


Was sind die Unterschiede zwischen den MySQL-Joins INNER, LEFT, RIGHT und FULL?
MySQL-Joins: Typen und Unterschiede erklärt
In MySQL spielen Joins eine entscheidende Rolle beim Kombinieren von Daten aus mehreren Tabellen. Es gibt verschiedene Join-Typen, die unterschiedliche Methoden zum Abrufen von Daten basierend auf bestimmten Kriterien bieten. In diesem Artikel werden die wichtigsten Unterschiede zwischen diesen Verknüpfungen erläutert.
Kommentierte-getrennte Verknüpfung
Die durch Kommas getrennte Verknüpfung wird, wie Sie erwähnt haben, auch als implizite beitreten. Es verwendet den Kommaoperator (","), um mehrere Tabellen in der FROM-Klausel aufzulisten. Zum Beispiel:
SELECT * FROM a, b WHERE b.id = a.beeId AND ...
INNER JOIN
Der INNER JOIN, bezeichnet durch das Schlüsselwort ON, ruft Zeilen nur ab, wenn in beiden Tabellen eine Übereinstimmung vorhanden ist. Es gleicht Zeilen basierend auf der angegebenen Gleichheitsbedingung ab und gibt nur die Zeilen zurück, die entsprechende Werte in beiden Tabellen haben.LEFT JOIN
LEFT JOIN, auch LEFT OUTER JOIN genannt , ruft alle Zeilen aus der linken Tabelle ab, auch wenn es in der rechten Tabelle keine passende Zeile gibt. Dies bedeutet, dass Zeilen aus der linken Tabelle einbezogen werden, die keine entsprechenden Zeilen in der rechten Tabelle haben.RIGHT JOIN
RIGHT JOIN oder RIGHT OUTER JOIN ruft alle Zeilen ab aus der rechten Tabelle, auch wenn sie keine passende Zeile in der linken Tabelle haben. Ähnlich wie LEFT JOIN schließt es Zeilen aus der rechten Tabelle ein, die keine entsprechenden Zeilen in der linken Tabelle haben.FULL JOIN
FULL JOIN, auch bekannt als FULL OUTER JOIN gibt Zeilen zurück, die entweder in der linken oder rechten Tabelle eine Übereinstimmung haben. Es kombiniert die Ergebnisse von INNER JOIN und LEFT JOIN oder RIGHT JOIN und zeigt alle Zeilen aus beiden Tabellen an, unabhängig davon, ob sie übereinstimmen.SET Differences
- LEFT JOIN: Schließt linke Tabellenzeilen ohne Übereinstimmungen in der rechten ein Tabelle.
- RIGHT JOIN: Schließt rechte Tabellenzeilen ohne Übereinstimmungen in der linken Tabelle ein.
- INNER JOIN: Schließt Zeilen aus, die keine übereinstimmende Zeile haben in beiden Tabellen.
- FULL JOIN: Beinhaltet alle Zeilen aus beiden Tabellen, auch wenn sie keine passende Zeile in der anderen Tabelle haben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas sind die Unterschiede zwischen den MySQL-Joins INNER, LEFT, RIGHT und FULL?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Speichernde Verfahren sind vorkompilierte SQL -Anweisungen in MySQL zur Verbesserung der Leistung und zur Vereinfachung komplexer Vorgänge. 1. Verbesserung der Leistung: Nach der ersten Zusammenstellung müssen nachfolgende Anrufe nicht neu kompiliert werden. 2. Die Sicherheit verbessern: Beschränken Sie den Zugriff auf die Datenentabelle durch Berechtigungssteuerung. 3. Vereinfachen Sie komplexe Operationen: Kombinieren Sie mehrere SQL -Anweisungen, um die Logik der Anwendungsschicht zu vereinfachen.

Das Arbeitsprinzip des MySQL -Abfrage -Cache besteht darin, die Ergebnisse der ausgewählten Abfrage zu speichern. Wenn dieselbe Abfrage erneut ausgeführt wird, werden die zwischengespeicherten Ergebnisse direkt zurückgegeben. 1) Abfrage -Cache verbessert die Leistung der Datenbank und findet zwischengespeicherte Ergebnisse durch Hash -Werte. 2) Einfache Konfiguration, setzen Sie in MySQL -Konfigurationsdatei query_cache_type und query_cache_size. 3) Verwenden Sie das Schlüsselwort SQL_NO_Cache, um den Cache spezifischer Abfragen zu deaktivieren. 4) In Hochfrequenz-Update-Umgebungen kann Abfrage-Cache Leistungs Engpässe verursachen und muss für die Verwendung durch Überwachung und Anpassung von Parametern optimiert werden.

Die Gründe, warum MySQL in verschiedenen Projekten häufig verwendet wird, umfassen: 1. Hochleistungs und Skalierbarkeit, die mehrere Speichermotoren unterstützen; 2. Einfach zu verwendende und pflegende, einfache Konfiguration und reichhaltige Werkzeuge; 3. Reiches Ökosystem, das eine große Anzahl von Community- und Drittanbietern anzieht; V.

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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