Der Unterschied zwischen JOIN ON und JOIN IN ist: 1. JOIN ON verwendet Gleichheitsvergleichsbedingungen, während JOIN IN jeden Vergleichsoperator verwenden kann, JOIN ON jedoch nicht. 3. JOIN ON ist normalerweise besser als; JOIN IN ist effizienter, da es einen Index verwendet.
Unterschied zwischen JOIN ON und JOIN IN in SQL
In SQL wird der JOIN-Operator verwendet, um Datensätze aus mehreren Tabellen zu kombinieren. JOIN ON und JOIN IN sind zwei verschiedene JOIN-Syntaxen mit unterschiedlichem Verhalten:
JOIN ON
- kombiniert Datensätze aus zwei Tabellen, die bestimmte Bedingungen erfüllen. Die Bedingung wird durch die ON-Klausel angegeben. Die
- ON-Klausel vergleicht Spaltenwerte zweier Tabellen mithilfe des Gleichheitsoperators (=).
- Wenn die in der ON-Klausel angegebene Bedingung wahr ist, werden die entsprechenden Datensätze aus beiden Tabellen kombiniert.
- Syntax:
JOIN table2 ON table1.column = table2.column
JOIN table2 ON table1.column = table2.column
JOIN IN
- 将一个表中满足指定条件的记录组合在一起。该条件由 IN 子句指定。
- IN 子句指定一个子查询或一个值的列表。
- 如果子查询或列表中的值与表中的列值匹配,则相应记录将组合在一起。
- 语法:
JOIN table2 ON table1.column IN (subquery or value list)
JOIN IN
- Kombinieren Sie Datensätze in einer Tabelle, die bestimmte Bedingungen erfüllen. Die Bedingung wird durch die IN-Klausel angegeben. Die
- IN-Klausel gibt eine Unterabfrage oder eine Werteliste an. Wenn der Wert in der Unterabfrage oder Liste mit dem Spaltenwert in der Tabelle übereinstimmt, werden die entsprechenden Datensätze gruppiert.
- Syntax:
JOIN table2 ON table1.column IN (Unterabfrage oder Werteliste)
- Hauptunterschiede
Vergleichstyp: JOIN ON verwendet den Gleichheitsvergleich, während JOIN IN verwenden kann Beliebiger Vergleichsoperator.
Unterabfrageunterstützung: JOIN IN kann Unterabfragen verwenden, JOIN ON jedoch nicht.
Leistung: Da JOIN ON Indizes verwendet, ist es normalerweise effizienter als JOIN IN.
🎜BEISPIEL🎜🎜🎜🎜JOIN ON: 🎜🎜SELECT * FROM table1 JOIN table2 ON table1.id = table2.id;🎜🎜JOIN IN: 🎜🎜
SELECT * FROM table1 JOIN table2 ON table1.id IN (SELECT id FROM table3);🎜Im ersten Beispiel werden Datensätze mit übereinstimmenden IDs in Tabelle 1 und Tabelle 2 miteinander kombiniert. Im zweiten Beispiel werden die Datensätze in Tabelle1 und Tabelle2 basierend auf dem ID-Wert in Tabelle3 kombiniert. 🎜
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In praktischen Anwendungen wird SQL hauptsächlich für die Datenabfrage und -analyse, die Datenintegration und -berichterstattung, die Datenreinigung und -vorverarbeitung, die erweiterte Verwendung und Optimierung sowie die Umgang mit komplexen Abfragen sowie zur Vermeidung häufiger Fehler verwendet. 1) Datenabfrage und -analyse können verwendet werden, um das meiste Verkaufsprodukt zu finden. 2) Datenintegration und Berichterstattung generieren Kundenkaufberichte über Join Operations; 3) Datenreinigung und Vorverarbeitung können abnormale Altersaufzeichnungen löschen. 4) Erweiterte Verwendung und Optimierung umfassen die Verwendung von Fensterfunktionen und das Erstellen von Indizes; 5) CTE und Join können verwendet werden, um komplexe Abfragen zu behandeln, um häufige Fehler wie die SQL -Injektion zu vermeiden.

