MySQL 8.0の高度なSQL機能：ディープダイビング

MySQL 8.0は、データ操作の効率と表現力のある機能を大幅に改善する複数の高度なSQL関数を導入します。 1.一般的なテーブル式（CTES）は、複雑なネストされたサブクリーリーを置き換え、論理をより明確にし、より保守しやすくします。 2。再帰クエリはCTEと結合して、組織構造や分類ツリートラバーサルなどの階層データ処理をサポートします。 3.ウィンドウ関数は、グループ化や集約なしで列間計算を実装し、ランキングや累積統計などのシナリオに適しています。 4。JSONエンハンスメント関数JSONフィールドのクエリとインデックスを最適化し、半構造化データ処理パフォーマンスを改善します。これらの機能は、SQLの書き込みを簡素化するだけでなく、データベースの機能的境界も強化します。

MySQL 8.0は、データの操作方法を本当に変えることができる高度なSQL機能の束をもたらしました。まだ基本的なクエリを使用していて、新しいものを調べていない場合は、おそらくいくつかの強力なツールを見逃しています。これらは、DBAや筋金入りの開発者だけではありません。日々のSQLライティングクリーナーをより速く、より速く、より表現力豊かにすることができます。

際立っているいくつかの重要な機能と、実際のシナリオでそれらの使用を開始する方法について説明します。

一般的なテーブル式（CTE）

CTEは、選択、挿入、更新、または削除ステートメントで参照できる一時的な結果セットのようなものです。特にネストされたサブ征服を扱う場合、複雑なクエリを読みやすく維持しやすくします。

CTEの前に、次のようなものを書いたかもしれません

select * from（
    ID、created_at> '2023-01-01'のユーザーから名前を選択します '
）new_usersとして;

今CTEで：

 new_usersをas（
    ID、created_at> '2023-01-01'のユーザーから名前を選択します '
））
select * from new_users;

これは、論理をチェーンするときに本当に便利になります。たとえば、ユーザーの成長を月中に計算する必要がある場合は、段階的に分解できます。

次の場合はCTEを使用します

• あなたは深くネストされたサブ征服を持っています
• クエリブロックを複数回再利用します
• あなたは再帰的なクエリを構築しています（詳細については次のものです）

CTEを使用した再帰クエリ

これは、CTEが非常に強力になる場所です。再帰クエリを使用すると、組織チャート、サブカテゴリ付きのカテゴリ、またはスレッドコメントなど、階層データを通過できます。

階層を構築するための簡単な例は次のとおりです。

再帰category_treeをas（
    id、name、parent_idを選択します
    カテゴリから
    ここで、parent_idはnullです

    ユニオンすべて

    c.id、c.name、c.parent_idを選択します
    カテゴリからc
    c.parent_id = ct.idの内側結合category_tree ct
））
select * from category_tree;

ここで何が起こっているのか：

• 最初の部分はルートカテゴリ（親なし）を選択します
• 2番目の部分は、すべての子供のレベルが見つかるまで参加し続けます
• これ以上の一致がない場合、再帰は停止します

これは、アプリケーションロジックに依存せずにネストされたデータを平らまたは分析する必要がある場合に非常に便利です。

ウィンドウ関数

ウィンドウ関数では、現在の行に何らかの形で関連する一連のテーブル行で計算を実行できます。

たとえば、実行中の合計の計算：

 ID、金額を選択します
    running_totalとして（idによる注文）sum（rumber）
販売から;

または、各行をグループ平均と比較します。

 Product_id、価格を選択してください
    AVG_PRICEとしてAVG（価格）Over（Category_idによるパーティション）
製品から;

いくつかの一般的なユースケース：

• ランキング行（row_number、rank、dense_rank）
• 累積合計または平均
• 現在の行を前/次の行と比較する（ラグ、リード）

彼らは最初は正しくなるのは少し難しいですが、窓枠がどのように機能するか（列の間...）を理解すると、それらは不可欠になります。

JSON強化

MySQLはしばらくの間JSONサポートを改善しており、8.0はその傾向を継続しています。これで、アプリコードですべてを抽出することなく、JSONデータ型を使用することができます。

たとえば、ネストされたJSONのクエリ：

 select * from注文
ここで、json_extract（詳細、 '$ .items [0] .product_id'）= '123';

そして、仮想列を使用して、JSON列のより良いインデックス作成サポートがあります。

テーブル注文を変更します
column rudce_id varchar（50）を追加する
常に生成されます（json_unquote（json_extract（詳細、 '$ .items [0] .product_id'）））保存;

注文（Product_id）でインデックスIDX_Product_idを作成します。

これにより、特に半構造化されたデータを保存している場合は、JSONフィールドをよりパフォーマンスと実用的にクエリします。

これらの機能は、鐘やホイッスルだけではありません。データモデリング、パフォーマンス、読みやすさの実際の問題を解決します。それらすべてを常に使用する必要はありませんが、CTE、ウィンドウ機能、または再帰クエリにいつ到達するかを知ることは、大きな違いを生む可能性があります。

正直なところ、それらに慣れると、古いSQL構文に戻ると、パワーステアリングなしで運転するように感じます。

基本的にそれだけです。

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