


SQL JOIN : une INNER JOIN remplace-t-elle une OUTER JOIN précédente ?
Cet article explore l'interaction entre les clauses INNER JOIN
et OUTER JOIN
dans les requêtes SQL, en s'intéressant spécifiquement à savoir si un INNER JOIN
suivant annule l'effet d'un OUTER JOIN
précédent.
La réponse courte est : Non, pas automatiquement. Cependant, un INNER JOIN
peut considérablement limiter l'effet d'un OUTER JOIN
précédent.
La clé réside dans la clause ON
du INNER JOIN
. Si la clause ON
nécessite une colonne qui pourrait être NULL
en raison du OUTER JOIN
, alors le INNER JOIN
filtrera efficacement les lignes où cette colonne est NULL
. Il ne s'agit pas d'un « remplacement » dans le sens d'une ignorance complète du OUTER JOIN
, mais plutôt d'un effet de filtrage.
Exemple 1 : INNER JOIN n'annule pas OUTER JOIN
SELECT * FROM person LEFT JOIN address ON person.address_id = address.id INNER JOIN email ON person.email_id = email.id;
Cela fonctionne comme prévu. Le INNER JOIN
sur email
ne nécessite qu'un person.email_id
valide. Même si une personne n'a pas d'adresse (address.id
est NULL
), le LEFT JOIN
l'inclut toujours, et si elle a un e-mail, le INNER JOIN
inclut ces données d'e-mail.
Exemple 2 : INNER JOIN limite l'OUTER JOIN
SELECT * FROM person LEFT JOIN address ON person.address_id = address.id INNER JOIN city ON address.city_id = city.id;
Ici, le problème se pose. Le INNER JOIN
sur city
nécessite un non-NULL
address.city_id
. Étant donné que le LEFT JOIN
sur address
peut produire des lignes avec NULL
address.city_id
, ces lignes sont exclues par le INNER JOIN
. L'effet du OUTER JOIN
est sévèrement limité.
Solution : Pour conserver le comportement du OUTER JOIN
dans l'exemple 2, remplacez le INNER JOIN
par un LEFT JOIN
:
SELECT * FROM person LEFT JOIN address ON person.address_id = address.id LEFT JOIN city ON address.city_id = city.id;
Bonnes pratiques :
- Bien que ce ne soit pas strictement obligatoire, placer les
INNER JOIN
avant lesOUTER JOIN
peut améliorer la lisibilité, car lesINNER JOIN
représentent des conditions plus restrictives. - Utilisez les
RIGHT JOIN
avec prudence, car ils peuvent être moins intuitifs que lesLEFT JOIN
. Souvent, unLEFT JOIN
avec les tables inversées obtiendra le même résultat plus clairement.
Comprendre l'interaction entre INNER JOIN
et OUTER JOIN
est crucial pour écrire des requêtes SQL efficaces et correctes. Examinez attentivement les clauses ON
de toutes les jointures pour vous assurer qu'elles correspondent au comportement souhaité.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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.

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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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