Et oui, vous avez bien lu! Les expressions régulières ne sont pas que dans le PHP, et le réécriture d’URL à la volée (via nos précieux .htaccess)/

Ce n’est pas quelque chose que j’ai coutume de faire mais parfois, lors de migrations de données, on souhaite filtrer plus précisément les données à traiter.

Par exemple, sélectionner les entrées dont la référence commence par 3 lettres:

Ou fini par 1 chiffre et un code à 2 lettres précis:

Pour ceux qui sont frileux avec les expressions régulières, je vous conseille ce très bon site francophone sur le sujet: http://www.expreg.com/mysql.php

Dans une phase de développement d’un outil, nous pouvons être amenés à copier des données d’une table de notre base de données à une autre pour mieux scindez nos données ou au contraire les regrouper.
Dans ce cas, notre cerveau, formaté à réfléchir en PHP pour intéragir avec MySQL, va nous pousser à écrire quelques lignes pour:

• récupérer les données à traiter (1 requête),
• puis, pour chacune de ces données, les insérer dans le nouvelle table (n requêtes)

Pour un déménagement de n entrées, on aura donc n+1 requêtes MySQL à lancer.

Que diriez-vous de n’en lancer qu’une seule et, cerise sur la gâteau, de ne pas avoir à coder une seule ligne PHP?

Jugez plutôt:

Rien ne vous empêche évidemment d’avoir une sous-requête peu plus complexe qui prend les entrées avec l’id le plus bas parmi les doublons d’une série répondant à une certaine conditions pour insérer dans une table avec ‘valeur_commune’ à toutes les nouvelles entrées et en y indiquant le timestamp Unix actuel.

Merci à Rob Searles pour son article qui m’a fait découvrir cette « technique »

Dans une table d’utilisateurs, on peut aisément lister les utilisateurs distincts en les groupant par exemple par email tout en comptant le nombre d’apparition de ceux-ci comme ceci:

Mais cette méthode ne permettant pas de sélectionner ceux qui apparaissent 2 fois ou plus tout simplement parce que l’on ne peut pas ajouter simplement « WHERE `n` > 1 » comme on aimerait le faire intuitivement.
Pourquoi? Voir la documentation.

On pourra cependant compter sur la clause HAVING.

Dans cette requête j’ai également demandé à sélectionner uniquement les plus vieilles entrées (avec l’ID le plus bas) dans le but par exemple de les supprimer?