


COUNT(Spalte) vs. COUNT(*): Wann sollten Sie die einzelnen SQL-Zählfunktionen verwenden?
*SQL-Zählfunktion: Unterschiede und Anwendungsszenarien zwischen COUNT(column) und COUNT()**
In SQL-Datenbanken sind Zähloperationen grundlegende und häufig verwendete Funktionen. Die Wahl von COUNT(column)
und COUNT(*)
wirkt sich jedoch direkt auf die Ergebnisse aus. In diesem Artikel gehen wir auf die wichtigsten Unterschiede zwischen diesen beiden Zählfunktionen ein.
COUNT(column)
Die Funktion zählt die Anzahl der Nicht-NULL-Werte in der angegebenen Spalte. Wenn eine Zeile in dieser Spalte einen NULL-Wert enthält, wird die Zeile von der Zählung ausgeschlossen. Diese Funktion ist nützlich, wenn Sie eindeutige Werte oder bestimmte Datenpunkte zählen.
Andererseits zählt die Funktion COUNT(*)
die Gesamtzahl der Zeilen in der ausgewählten Gruppierung, unabhängig davon, ob die Spalte NULL-Werte enthält. Es zählt sowohl Nicht-NULL-Werte als auch NULL-Werte.
Dieser Unterschied wird deutlich, wenn es um Tabellen geht, die NULL-Werte enthalten. Betrachten Sie beispielsweise die folgende Abfrage:
SELECT column_name, COUNT(column_name) FROM table GROUP BY column_name HAVING COUNT(column_name) > 1;
Diese Abfrage ruft Zeilengruppen ab, in denen der Wert von column_name
mehr als einmal vorkommt. Wenn wir jedoch COUNT(column_name)
durch COUNT(*)
ersetzen, stoßen wir auf potenzielle Probleme.
Mit COUNT(*)
zählt die Abfrage alle Zeilen in jeder Gruppe, einschließlich derjenigen, die NULL-Werte in column_name
enthalten. Dies kann dazu führen, dass in der Ausgabe eine zusätzliche Zeile mit NULL-Werten und deren Anzahl an NULL-Werten entsteht.
Um dies zu veranschaulichen, betrachten Sie eine Tabelle mit den folgenden Daten:
id | id2 |
---|---|
NULL | NULL |
1 | NULL |
NULL | 1 |
1 | NULL |
NULL | 1 |
1 | NULL |
NULL | NULL |
Die folgende Abfrage mit COUNT(id)
liefert die richtigen Ergebnisse:
SELECT id, COUNT(id) FROM table GROUP BY id HAVING COUNT(id) > 1;
Ausgabe:
id | COUNT(id) |
---|---|
1 | 3 |
Wenn wir jedoch COUNT(*)
verwenden, erhalten wir zusätzliche Zeilen:
SELECT id, COUNT(*) FROM table GROUP BY id HAVING COUNT(*) > 1;
Ausgabe:
id | COUNT(*) |
---|---|
1 | 3 |
NULL | 2 |
Wie oben gezeigt, enthält das Ergebnis der Verwendung von COUNT(*)
eine zusätzliche Zeile, in der id
NULL und eine Anzahl von 2 ist, was die Anzahl der Zeilen angibt, die NULL-id
-Werte enthalten.
Daher hängt die Wahl von COUNT(column)
und COUNT(*)
von den spezifischen Daten und den gewünschten Ergebnissen ab. COUNT(column)
eignet sich besser zum Zählen von Nicht-NULL-Werten, während COUNT(*)
zum Zählen aller Zeilen verwendet wird, einschließlich derjenigen, die NULL-Werte enthalten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonCOUNT(Spalte) vs. COUNT(*): Wann sollten Sie die einzelnen SQL-Zählfunktionen verwenden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das hauptsächlich zum schnellen und zuverlässigen Speicher und Abrufen von Daten verwendet wird. Sein Arbeitsprinzip umfasst Kundenanfragen, Abfragebedingungen, Ausführung von Abfragen und Rückgabergebnissen. Beispiele für die Nutzung sind das Erstellen von Tabellen, das Einsetzen und Abfragen von Daten sowie erweiterte Funktionen wie Join -Operationen. Häufige Fehler umfassen SQL -Syntax, Datentypen und Berechtigungen sowie Optimierungsvorschläge umfassen die Verwendung von Indizes, optimierte Abfragen und die Partitionierung von Tabellen.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das für Datenspeicher, Verwaltung, Abfrage und Sicherheit geeignet ist. 1. Es unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und wird in Webanwendungen und anderen Feldern häufig verwendet. 2. Durch die Client-Server-Architektur und verschiedene Speichermotoren verarbeitet MySQL Daten effizient. 3. Die grundlegende Verwendung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, das Einfügen, Abfragen und Aktualisieren von Daten. 4. Fortgeschrittene Verwendung beinhaltet komplexe Abfragen und gespeicherte Verfahren. 5. Häufige Fehler können durch die Erklärungserklärung debuggen. 6. Die Leistungsoptimierung umfasst die rationale Verwendung von Indizes und optimierte Abfrageanweisungen.

MySQL wird für seine Leistung, Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung der Gemeinschaft ausgewählt. 1.MYSQL bietet effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, die mehrere Datentypen und erweiterte Abfragevorgänge unterstützen. 2. Übernehmen Sie die Architektur der Client-Server und mehrere Speichermotoren, um die Transaktion und die Abfrageoptimierung zu unterstützen. 3. Einfach zu bedienend unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und Programmiersprachen. V.

Zu den Verriegelungsmechanismen von InnoDB gehören gemeinsame Schlösser, exklusive Schlösser, Absichtsschlösser, Aufzeichnungsschlösser, Lückensperrungen und nächste Schlüsselschlösser. 1. Shared Lock ermöglicht es Transaktionen, Daten zu lesen, ohne dass andere Transaktionen lesen. 2. Exklusives Schloss verhindert, dass andere Transaktionen Daten lesen und ändern. 3.. Intention Lock optimiert die Sperreffizienz. 4. Rekord -Sperr -Indexdatensatz. 5. Gap Lock Locks Index -Aufzeichnungslücke. 6. Die nächste Schlüsselsperrung ist eine Kombination aus Datensatzsperr- und Lückensperrung, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten.

Die Hauptgründe für die schlechte MySQL -Abfrageleistung sind die Verwendung von Indizes, die Auswahl der falschen Ausführungsplan durch den Abfrageoptimierer, die unangemessene Tabellenentwurf, das übermäßige Datenvolumen und die Sperrwettbewerbe. 1. Kein Index verursacht langsame Abfragen, und das Hinzufügen von Indizes kann die Leistung erheblich verbessern. 2. Verwenden Sie den Befehl Erklärung, um den Abfrageplan zu analysieren und den Optimiererfehler herauszufinden. 3. Die Rekonstruktion der Tabellenstruktur und Optimierung der Verbindungsbedingungen kann die Probleme mit dem Design der Tabelle verbessern. 4. Wenn das Datenvolumen groß ist, werden Strategien für Partitionierungs- und Tabellenabteilung angewendet. 5. In einer hohen Parallelitätsumgebung können die Optimierung von Transaktionen und Verriegelungsstrategien den Konkurrenz verringern.

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.


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