SQL チートシート
このブログでは、最も重要な SQL コマンドと操作を包括的にガイドします。基本的なクエリ、結合、サブクエリ、インデックス、およびより高度な概念について説明します。
目次
- SQL の基本
- データ定義言語 (DDL)
- データ操作言語 (DML)
- データクエリ言語 (DQL)
- データ制御言語 (DCL)
- 参加
- サブクエリ
- インデックス
- 集計関数
- グループ化と並べ替え
- トランザクション
- 高度な SQL
- ベストプラクティス
SQLの基本
SQLクエリの構造
SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE condition ORDER BY column LIMIT n;
SQLでコメントする
- 単一行コメント: -- これはコメントです
- 複数行コメント:
/* This is a multi-line comment */
データ定義言語 (DDL)
テーブルの作成
CREATE TABLE table_name ( column1 datatype [constraints], column2 datatype [constraints], ... );
例:
CREATE TABLE employees ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100), age INT, hire_date DATE );
テーブルの変更
列の追加
ALTER TABLE table_name ADD column_name datatype;
列の削除
ALTER TABLE table_name DROP COLUMN column_name;
列の変更
ALTER TABLE table_name MODIFY COLUMN column_name datatype;
テーブルの名前を変更する
ALTER TABLE old_table_name RENAME TO new_table_name;
テーブルの削除
DROP TABLE table_name;
インデックスの作成
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);
インデックスの削除
DROP INDEX index_name;
データ操作言語 (DML)
テーブルへのデータの挿入
INSERT INTO table_name (column1, column2, ...) VALUES (value1, value2, ...);
例:
INSERT INTO employees (id, name, age, hire_date) VALUES (1, 'John Doe', 30, '2022-01-01');
テーブル内のデータの更新
UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2, ... WHERE condition;
例:
UPDATE employees SET age = 31 WHERE id = 1;
テーブルからのデータの削除
DELETE FROM table_name WHERE condition;
例:
DELETE FROM employees WHERE id = 1;
データクエリ言語 (DQL)
テーブルからのデータの選択
SELECT column1, column2, ... FROM table_name WHERE condition ORDER BY column LIMIT n;
例:
SELECT * FROM employees; SELECT name, age FROM employees WHERE age > 30;
ワイルドカード
- *: すべての列を選択
- %: 0 個以上の文字のワイルドカード (LIKE 句内)
- _: 厳密に 1 文字のワイルドカード (LIKE 句内)
例:
SELECT * FROM employees WHERE name LIKE 'J%';
データ制御言語 (DCL)
権限の付与
GRANT permission ON object TO user;
例:
GRANT SELECT, INSERT ON employees TO 'user1';
権限の取り消し
REVOKE permission ON object FROM user;
例:
REVOKE SELECT ON employees FROM 'user1';
結合します
内部結合
両方のテーブルに一致がある場合に行を返します。
SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE condition ORDER BY column LIMIT n;
左結合 (または左外部結合)
左側のテーブルからすべての行を返し、右側のテーブルから一致した行を返します。一致しない場合は、右側のテーブルの列に NULL 値が表示されます。
/* This is a multi-line comment */
右結合 (または右外部結合)
右側のテーブルからすべての行を返し、左側のテーブルから一致した行を返します。一致しない場合は、左側のテーブルの列に NULL 値が表示されます。
CREATE TABLE table_name ( column1 datatype [constraints], column2 datatype [constraints], ... );
完全外部結合
テーブルの 1 つに一致するものがあれば行を返します。
CREATE TABLE employees ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100), age INT, hire_date DATE );
サブクエリ
SELECT のサブクエリ
ALTER TABLE table_name ADD column_name datatype;
WHERE のサブクエリ
ALTER TABLE table_name DROP COLUMN column_name;
FROM のサブクエリ
ALTER TABLE table_name MODIFY COLUMN column_name datatype;
インデックス
インデックスの作成
ALTER TABLE old_table_name RENAME TO new_table_name;
インデックスの削除
DROP TABLE table_name;
固有のインデックス
列 (または列のグループ) 内のすべての値が一意であることを保証します。
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);
集計関数
カウント
特定の条件に一致する行の数をカウントします。
DROP INDEX index_name;
和
列内の値の合計を返します。
INSERT INTO table_name (column1, column2, ...) VALUES (value1, value2, ...);
平均
列内の値の平均を返します。
INSERT INTO employees (id, name, age, hire_date) VALUES (1, 'John Doe', 30, '2022-01-01');
最小値と最大値
列の最小値と最大値を返します。
UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2, ... WHERE condition;
グループ化と並べ替え
グループ化
同じ値を持つ行を要約行にグループ化します。
UPDATE employees SET age = 31 WHERE id = 1;
持っている
GROUP BY を適用した後にグループをフィルタリングします。
DELETE FROM table_name WHERE condition;
注文方法
結果セットを昇順または降順に並べ替えます。
DELETE FROM employees WHERE id = 1;
トランザクション
トランザクションの開始
SELECT column1, column2, ... FROM table_name WHERE condition ORDER BY column LIMIT n;
トランザクションのコミット
SELECT * FROM employees; SELECT name, age FROM employees WHERE age > 30;
トランザクションのロールバック
SELECT * FROM employees WHERE name LIKE 'J%';
高度な SQL
場合
クエリ内の条件ロジック。
SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE condition ORDER BY column LIMIT n;
ユニオンとユニオンオール
- UNION: 2 つ以上のクエリの結果セットを結合します (重複を削除します)。
- UNION ALL: 結果セットを結合します (重複は保持します)。
/* This is a multi-line comment */
ベストプラクティス
- パフォーマンスを向上させるために、可能な場合はサブクエリの代わりに JOIN を使用してください。
- 頻繁に検索される列にインデックスを付けます。クエリを高速化します。
- SELECT * を避け、必要な列のみを指定してください。
- 大きな結果セットには LIMIT を使用します。返される行数を制限します。
- データを正規化して、冗長性を回避し、一貫性を向上させます。
- 集計前にデータをフィルタリングするには、HAVING の代わりに WHERE 句を使用します。
- クエリをテストして、特に大規模なデータセットのパフォーマンスを確認します。
- トランザクションを使用します。特に複数の DML ステートメントを含む操作の場合、データの一貫性を確保します。
結論
この SQL チートシートでは、リレーショナル データベースを操作するために必要な重要な SQL コマンドとテクニックをすべてカバーしています。データのクエリ、挿入、更新、結合のいずれを行う場合でも、このガイドは SQL をより効果的に操作するのに役立ちます。
CREATE TABLE table_name ( column1 datatype [constraints], column2 datatype [constraints], ... );
以上がSQL クイック リファレンス: データベース管理の簡素化の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

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MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

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