MySQL 问题记录(别名能重复吗？查看数据覆盖率？...)

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2022-09-01 09:09 173阅读 0赞

### 文章目录 ###

*   *  1、查询的时候别名可以重复吗
     *  2、多表查询(left join)时如何能去掉重复列
     *  3、怎么查看数据的覆盖率
     *  4、Jupyter中显示DataFrame的全部行和列

## 1、查询的时候别名可以重复吗 ##

在使用 MySQL查询时，当表名很长或者执行一些特殊查询的时候，为了方便操作或者需要多次使用相同的表时，可以为表指定别名，用这个别名代替表原来的名称。

为表取别名的基本语法格式为：  
<表名> \[AS\] <别名>  
也可以给列、投影取别名。

**如果查询语句在同一层的话，不可以重复使用别名，如果是嵌套后在嵌套就可以**，例如

select * from (select * from (select * from tablename) a) a

*这里两个a不在同一层 就可以*  
如果这样就不行：

select * from (select * from tablename) a,(select * from tablename2) a

--解答来自https://zhidao.baidu.com/question/758413885542406124.html

## 2、多表查询(left join)时如何能去掉重复列 ##

**[原详细博客：多表查询(left join)时简单高效去掉重复列的尝试][left join]**

**需求背景**：数据库中有**主表A**,有其他表B、C、D、E、F、G…主表A与其他表使用字段**report\_id**进行关联，现将各个表连接起来做成宽表。

**基本做法**：A表左连接**left join**其余表。

因为使用SELECT \*，查询出来的表中有多个一模一样的report\_id列，如何去除重复列？

1.**显示指定select的列名**，即只要base.report\_id:

> 此方法较常用，但是当列名特别多时，会大大降低写代码的效率，因此尝试将这个写列名过程变简单快速一些。**即快速写出Select表中除了某个字段的所有字段**

2. 关于简单写出**查询除了某一列的其他列**的SQL语句

SELECT
    	CONCAT(' select ',GROUP_CONCAT(COLUMN_NAME),' from ', TABLE_NAME,' ;')
     FROM information_schema.COLUMNS
     WHERE table_name = 'xxxx'
     AND TABLE_SCHEMA = 'ccms_xxx' and COLUMN_NAME != 'id';

执行上面sql得出一条新的sql语句。如图中快速写出了选择除了id这一列的其他列的语句。  
![在这里插入图片描述][7cb514fbee814460b0680a6f005ea2c2.png]  
如此一来，我们select一个表的多个字段的代码就快了很多，生成上述语句后，可去掉其他不要的字段，仅对与其他表重复的字段使用<别名.字段>的写法即可。

用此方法左连接的某一个表的代码可快速写出。

## 3、怎么查看数据的覆盖率 ##

多表连接后面对的是列数很多的表，怎么看这些列的数据覆盖率如何？

dataframe.isna().mean()

会输出每一列的覆盖率，如图：  
![在这里插入图片描述][b1e0027028a1407792608550d7930914.png]

**isna()和 isnull()区别：**

*  isnan 判断**是否NAN**（not a number），一般是**数值**字段的null
 *  isnull() 主要是判断**字符型是否有值**， 可以判断所有的空值，但是python的数值字段比如int float 为空的时候默认是NAN

## 4、Jupyter中显示DataFrame的全部行和列 ##

在Jupyter或其他环境中，若DataFrame有很多行，默认显示前5行和后5行，中间的数据用省略号表示

加上如下代码显示所有的行和列：

pd.options.display.max_columns = None
    pd.options.display.max_rows = None

[left join]: https://blog.csdn.net/weixin_43629813/article/details/119148213
[7cb514fbee814460b0680a6f005ea2c2.png]: /images/20220829/1a23b491ab504309bd2f514abcd179d7.png
[b1e0027028a1407792608550d7930914.png]: /images/20220829/2384c244814d4182b55ec02869b04d8d.png