SQL ist eine Standardsprache für die Verwaltung von relationalen Datenbanken, während MySQL ein spezifisches Datenbankverwaltungssystem ist. SQL bietet eine einheitliche Syntax und eignet sich für eine Vielzahl von Datenbanken. MySQL ist leicht und Open Source mit einer stabilen Leistung, hat jedoch Engpässe in der Big -Data -Verarbeitung.

Die SQL -Lernkurve ist steil, kann aber durch Praxis und das Verständnis der Kernkonzepte gemeistert werden. 1. Grundlegende Vorgänge umfassen Auswahl, Einfügen, Aktualisieren, Löschen. 2. Die Ausführung von Abfragen ist in drei Schritte unterteilt: Analyse, Optimierung und Ausführung. 3. Die grundlegende Nutzung ist beispielsweise die Abfrage von Mitarbeiterninformationen, und die fortgeschrittene Nutzung wird beispielsweise die Verwendung von Join Connection -Tabelle verwendet. 4. Häufige Fehler sind nicht die Verwendung von Alias und SQL -Injektion, und es ist eine parametrisierte Abfrage erforderlich, um dies zu verhindern. 5. Die Leistungsoptimierung wird erreicht, indem die erforderlichen Spalten ausgewählt und die Code -Lesbarkeit aufrechterhalten wird.

SQL -Befehle sind in fünf Kategorien in MySQL: DQL, DDL, DML, DCL und TCL unterteilt und werden verwendet, um Datenbankdaten zu definieren, zu betreiben und zu steuern. MySQL verarbeitet SQL -Befehle durch lexikalische Analyse, Syntaxanalyse, Optimierung und Ausführung und verwendet Index- und Abfrageoptimierer, um die Leistung zu verbessern. Beispiele für die Nutzung sind Auswahl für Datenabfragen und Join für Multi-Table-Operationen. Zu den häufigen Fehlern gehören Syntax-, Logik- und Leistungsprobleme sowie Optimierungsstrategien umfassen die Verwendung von Indizes, Optimierung von Abfragen und die Auswahl der richtigen Speicher -Engine.

Zu den erweiterten Query -Fähigkeiten in SQL gehören Unterabfragen, Fensterfunktionen, CTEs und komplexe Verbindungen, die die Anforderungen an komplexe Datenanalysen erfüllen können. 1) Unterabfrage wird verwendet, um die Mitarbeiter mit dem höchsten Gehalt in jeder Abteilung zu finden. 2) Fensterfunktionen und CTE werden verwendet, um das Gehaltswachstumstrends der Mitarbeiter zu analysieren. 3) Leistungsoptimierungsstrategien umfassen Indexoptimierung, Umschreiben von Abfragen und die Verwendung von Partitionstabellen.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das Standard -SQL -Funktionen und -Ertendierungen bietet. 1) MySQL unterstützt Standard -SQL -Vorgänge wie Erstellen, Einfügen, Aktualisieren, Löschen und Erweiterungen der Grenzklausel. 2) Es werden Speichermotoren wie InnoDB und MyISAM verwendet, die für verschiedene Szenarien geeignet sind. 3) Benutzer können MySQL effizient über erweiterte Funktionen wie das Erstellen von Tabellen, das Einfügen von Daten und die Verwendung gespeicherter Prozeduren verwenden.

SQLmakesdatamanagementaccessibletoallbyprovidingasimpleyetpowerfultoolsetforqueryingandmanagingdatabases.1)Itworkswithrelationaldatabases,allowinguserstospecifywhattheywanttodowiththedata.2)SQL'sstrengthliesinfiltering,sorting,andjoiningdataacrosstab

SQL -Indizes können die Abfrageleistung durch cleveres Design erheblich verbessern. 1. Wählen Sie den entsprechenden Indextyp aus, z. B. B-Tree, Hash oder Volltextindex. 2. Verwenden Sie den zusammengesetzten Index, um die Multi-Feld-Abfrage zu optimieren. 3. Vermeiden Sie über-Index, um die Aufwand für die Datenwartung zu reduzieren. 4. Verwalten Sie die Indizes regelmäßig, einschließlich Wiederaufbau und Entfernen unnötiger Indizes.


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