查询出需要资料等于或小于用户提供资料的产品

  • 需求
      有这么一个需求。根据用户传入的资料匹配出符合这些资料条件的产品。例如:所有产品由这些资料组合而成,银行卡、身份证、户口本、银行流水、房产证、体检证明等等。用户在查询产品时要列出他所能提供的资料,假如用户能提供银行卡、身份证、银行流水。那么他就可以查询出这三种资料任意组合的产品。例如:只需要身份证的产品,需要身份证、银行卡的产品,需要身份证,银行流水的产品。。。

  • 思路
    1.创建一张资料表用来存放产品资料 表名t_data

CREATE TABLE `t_data` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `data_name` varchar(64) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

2.创建一张资料产品中间表 表名t_data_product

CREATE TABLE `t_data_product` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `data_id` int(11) NOT NULL,
  `product_id` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

3.创建一产品表 表名t_product

CREATE TABLE `t_product` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(64) NOT NULL,
  `datas_id` varchar(64) NOT NULL,
  `datas_name` varchar(100) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

录入一些测试数据如下图所示

测试数据.png
  • 查询sql
SELECT t_product.`name` FROM t_product
INNER JOIN 
(SELECT temp_b.product_id as productId FROM 
(SELECT product_id, count(*) AS data_count FROM t_data_product GROUP BY product_id) temp_a,
(SELECT product_id, count(*) AS after_data_count FROM t_data_product WHERE data_id in(传入条件) GROUP BY product_id) temp_b
WHERE temp_a.product_id=temp_b.product_id and temp_a.data_count=temp_b.after_data_count) temp_c ON t_product.id=temp_c.productId

下面我们来分解这段sql
  1.根据传入的查询条件(例如1,2,3,4),查出是查询条件子集的数据并分组(产品表id,根据查询条件匹配出的资料个数)记为temp_a

  SELECT product_id, count(*) AS after_data_count FROM t_data_product WHERE data_id in(1,2,3,4) GROUP BY product_id

查询结果


sql1.png

  2.对中间表进行分组得到分组后的数据(产品表id,业务需要资料个数)记为temp_b

  SELECT product_id, count(*) AS data_count FROM t_data_product GROUP BY product_id

查询结果


sql2.png

  3.匹配出temp_a 和 temp_b 中 product_id 和 资料个数相等的数据 拿到过滤后的 product_id 记为temp_c

SELECT temp_b.product_id as productId FROM 
(SELECT product_id, count(*) AS data_count FROM t_data_product GROUP BY product_id) temp_a,
(SELECT product_id, count(*) AS after_data_count FROM t_data_product WHERE data_id in(1,2,3,4) GROUP BY product_id) temp_b
WHERE temp_a.product_id=temp_b.product_id and temp_a.data_count=temp_b.after_data_count

查询结果


sql3.png

  4.至此就查询出了符合条件的产品信息

SELECT t_product.`name` FROM t_product
INNER JOIN 
(SELECT temp_b.product_id as productId FROM 
(SELECT product_id, count(*) AS data_count FROM t_data_product GROUP BY product_id) temp_a,
(SELECT product_id, count(*) AS after_data_count FROM t_data_product WHERE data_id in(1,2,3,4) GROUP BY product_id) temp_b
WHERE temp_a.product_id=temp_b.product_id and temp_a.data_count=temp_b.after_data_count) temp_c ON t_product.id=temp_c.productId
  • 测试结果
    例如传入条件是资料1,2,3,4 根据需求应该查出产品a,b,c
传入条件1,2,3,4.png
  • 后记
      我对数据库的表一直是这样理解的。一般的,我会把一张数据表的所有数据当成数学意义上的一个全集,然后根据查询条件,拿出属于这个全集的子集数据。那么这个需求恰好就是把数据当成了各个子集,把我们传入的条件作为一个全集,查询出属于这个全集的所有子集。
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 158,736评论 4 362
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,167评论 1 291
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 108,442评论 0 243
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 43,902评论 0 204
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,302评论 3 287
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,573评论 1 216
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,847评论 2 312
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,562评论 0 197
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,260评论 1 241
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,531评论 2 245
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,021评论 1 258
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,367评论 2 253
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,016评论 3 235
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,068评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,827评论 0 194
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,610评论 2 274
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,514评论 2 269

推荐阅读更多精彩内容