关系一般需采用中间表的方式处理,将多对多转化为两个一对多。

    2.通过表的关系,来帮助我们怎样建表,建几张表。

    一对一
    一张表的一条记录一定只能与另外一张表的一条记录进行对应,反之亦然。

    学生表:姓名,性别,年龄,身高,体重,籍贯,家庭住址,紧急联系人
    其中姓名、性别、年龄、身高,体重属于常用数据,但是籍贯、住址和联系人为不常用数据
    如果每次查询都是查询所有数据,不常用的数据就会影响效率,实际又不用
    常用信息表:ID(P),姓名,性别,年龄,身高,体重
    不常用信息表:ID(P),籍贯,家庭住址,紧急联系人

    解决方案:将常用的和不常用的信息分享存储,分成两张表
    不常用信息表和常用信息表,保证不常用信息表与常用信息表能够对应上:找一个具有唯一性的字段来共同连接两张表。
    一个常用表中的一条记录永远只能在一张不常用表中匹配一条记录,反之亦然。
    一对多
    一张表中有一条记录可以对应另外一张表中的多条记录;但是反过来,另外一张表的一条记录只能对应第一张表的一条记录,这种关系就是一对多或多对一。

    母亲与孩子的关系:母亲,孩子两个实体
    母亲表:M_ID(P),名字,年龄,性别
    孩子表:C_ID(P),名字,年龄,性别
    以上关系:一个妈妈可以在孩子表中找到多条记录(也可能是一条),但是一个孩子只能找到一个妈妈,是一种典型的一对多的关系。
    但是以上设计:解决了实体的设计表问题,但是没有解决关系问题,孩子找不到母亲,母亲也找不到孩子

    解决方案:在某一张表中增加一个字段,能够找到另外一张表中的记录:在孩子表中增加一个字段指向母亲表,因为孩子表的记录只能匹配到一条母亲表的记录。
    母亲表:M_ID(P),名字,年龄,性别
    孩子表:C_ID(P),名字,年龄,性别,母亲表ID(母亲表主键,孩子表外键)
    多对多
    一对表中(A)的一条记录能够对应另外一张表(B)中的多条记录;同时B表中的一条记录也能对应A表中的多条记录

    老师和学生
    老师表 T_ID(P),姓名,性别
    学生表 S_ID(P),姓名,性别
    以上设计方案:实现了实体的设计,但是没有维护实体的关系
    一个老师教过多个学生,一个学生也被多个老师教过

    解决方案:增加一张中间关系表
    老师与学生的关系表:ID(P),T_ID,S_ID 
    老师表与中间表形成一对多的关系,而中间表是多表;维护了能够唯一找到一表的关系;
    同样的学生表与中间表也是一个一对多的关系; 
    学生找老师:找出学生ID--->中间表寻找匹配记录(多条)--->老师表匹配(一条)
    老师找学生:找出老师ID--->中间表寻找匹配记录(多条)--->学生表匹配(一条)


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  • Django数据库一对多数据关系

    千次阅读 2017-10-10 19:24:08
    本文主要描述Django数据中一对一的数据关系,创建app等配置不再赘述。 Django操作数据库,使用ORM ...一对多数据关系: 一对多关系是通过‘子表’中设置‘父表’的外键约束来完成关联 父表的一个数据对应

    本文主要描述Django数据中一对一的数据关系,创建app等配置不再赘述。

    Django操作数据库,使用ORM

    ORM:关系映射对象,把传统的SQL语句封装成了类和对象的形式,在操作表中的记录时,就像在操作类和对象一样。

    使用默认数据库:sqlite

    操作在models.py文件中完成。

    一对多数据关系:

    一对多关系是通过‘子表’中设置‘父表’的外键约束来完成关联

    父表的一个数据对应子表中的多个数据

    举例:班级和学生

    class Classes(models.Model):
        id = models.AutoField(primary_key=True)
        name = models.CharField(max_length=10, null=True)  # 班级名称
        num = models.IntegerField(null=True)  # 班级人数
    
        class Meta:
            db_table = 'Classes'
    
        def __unicode__(self):
            return 'classname:%s | classnum:%s' % (self.name, self.num)
    
    
    class Student(models.Model):
        id = models.AutoField(primary_key=True)
        # 关联‘父表’,设置外键
        classes = models.ForeignKey(Classes, on_delete=models.CASCADE)
        name = models.CharField(max_length=20, null=True)
        age = models.IntegerField(null=True)
    
        class Meta:
            db_table = 'Student'
    
        def __unicode__(self):
            return 'studentname:%s | studentage:%s' % (self.name, self.age)

    创建完数据库模型之后,我们要创建数据库变更文件以及应用表更文件等操作,具体操作步骤,参考上篇文章《Django数据库一对一数据关系》


    对数据表中数据的查询操作

    1)从子表中查询父表的数据

    print  s1.classes.num 学生在所在班级的总人数

    print s1.classes 学生所在班级的所有信息


    2)从父表中查询子表的相关数据

    1. 查询一个班级的所有学生,通过student_set属性查询

    print c1.student_set.all()

    2.filter:根据条件,去结果集中进行匹配查询

    print c1.student_set.filter(name='lisi')

    3. get :根据条件,去结果集中进行匹配查询

    print  c1.student_set.get(name='lisi')


    get()和filter()方法的区别

    get():只能查询出一个结果,如果查询的结果不止一个,name使用get()方法会报错

    filter():可以根据条件,匹配一组结果,得到一个结果集


    XXX.set :Django提供的用于通过主模型(父表)对象访问子模型(子表)对象集合的属性名。

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  • left join陷阱之一对多导致数据量增加

    万次阅读 热门讨论 2014-03-26 19:57:09
    从上面2张图可以看出,本来我们是想用一些left join来匹配出我们需要的信息 但却因此使得我们的统计数据量增大了 为什么呢? 这个就是原因了 ,我们关联的一张表有1:n的情况 ...
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    千次阅读 2018-10-26 16:37:06
    今天逛ExcelHome论坛的时候,发现个关于vlookup函数匹配不出数据的帖子。      提问者想通过订单号 匹配收入 sheet里的收入以确认订单金额是否入账,结果发现并不能匹配出结果。  笔者看见后有以下想法:...
  • 参考链接https://www.zhihu.com/question/22216567
  • 基于ArcGIS 的GPS数据地图匹配

    万次阅读 多人点赞 2016-05-08 15:37:02
    、路网数据检查根据实验的需要提取路网数据路网进行拓扑检查,包括不能有重叠、不能有悬挂点等,拓扑错误进行修改;同时,需要进行“在折点处打断”操作,形成正确可用的路网数据。 二、GP
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空空如也

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