MySQL_03--使用UPDATE根据一个表中的数据条数,更新另一个表的计数字段

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS PostgreSQL,高可用系列 2核4GB
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: 根据表t_distribute中标志字段completed的完成情况,通过评委的userID对应到t_user_judge中,进一步更新分配的评分作品数assignNum、完成的评分作品数judgeNum两个字段。

1 问题描述

1.1 两个表的具体内容

  1. 第一个表:t_user_judge

    1. 包含:评委id、分配的评分作品数assignNum、完成的评分作品数judgeNum;
    2. 其他信息字段。
  2. 第二个表:t_distribute

    1. 包含:与评委id对应的userID、作品的workID、作品是否完成评价的标志字段completed(0:未评价,1:已评价);
    2. 其他得分情况等具体信息字段。

1.2 实现目标

根据表t_distribute中标志字段completed的完成情况,通过评委的userID对应到t_user_judge中,进一步更新分配的评分作品数assignNum、完成的评分作品数judgeNum两个字段。

1.3 具体思路

  1. 得到表t_distribute中的全部内容;
  2. 遍历得到的所有数据;
  3. 更新评分作品数assignNum字段;

    1. 该字段只需判断每位评委在t_distribute中是否存在分配的作品,无需判断是否完成评价;
    2. 找到该条数据在t_user_judge中相同的评委id,就可以计数。
  4. 更新完成的评分作品数judgeNum字段;

    1. 该字段需判断每位评委在t_distribute中是否存在分配的作品,并且需要判断标志字段completed是否为1;
    2. 找到该条数据在t_user_judge中相同的评委id,completed为1,可以计数。

2 运行结果

https://s2.51cto.com/images/100/blog/error_upload.png

3 完整代码

CREATE PROCEDURE update_judge_work () BEGIN
    DECLARE
        uID INT;#uID:t_workd的userID字段
    DECLARE
        comp INT;#isC:t_workd的isCompetition字段
    DECLARE
        a INT;#a:游标遍历完的标志
    DECLARE
        mycursor CURSOR FOR SELECT
        completed,
        userID
    FROM
        t_distribute;
    DECLARE
        CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND
        SET a = 1;#当读到数据的最后一条时,设置a变量为1
    UPDATE t_user_judge
    SET assignNum = 0;
    UPDATE t_user_judge
    SET judgeNum = 0;

    SET uID = 0;

    SET comp = 0;

    SET a = 0;#初始化变量no为0
    OPEN mycursor;#打开游标
    WHILE
            a = 0 DO#判断是不是到了最后一条数据
            FETCH mycursor INTO comp,
            uID;#读取游标中的数据分别一一存储
        UPDATE t_user_judge
        SET assignNum = assignNum + 1
        WHERE
            uID = t_user_judge.id;
        UPDATE t_user_judge
        SET judgeNum = judgeNum + 1
        WHERE
            uID = t_user_judge.id
            AND comp = 1;

