SQL JOINs: Überschreibt ein INNER JOIN einen vorhergehenden OUTER JOIN?
Dieser Artikel untersucht die Interaktion zwischen INNER JOIN
- und OUTER JOIN
-Klauseln in SQL-Abfragen und geht insbesondere darauf ein, ob ein nachfolgendes INNER JOIN
die Wirkung eines vorhergehenden OUTER JOIN
zunichte macht.
Die kurze Antwort lautet: Nein, nicht automatisch. Allerdings kann ein INNER JOIN
die Wirkung eines vorhergehenden deutlich einschränkenOUTER JOIN
.
Der Schlüssel liegt in der ON
-Klausel des INNER JOIN
. Wenn die ON
-Klausel eine Spalte erfordert, die aufgrund von NULL
möglicherweise OUTER JOIN
ist, dann filtert INNER JOIN
effektiv Zeilen heraus, in denen diese Spalte NULL
ist. Dies ist kein „Override“ im Sinne einer völligen Ignorierung des OUTER JOIN
, sondern eher ein Filtereffekt.
Beispiel 1: INNER JOIN negiert OUTER JOIN nicht
SELECT * FROM person LEFT JOIN address ON person.address_id = address.id INNER JOIN email ON person.email_id = email.id;
Das funktioniert wie erwartet. Das INNER JOIN
auf email
erfordert nur ein gültiges person.email_id
. Selbst wenn eine Person keine Adresse hat (address.id
ist NULL
), enthält LEFT JOIN
sie dennoch, und wenn sie eine E-Mail-Adresse hat, enthält INNER JOIN
diese E-Mail-Daten.
Beispiel 2: INNER JOIN begrenzt den OUTER JOIN
SELECT * FROM person LEFT JOIN address ON person.address_id = address.id INNER JOIN city ON address.city_id = city.id;
Hier entsteht das Problem. Das INNER JOIN
auf city
erfordert ein Nicht-NULL
address.city_id
. Da LEFT JOIN
auf address
möglicherweise Zeilen mit NULL
address.city_id
erzeugt, werden diese Zeilen durch INNER JOIN
ausgeschlossen. Die Wirkung des OUTER JOIN
ist stark eingeschränkt.
Lösung: Um das Verhalten von OUTER JOIN
in Beispiel 2 beizubehalten, ändern Sie INNER JOIN
in ein LEFT JOIN
:
SELECT * FROM person LEFT JOIN address ON person.address_id = address.id LEFT JOIN city ON address.city_id = city.id;
Best Practices:
- Obwohl dies nicht unbedingt erforderlich ist, kann das Platzieren von
INNER JOIN
s vorOUTER JOIN
s die Lesbarkeit verbessern, daINNER JOIN
s restriktivere Bedingungen darstellen. - Verwenden Sie
RIGHT JOIN
s vorsichtig, da sie möglicherweise weniger intuitiv sind alsLEFT JOIN
s. Oftmals wird einLEFT JOIN
mit vertauschten Tabellen das gleiche Ergebnis deutlicher erzielen.
Das Verständnis des Zusammenspiels zwischen INNER JOIN
und OUTER JOIN
ist entscheidend für das Schreiben effizienter und korrekter SQL-Abfragen. Überlegen Sie sich sorgfältig die ON
-Klauseln aller Joins, um sicherzustellen, dass sie dem gewünschten Verhalten entsprechen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonÜberschreibt ein INNER JOIN einen vorhergehenden OUTER JOIN in SQL?. 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.

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