OracleMinus关键字 //创建表1 create table test1 ( name varchar(10), sex varchar(10), age int ); insert into test1values('luxin','female',25); insert into test1 values('tom','female',26); insert into test1 values('mary1','male',27); insert i
Oracle Minus关键字
//创建表1
create table test1
(
);
insert into test1values('luxin','female',25);
insert into test1 values('tom','female',26);
insert into test1 values('mary1','male',27);
insert into test1 values('money','male',27);
insert into test1 values('tony','male',28);
insert into test1 values('tony1','male',19);
//创建表2
create table test2
(
);
insert into test2 values('luxin','female',25);
insert into test2 values('tom','female',26);
insert into test2 values('mary2','male',27);
insert into test2 values('money','male',27);
insert into test2 values('tony','male',28);
insert into test2 values('tony2','male',19);
-------------------------------------------
select * from test1minus select * from test2;
结果:
NAME
---------- ---------- ----------
mary1
tony1
-----------------------------------------------------------
select * from test2minus select * from test1;
结果:
NAME
---------- ---------- ----------
mary2
tony2
结论:Minus返回的总是左边表中的数据,它返回的是差集。
用表1-表2中的数据,如果相同,则去掉,否则返回表1中的数据。
==========================================================
今天在看数据集合时偶然看到了SQL有MINUS,可以达到相同的目的
具体如下:
SQL中的MINUS关键字
SQL中有一个MINUS关键字,它运用在两个SQL语句上,它先找出第一条SQL语句所产生的结果,然后看这些结果有没有在第二个SQL语句的结果中。如果有的话,那这一笔记录就被去除,而不会在最后的结果中出现。如果第二个SQL语句所产生的结果并没有存在于第一个SQL语句所产生的结果内,那这笔资料就被抛弃,其语法如下:
[SQL Segment 1]
MINUS
[SQL Segment 2]
其实简单的一句话就是找出第一条SQL查询的不在第二条SQL语句查询结果中的那些记录,并且要注意最后返回的结果集中,不同的记录只会被列出一次!
下面是我做的实验,很明显能够看出MINUS的效率,made_order共23万笔记录,charge_detail共17万笔记录
SELECT order_id FROM made_order
MINUS
SELECT order_id FROM charge_detail
1.14 sec
SELECT a.order_id FROM made_order a
WHERE NOT exists (
SELECT 1
FROM charge_detail
WHERE order_id = a.order_id
)
18.19 sec
SELECT order_id FROM made_order
WHERE order_id NOT in (
SELECT order_id
FROM charge_detail
)
20.05 sec
还有其它一下关键字:
INTERSECT (交集)
UNION ALL 并集

Les procédures stockées sont des instructions SQL précompilées dans MySQL pour améliorer les performances et simplifier les opérations complexes. 1. Améliorer les performances: après la première compilation, les appels ultérieurs n'ont pas besoin d'être recompilés. 2. Améliorez la sécurité: restreignez l'accès à la table de données grâce au contrôle de l'autorisation. 3. Simplifier les opérations complexes: combinez plusieurs instructions SQL pour simplifier la logique de la couche d'application.

Le principe de travail du cache de requête MySQL consiste à stocker les résultats de la requête sélectionnée, et lorsque la même requête est à nouveau exécutée, les résultats mis en cache sont directement renvoyés. 1) Le cache de requête améliore les performances de lecture de la base de données et trouve des résultats mis en cache grâce aux valeurs de hachage. 2) Configuration simple, définissez query_cache_type et query_cache_size dans le fichier de configuration mysql. 3) Utilisez le mot-clé SQL_NO_CACH pour désactiver le cache de requêtes spécifiques. 4) Dans les environnements de mise à jour à haute fréquence, le cache de requête peut provoquer des goulots d'étranglement des performances et doit être optimisé pour une utilisation par la surveillance et l'ajustement des paramètres.

Les raisons pour lesquelles MySQL sont largement utilisées dans divers projets comprennent: 1. Haute performances et évolutivité, en prenant en charge plusieurs moteurs de stockage; 2. Facile à utiliser et à maintenir, configuration simple et outils riches; 3. Écosystème riche, attirant un grand nombre de supports d'outils communautaires et tiers; 4. Prise en charge multiplateforme, adaptée à plusieurs systèmes d'exploitation.

Les étapes de mise à niveau de la base de données MySQL incluent: 1. Sauvegarder la base de données, 2. Arrêtez le service MySQL actuel, 3. Installez la nouvelle version de MySQL, 4. Démarrez la nouvelle version du service MySQL, 5. Récupérez la base de données. Des problèmes de compatibilité sont nécessaires pendant le processus de mise à niveau, et des outils avancés tels que Perconatoolkit peuvent être utilisés pour les tests et l'optimisation.

Les politiques de sauvegarde MySQL incluent une sauvegarde logique, une sauvegarde physique, une sauvegarde incrémentielle, une sauvegarde basée sur la réplication et une sauvegarde cloud. 1. Logical Backup utilise MySQLDump pour exporter la structure et les données de la base de données, ce qui convient aux petites bases de données et aux migrations de versions. 2. Les sauvegardes physiques sont rapides et complètes en copie les fichiers de données, mais nécessitent la cohérence de la base de données. 3. La sauvegarde incrémentielle utilise la journalisation binaire pour enregistrer les modifications, ce qui convient aux grandes bases de données. 4. La sauvegarde basée sur la réplication réduit l'impact sur le système de production en sauvegarde du serveur. 5. Les sauvegardes cloud telles que Amazonrds fournissent des solutions d'automatisation, mais les coûts et le contrôle doivent être pris en compte. Lors de la sélection d'une politique, de la taille de la base de données, de la tolérance aux temps d'arrêt, du temps de récupération et des objectifs de points de récupération doit être pris en compte.

MysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilityByDistritingDataacRossMultiplenodes.itUsEsthendBenginefordataReplication andfaultToleance, assurant la manière

L'optimisation de la conception du schéma de la base de données dans MySQL peut améliorer les performances par les étapes suivantes: 1. Optimisation d'index: Créer des index sur les colonnes de requête communes, équilibrant la surcharge de la requête et insertion des mises à jour. 2. Optimisation de la structure du tableau: Réduisez la redondance des données par normalisation ou anti-normalisation et améliorez l'efficacité d'accès. 3. Sélection du type de données: utilisez des types de données appropriés, tels que INT au lieu de Varchar, pour réduire l'espace de stockage. 4. Partionnement et sous-table: Pour les volumes de données importants, utilisez le partitionnement et la sous-table pour disperser les données pour améliorer l'efficacité de la requête et de la maintenance.

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