


Warum führen NULL-Werte mit der NOT IN-Klausel von SQL zu unerwarteten Ergebnissen?
Das unerwartete Verhalten von NULL-Werten und der NOT IN
-Klausel in SQL verstehen
SQL-Abfragen führen oft zu überraschenden Ergebnissen, wenn NULL
-Werte mit dem NOT IN
-Operator interagieren. Diese Diskrepanz wird deutlich, wenn eine NOT IN
-Abfrage mit einer äquivalenten Abfrage unter Verwendung eines LEFT JOIN
.
Bedenken Sie diese Fragen:
A: select 'true' where 3 in (1, 2, 3, null) B: select 'true' where 3 not in (1, 2, null)
Abfrage A gibt ein Ergebnis zurück, Abfrage B jedoch nicht. Die Hauptursache liegt darin, wie unterschiedliche SQL-Datenbanken NULL
-Werte verarbeiten.
Wenn ANSI_NULLS
aktiviert ist (die Standardeinstellung in vielen Systemen wie SQL Server 2005), wird jeder Vergleich mit NULL
, wie z. B. 3 = NULL
, als UNKNOWN
ausgewertet. Diese Unbestimmtheit ergibt sich aus der inhärenten Unsicherheit von NULL
.
In Abfrage B trifft der NOT IN
-Operator auf NULL
in der Unterabfrage, was zu einer UNKNOWN
-Auswertung führt. Da keine anderen Werte übereinstimmen, wird das gesamte Prädikat zu UNKNOWN
, was eine leere Ergebnismenge ergibt.
Umgekehrt verändert die Deaktivierung von ANSI_NULLS
das Verhalten. Wenn ANSI_NULLS
deaktiviert ist, wird 3 = NULL
zu TRUE
ausgewertet. SQL interpretiert NULL
als potenziell gleich mit allem, einschließlich sich selbst. Folglich ergibt das Prädikat von Abfrage B TRUE
und gibt ein Ergebnis zurück.
Kurz gesagt, die inkonsistenten Ergebnisse sind auf die unterschiedliche Behandlung von NULL
-Werten zurückzuführen, die durch die ANSI_NULLS
-Einstellung bestimmt werden. Wenn ANSI_NULLS
aktiviert ist, erzeugen Vergleiche mit NULL
UNKNOWN
, was zu unerwarteten Ergebnissen bei Abfragen führt, die NOT IN
- und NULL
-Werte verwenden. Dies unterstreicht, wie wichtig es ist, die NULL
-Behandlung in SQL für genaue Abfrageergebnisse zu verstehen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum führen NULL-Werte mit der NOT IN-Klausel von SQL zu unerwarteten Ergebnissen?. 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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