mysql 有个数据有个标签字段，标签的id存储是用逗号隔开的方式，通过多个标签id来查询数据，并返回传入id的命中次数

你可以使用 MySQL 的 FIND_IN_SET 函数来实现这个需求。具体的 SQL 语句如下：

SELECT id, COUNT(*) AS hits
FROM your_table
WHERE FIND_IN_SET('tag_id_1', tags) OR FIND_IN_SET('tag_id_2', tags)
GROUP BY id;

其中，'tag_id_1' 和 'tag_id_2' 是你要查询的标签的 ID。如果你有多个标签，可以继续添加 FIND_IN_SET 函数。这个 SQL 语句将会返回一个结果集，其中包含了所有命中标签的数据的 ID 和命中次数。

相关问题

mysql字段用逗号隔开 关联另外一张表字段也是用逗号隔开 统计每个数据数量

在MySQL中，如果你有多个字段使用逗号隔开的数据，并希望将这些数据与另一张表中相应字段进行关联统计，你可能需要使用一些特定的技术，因为直接使用逗号分隔的数据在数据库中不是标准的做法，它们不能直接用于关联操作。以下是一些可能的方法来处理这种情况：

1. 使用字符串函数和分组（GROUP BY）操作：
如果你只是想简单地统计每个逗号分隔字段的出现次数，并不需要关联另一张表，你可以使用MySQL的字符串函数如`FIND_IN_SET`，`SUBSTRING_INDEX`等来辅助实现。

2. 创建辅助表：
另一种方法是创建一个辅助表，将逗号分隔的字符串拆分成多行，然后对这个辅助表进行操作。这通常涉及到编写存储过程或触发器来动态地拆分字符串，并将它们插入到辅助表中。一旦数据被拆分成行，你就可以像平常一样进行关联和分组统计了。

3. 使用JSON数据类型：
如果你的MySQL版本支持（MySQL 5.7+），你可以考虑将逗号分隔的数据存储为JSON类型，然后使用JSON相关的函数来处理数据。这样可以更加方便地进行关联和聚合操作。

4. 使用自定义函数：
在某些情况下，你可以编写一个自定义函数来处理逗号分隔的字符串，并将其作为中间步骤插入查询中。

这里是一个简单的例子，假设你有一个表`orders`，其中包含一个逗号分隔的字符串字段`product_ids`，你想要统计每种产品出现的次数，你可以使用类似以下的查询：

SELECT SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(`product_ids`, ',', numbers.n), ',', -1) AS product_id,
       COUNT(*) AS count
FROM orders
CROSS JOIN (
    SELECT 1 n UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 ... 
    -- 这里继续列举直到可能的最大产品数量
) numbers
GROUP BY product_id
HAVING count > 1;

注意：上述查询中的`numbers`子查询需要根据实际字段中逗号分隔的最大数量来调整。这种方法在处理大量数据时可能会变得低效。

一张mysql表存储了部门表的多个编码id，数据类型是字符串使用逗号隔开，现根据部门名称模糊查询这张表，sql如何写

在MySQL中，如果你有一个包含部门ID列表的字段，且每个ID用逗号分隔，为了根据部门名称进行模糊查询，你可以先将这个逗号分隔的字符串分解成数组（如果数据库支持JSON），然后通过IN操作符或者子查询进行匹配。假设你的表名为`department_table`，字段名是`department_ids`，并且有个`department_name`字段，可以尝试这样的SQL：

SELECT * FROM department_table
WHERE FIND_IN_SET(department_name, REPLACE(department_ids, ',', '\',\'')) OR
      (SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(department_ids, ',', numbers.n), ',', -1) LIKE '%'+CONCAT('%', department_name, '%') +'%'
       FOR numbers IN (1,2,3,...)); -- 如果部门ID很多，需要遍历所有可能的位置

在这个例子中，我们使用`FIND_IN_SET`函数检查部门名称是否在ID列表中，`REPLACE`函数用于替换逗号为`\`,\'`便于在`LIKE`操作中处理，`SUBSTRING_INDEX`用于逐个提取ID并进行模糊搜索。

注意这只是一个基本的示例，实际应用中可能需要根据你的数据库版本、性能需求以及部门ID的数量来调整。另外，这种方法可能会有性能问题，特别是当部门ID非常多的时候。