SQL select problemleri

Question

Find adlı aşağıdaki tabloya sahibim ve SessionID sayısını "/ topic" ve "/ detail" adlarına sahip isimlerle döndürmek istiyorum. Bu nedenle, yalnızca SessionID = 1'in hem "/ topic" hem de "name" sütununda "/ detail" bulunduğu için benim durumumda 1 döndürmelidir.

Aşağıdaki kodu kullanmaya çalıştım ama sanırım GROUP BY'yi yine karıştırdım.

Thx!

  Select count(distinct `SessionID`) 
     from Find 
     where `name` like "/detail%" 
      and `name` like "/topic%" 
     group by `SessionID`, `date` 
     order by `date`; 

Ayrıca, ekran görüntüsünde görünmeyen "date" adlı başka bir sütun da var. Sütun tarihi, SessionID'nin hangi tarihte toplandığını belirtir. Bu nedenle, yukarıda bahsedilen amacım için SessionID tarafından gruplandırılabileceğimi düşündüm ve sonra tarihe göre gruplandırdım. Bu nedenle, her gün SessionID toplantı gereksinimi sayısını bileceğim.

Answer 1

Sorgunuzu 2 adımda ayırmanız gerekir. Öncelikle, hem /details% hem de /topic%'u içeren oturumları bulmanız gerekir. Sonra onları sayabilirsin. ad aramasından

Pivot satırlar

SELECT 
    SessionID, 
    MAX(CASE WHEN name LIKE "/detail%" THEN 1 END) AS hasDetail, 
    MAX(CASE WHEN name LIKE "/topic%" THEN 1 END) AS hasTopic 
FROM Find 
GROUP BY SessionID 

alt sorgunun sonucudur:

SessionID hasDetail hasTopic 
--------- --------- -------- 
1   1   1 
2      1 
3   1   

Bu sorgu yazılır

SELECT COUNT(*) 
FROM 
(
    SELECT 
     SessionID, 
     MAX(CASE WHEN `name` LIKE "/detail%" THEN 1 END) AS hasDetail, 
     MAX(CASE WHEN `name` LIKE "/topic%" THEN 1 END) AS hasTopic 
    FROM Find 
    GROUP BY SessionID 
) AS A 
WHERE A.hasDetail = 1 AND A.hasTopic = 1; 

sonucu Kont MySQL veritabanı için ase, SQL Server için T-SQL gibi başka bir SQL ifadesine ihtiyacınız varsa lütfen bana bildirin.

Answer 2

Siz de yakın olduğunuz için tarih ve sayımı farklı sütunlar olarak eklemelisiniz. Bunun gibi:

 Select `SessionID`, `date`, count(*) as number 
    from Find 
    where `name` like "/detail%" 
     or `name` like "/topic%" 
    group by `SessionID`, `date` 
    order by `date`;