


HAVING vs. WHERE in SQL: Wann werden die einzelnen Klauseln zum Filtern verwendet?
Unterschiede und Anwendungen von HAVING- und WHERE-Klauseln in SQL
Bei der Verwendung von Aggregatfunktionen und SQL-Abfragen gibt es einen wesentlichen Unterschied zwischen den HAVING- und WHERE-Klauseln. Lassen Sie uns auf die Unterschiede eingehen, um Ihre SQL-Kenntnisse zu verbessern.
HAVING: Filterung nach Aggregation
HAVING wird verwendet, um eine Bedingung auf einen aggregierten Wert anzuwenden, nachdem der Aggregationsvorgang abgeschlossen ist. Mit anderen Worten: Es fungiert als Post-Aggregationsfilter und prüft, ob das Aggregationsergebnis bestimmte Bedingungen erfüllt.
Beispielsweise ruft die folgende Abfrage Städte in Massachusetts (MA) und die entsprechende Anzahl von Adressen ab:
SELECT City, COUNT(1) AS CNT FROM Address WHERE State = 'MA' GROUP BY City;
Um die Ergebnisse weiter zu verfeinern und nur Städte mit mehr als fünf Adressen anzuzeigen, verwenden Sie die HAVING-Klausel:
SELECT City, COUNT(1) AS CNT FROM Address WHERE State = 'MA' GROUP BY City HAVING CNT > 5;
WO: Vor der Aggregation filtern
Im Gegensatz zu HAVING wird WHERE zum Filtern vor der Aggregation verwendet. Es wertet Bedingungen vor dem Aggregationsprozess aus. Dies bedeutet, dass nur Datensätze in die Aggregation einbezogen werden, die die angegebene WHERE-Bedingung erfüllen.
Um mit dem vorherigen Beispiel fortzufahren, können Sie die WHERE-Klausel verwenden, um die Auswahl auf Städte in Massachusetts zu beschränken, bevor Adressen berechnet werden:
SELECT City, COUNT(1) AS CNT FROM Address WHERE State = 'MA' AND City = 'Boston' GROUP BY City;
Vergleich der wichtigsten Funktionen
特性 | HAVING | WHERE |
---|---|---|
时间 | 聚合之后 | 聚合之前 |
目的 | 聚合后过滤 | 聚合前过滤 |
作用范围 | 应用于聚合值 | 应用于单个记录 |
Zusammenfassung
HAVING und WHERE spielen beide eine entscheidende Rolle bei der SQL-Abfrageoptimierung. Durch das Verständnis ihrer unterschiedlichen Funktionen und Ausführungszeiten können Sie Ihre Ergebnisse effektiv verfeinern und Ihre Datenanalysefunktionen verbessern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHAVING vs. WHERE in SQL: Wann werden die einzelnen Klauseln zum Filtern verwendet?. 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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