Grundlegendes zu fehlenden Zeilen in Left Outer Joins
Ein Benutzer, der versuchte, die täglichen Seitenaufrufe zu berechnen, stieß auf eine häufige Falle beim Left-Outer-Join: fehlende Zeilen in der linken Tabelle. Die Abfrage zielte darauf ab, Daten aus day
- und tracking
-Tabellen mithilfe eines linken äußeren Joins zu kombinieren:
SELECT day.days, COUNT(*) as opens FROM day LEFT OUTER JOIN tracking ON day.days = DAY(FROM_UNIXTIME(open_date)) WHERE tracking.open_id = 10 GROUP BY day.days
Die day
-Tabelle enthielt Daten für die Tage 1–30, das Ergebnis zeigte jedoch nur die Tage 1 und 9. Diese Diskrepanz ergibt sich aus der Platzierung der WHERE
-Klausel.
Das Problem: Falsche Platzierung der WHERE-Klausel
Die WHERE tracking.open_id = 10
-Klausel filtert nach dem Join. Dies bedeutet, dass Zeilen entfernt werden, in denen tracking.open_id
nicht 10 ist, auch wenn diese Zeilen aus der linken Tabelle (day
) stammen. Ein linker äußerer Join ist so konzipiert, dass er alle Zeilen der linken Tabelle einbezieht, unabhängig von Übereinstimmungen in der rechten Tabelle. Die WHERE
-Klausel negiert dieses Verhalten effektiv.
Die Lösung: Integration des Filters in die JOIN-Bedingung
Um alle Tage korrekt aus der day
-Tabelle abzurufen, muss die Filterbedingung in die JOIN
-Bedingung selbst integriert werden:
SELECT day.days, COUNT(*) as opens FROM day LEFT OUTER JOIN tracking ON day.days = DAY(FROM_UNIXTIME(open_date)) AND tracking.open_id = 10 GROUP BY day.days
Durch das Verschieben von tracking.open_id = 10
in die ON
-Klausel erfolgt die Filterung bevor die Zeilen kombiniert werden. Dadurch wird sichergestellt, dass beim Join nur übereinstimmende Zeilen aus der Tabelle tracking
(wobei open_id = 10
) berücksichtigt werden, während dennoch alle Zeilen aus der Tabelle day
im Endergebnis erhalten bleiben. Dies spiegelt genau die Absicht eines linken äußeren Joins wider.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum fehlen Zeilen in meinem Left Outer Join-Ergebnis?. 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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