*Detaillierte Erläuterung des Unterschieds zwischen COUNT(column) und COUNT() in SQL**
In SQL-Abfragen wird die Funktion count()
zur Datenaggregation verwendet, es gibt jedoch einen subtilen, aber wichtigen Unterschied zwischen den beiden häufig verwendeten Formen count(column)
und count(*)
.
COUNT(Spalte): NULL-Werte ausschließen
Diecount(column)
-Syntax zählt die Anzahl der Nicht-NULL-Werte in der angegebenen Spalte und ignoriert effektiv Zeilen mit NULL-Spaltenwerten. Diese Funktion ist nützlich, wenn Sie die Anzahl der Nicht-Null-Werte in einer Spalte bestimmen müssen.
*COUNT(): Enthält NULL-Wert**
Im Gegensatz dazu zählt count(*)
die Anzahl der Zeilen im Ergebnissatz, einschließlich Zeilen mit NULL-Werten. Im Gegensatz zu count(column)
wird NULL als gültiges Zählelement behandelt. Diese Funktion ist nützlich, wenn Sie die Gesamtzahl der Zeilen ermitteln müssen, unabhängig davon, ob eine bestimmte Spalte fehlende Daten enthält.
Beispiel zur Veranschaulichung des Unterschieds
Stellen Sie sich eine Tabelle mit dem Namen #bla
vor, die die folgenden Datensätze enthält:
create table #bla(id int,id2 int) insert #bla values(null,null) insert #bla values(1,null) insert #bla values(null,1) insert #bla values(1,null) insert #bla values(null,1) insert #bla values(1,null) insert #bla values(null,null)
Verwenden Sie count(column)
, um die folgende Abfrage auszuführen:
select count(id),count(id2) from #bla
Das Ergebnis ist:
<code>3 2</code>
Davon zählt count(id)
nur drei Nicht-NULL-Werte in der Spalte id
, während count(id2)
zwei Nicht-NULL-Werte in der Spalte id2
zählt.
Das Ersetzen von count(*)
durch count(column)
führt jedoch zu 7, wie in der folgenden Abfrage gezeigt:
select count(*) from #bla
In diesem Fall enthält count(*)
sieben Zeilen aus der Tabelle, unabhängig davon, ob sie NULL-Werte enthalten. Diese Unterscheidung zwischen dem Zählen von Nicht-NULL-Werten und dem Zählen von Zeilen wird besonders wichtig, wenn es um Datensätze geht, die fehlende Daten enthalten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonCOUNT(Spalte) vs. COUNT(*): Wann sollte ich Which in SQL verwenden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

In der Datenbankoptimierung sollten Indexierungsstrategien gemäß Abfrageanforderungen ausgewählt werden: 1. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet und die Reihenfolge der Bedingungen festgelegt ist, verwenden Sie zusammengesetzte Indizes. 2. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet, aber die Reihenfolge der Bedingungen nicht festgelegt ist, verwenden Sie mehrere einspaltige Indizes. Zusammengesetzte Indizes eignen sich zur Optimierung von Multi-Säulen-Abfragen, während Einspaltindizes für Einspalten-Abfragen geeignet sind.

Um die MySQL -Abfrage zu optimieren, müssen SlowQuerylog und Performance_Schema verwendet werden: 1. Aktivieren Sie SlowQuerylog und setzen Sie Schwellenwerte, um langsame Abfragen aufzuzeichnen; 2. Verwenden Sie Performance_Schema, um die Details zur Ausführung von Abfragen zu analysieren, Leistungs Engpässe zu finden und zu optimieren.

MySQL und SQL sind wesentliche Fähigkeiten für Entwickler. 1.MYSQL ist ein Open -Source -Relational Database Management -System, und SQL ist die Standardsprache, die zum Verwalten und Betrieb von Datenbanken verwendet wird. 2.MYSQL unterstützt mehrere Speichermotoren durch effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, und SQL vervollständigt komplexe Datenoperationen durch einfache Aussagen. 3. Beispiele für die Nutzung sind grundlegende Abfragen und fortgeschrittene Abfragen wie Filterung und Sortierung nach Zustand. 4. Häufige Fehler umfassen Syntaxfehler und Leistungsprobleme, die durch Überprüfung von SQL -Anweisungen und Verwendung von Erklärungsbefehlen optimiert werden können. 5. Leistungsoptimierungstechniken umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verbesserung der Code -Lesbarkeit.

MySQL Asynchronous Master-Slave-Replikation ermöglicht die Datensynchronisation durch Binlog, die die Leseleistung und die hohe Verfügbarkeit verbessert. 1) Der Master -Server -Datensatz ändert sich am Binlog; 2) Der Slave -Server liest Binlog über E/A -Threads; 3) Der Server -SQL -Thread wendet BinLog an, um Daten zu synchronisieren.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

Die Installation und die grundlegenden Vorgänge von MySQL umfassen: 1. MySQL herunterladen und installieren, das Stammbenutzerkennwort festlegen. 2. Verwenden Sie SQL -Befehle, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, wie z. 3. Ausführen von CRUD -Operationen, verwenden Sie Einfügen, auswählen, aktualisieren, Befehle löschen; 4. Erstellen Sie Indizes und gespeicherte Verfahren, um die Leistung zu optimieren und komplexe Logik zu implementieren. Mit diesen Schritten können Sie MySQL -Datenbanken von Grund auf neu erstellen und verwalten.

InnoDbbufferpool verbessert die Leistung von MySQL -Datenbanken durch das Laden von Daten und Indexseiten in den Speicher. 1) Die Datenseite wird in das Bufferpool geladen, um die Festplatten -E/A zu reduzieren. 2) Schmutzige Seiten sind regelmäßig markiert und auf der Festplatte aktualisiert. 3) LRU -Algorithmusverwaltungsdatenseite Eliminierung. 4) Der Lese-Out-Mechanismus lädt die möglichen Datenseiten im Voraus.

MySQL ist für Anfänger geeignet, da es einfach zu installieren, leistungsfähig und einfach zu verwalten ist. 1. Einfache Installation und Konfiguration, geeignet für eine Vielzahl von Betriebssystemen. 2. Unterstützung grundlegender Vorgänge wie Erstellen von Datenbanken und Tabellen, Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Daten. 3. Bereitstellung fortgeschrittener Funktionen wie Join Operations und Unterabfragen. 4. Die Leistung kann durch Indexierung, Abfrageoptimierung und Tabellenpartitionierung verbessert werden. 5. Backup-, Wiederherstellungs- und Sicherheitsmaßnahmen unterstützen, um die Datensicherheit und -konsistenz zu gewährleisten.


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