一条sql关联删除多张表数据

博客提到有6张存在关联关系的表,当删除主表时,其他5张表的关联数据也需一同删除,采用单条SQL多ID批量删除的方式来处理。

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现有6张表存在关联关系,要删除主表则其他5张表关联数据也要一块删掉(单条sql多id批量删除)

delete 
t1,t2,t3,t4,t5,t6
FROM
	rmd_v AS t1
	LEFT JOIN rmd_v1 AS t2 ON t1.uuid = t2.rvuuid 
	LEFT JOIN rmd_v2 AS t3 ON t1.uuid = t3.rvuuid 
	LEFT JOIN rmd_v3 AS t4 ON t1.uuid = t4.rvuuid 
	LEFT JOIN rmd_v4 AS t5 ON t1.uuid = t5.rvuuid 
	LEFT JOIN rmd_v5 AS t6 ON t1.uuid = t6.rvuuid 
WHERE
	t1.uuid in ('aaaab','aaaac')

 

### 单条SQL查询实现多维度统计的方法 在数据库操作中,通过单条 SQL 查询实现多维度统计数据是一种常见的需求。以下是几种方法及其适用场景: #### 方法一:使用 `CASE` 达式进行分组统计 这种方法适用于简单的多维度统计情况。可以通过 `SUM(CASE WHEN ... THEN ... END)` 的方式来分别统计不同的维度。 ```sql SELECT SUM(CASE WHEN stu_name = '三' THEN 1 ELSE 0 END) AS zhangsan_count, SUM(CASE WHEN STU_ADDRESS = '浙江' THEN 1 ELSE 0 END) AS zhejiang_count, SUM(CASE WHEN STU_AGE = 23 THEN 1 ELSE 0 END) AS age_23_count FROM student; ``` 此方法利用了 `CASE` 达式的灵活性[^1],可以针对每一行数据根据不同条件进行分类计数,并最终汇总结果。 --- #### 方法二:使用 `IF` 函数简化逻辑达 对于某些支持 `IF` 函数的数据库(如 MySQL),可以直接使用 `IF` 来替代复杂的 `CASE` 结构,从而让代码更加简洁明了。 ```sql SELECT COUNT(IF(stu_name = '三', 1, NULL)) AS zhangsan_count, COUNT(IF(STU_ADDRESS = '浙江', 1, NULL)) AS zhejiang_count, COUNT(IF(STU_AGE = 23, 1, NULL)) AS age_23_count FROM student; ``` 这种方式同样能够完成多维度统计的任务,但在语法上更为直观[^3]。 --- #### 方法三:借助 `GROUP BY CUBE` 实现更复杂的数据透视 当需要对多个字段的不同组合进行全面统计时,可以考虑使用 `CUBE` 运算符。`CUBE` 能够自动生成所有可能的分组组合,适合用于构建多维数据分析模型。 ```sql SELECT stu_name, STU_ADDRESS, STU_AGE, COUNT(*) AS record_count FROM student GROUP BY CUBE(stu_name, STU_ADDRESS, STU_AGE); ``` 上述查询会返回学生姓名、地址和年龄的所有可能组合以及对应的记录数量[^4]。注意,这种做法可能会生成大量冗余数据,因此需谨慎评估性能影响。 --- #### 方法四:跨联合查询与聚合函数结合 如果涉及多张之间的关联,则可以在左连接的基础上应用聚合函数完成多维度统计。例如,在 PostgreSQL 中处理类似问题时可采用如下形式: ```sql SELECT COALESCE(SUM(t.click_count::NUMERIC) / NULLIF(SUM(t.show_count), 0), 0) AS click_rate, COUNT(DISTINCT t.user_id) AS unique_users, ... FROM table1 t LEFT JOIN app_projects t2 ON t2.id = COALESCE(t.project_id, t1.project_id) WHERE (t.date BETWEEN '2024-06-05 00:00:00.0' AND '2024-06-12 00:00:00.0' OR t1.date BETWEEN '2024-06-05 00:00:00.0' AND '2024-06-12 00:00:00.0'); ``` 这里的关键在于正确设置连接条件并合理运用聚合函数以避免潜在错误[^2]。 --- ### 总结 以上四种方法各有优劣,具体选择取决于实际业务需求和技术环境约束。简单情况下推荐使用 **方法一或方法二**;而对于高度灵活的需求来说,**方法三** 和 **方法四** 更具优势。 问题
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