    END WHILE;
    CLOSE mycursor;#关闭游标,清理游标数据

END;
CALL update_judge_work ();
相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。   相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 
相关文章
|
5月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
|
3月前
|
SQL 人工智能 关系型数据库
如何实现MySQL百万级数据的查询?
本文探讨了在MySQL中对百万级数据进行排序分页查询的优化策略。面对五百万条数据,传统的浅分页和深分页查询效率较低,尤其深分页因偏移量大导致性能显著下降。通过为排序字段添加索引、使用联合索引、手动回表等方法,有效提升了查询速度。最终建议根据业务需求选择合适方案:浅分页可加单列索引,深分页推荐联合索引或子查询优化,同时结合前端传递最后一条数据ID的方式实现高效翻页。
141 0
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
在CentOS 8.x上安装Percona Xtrabackup工具备份MySQL数据步骤。
以上就是在CentOS8.x上通过Perconaxtabbackup工具对Mysql进行高效率、高可靠性、无锁定影响地实现在线快速全量及增加式数据库资料保存与恢复流程。通过以上流程可以有效地将Mysql相关资料按需求完成定期或不定期地保存与灾难恢复需求。
151 10
|
3月前
|
SQL 存储 缓存
MySQL 如何高效可靠处理持久化数据
本文详细解析了 MySQL 的 SQL 执行流程、crash-safe 机制及性能优化策略。内容涵盖连接器、分析器、优化器、执行器与存储引擎的工作原理,深入探讨 redolog 与 binlog 的两阶段提交机制,并分析日志策略、组提交、脏页刷盘等关键性能优化手段,帮助提升数据库稳定性与执行效率。
|
6月前
|
关系型数据库 MySQL Linux
在Linux环境下备份Docker中的MySQL数据并传输到其他服务器以实现数据级别的容灾
以上就是在Linux环境下备份Docker中的MySQL数据并传输到其他服务器以实现数据级别的容灾的步骤。这个过程就像是一场接力赛,数据从MySQL数据库中接力棒一样传递到备份文件,再从备份文件传递到其他服务器,最后再传递回MySQL数据库。这样,即使在灾难发生时,我们也可以快速恢复数据,保证业务的正常运行。
276 28
|
5月前
|
存储 SQL 缓存
mysql数据引擎有哪些
MySQL 提供了多种存储引擎,每种引擎都有其独特的特点和适用场景。以下是一些常见的 MySQL 存储引擎及其特点:
140 0
|
7月前
|
存储 SQL 关系型数据库
【YashanDB知识库】MySQL迁移至崖山char类型数据自动补空格问题
**简介**:在MySQL迁移到崖山环境时,若字段类型为char(2),而应用存储的数据仅为'0'或'1',查询时崖山会自动补空格。原因是mysql的sql_mode可能启用了PAD_CHAR_TO_FULL_LENGTH模式,导致保留CHAR类型尾随空格。解决方法是与应用确认数据需求,可将崖山环境中的char类型改为varchar类型以规避补空格问题,适用于所有版本。
|
7月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
【YashanDB知识库】字符集latin1的MySQL中文数据如何迁移到YashanDB
本文探讨了在使用YMP 23.2.1.3迁移MySQL Server字符集为latin1的中文数据至YashanDB时出现乱码的问题。问题根源在于MySQL latin1字符集存放的是实际utf8编码的数据,而YMP尚未支持此类场景。文章提供了两种解决方法:一是通过DBeaver直接迁移表数据;二是将MySQL表数据转换为Insert语句后手动插入YashanDB。同时指出,这两种方法适合单张表迁移,多表迁移可能存在兼容性问题,建议对问题表单独处理。
【YashanDB知识库】字符集latin1的MySQL中文数据如何迁移到YashanDB
|
7月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
Redis和Mysql如何保证数据⼀致?
1. 先更新Mysql,再更新Redis,如果更新Redis失败,可能仍然不⼀致 2. 先删除Redis缓存数据,再更新Mysql,再次查询的时候在将数据添加到缓存中 这种⽅案能解决1 ⽅案的问题,但是在⾼并发下性能较低,⽽且仍然会出现数据不⼀致的问题,⽐如线程1删除了 Redis缓存数据,正在更新Mysql,此时另外⼀个查询再查询,那么就会把Mysql中⽼数据⼜查到 Redis中 1. 使用MQ异步同步, 保证数据的最终一致性 我们项目中会根据业务情况 , 使用不同的方案来解决Redis和Mysql的一致性问题 : 1. 对于一些一致性要求不高的场景 , 不做处理例如 : 用户行为数据 ,
|
8月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
基于SQL Server / MySQL进行百万条数据过滤优化方案
对百万级别数据进行高效过滤查询,需要综合使用索引、查询优化、表分区、统计信息和视图等技术手段。通过合理的数据库设计和查询优化,可以显著提升查询性能,确保系统的高效稳定运行。
269 9

推荐镜像

更多