SQL WHERE 句と計算された別名: よくある問題
SQL では、SELECT
ステートメント内で計算されたエイリアスを作成できます。 ただし、WHERE
句でこれらのエイリアスを直接参照すると、多くの場合エラーが発生します。この制限は、複雑な計算を扱う場合に問題となる可能性があります。
効果的な解決策
いくつかのアプローチにより、この制限を回避できます。
-
サブクエリの使用:
-
サブクエリ内で計算をネストし、計算されたエイリアスに名前を割り当てます。 次に、外側のクエリの
WHERE
句でこの名前を参照します。 -
例:
SELECT BalanceDue FROM ( SELECT (InvoiceTotal - PaymentTotal - CreditTotal) AS BalanceDue FROM Invoices ) AS x WHERE BalanceDue > 0;
-
-
計算の繰り返し:
- エイリアスを使用する代わりに、
WHERE
句内で計算を直接複製します。 - 例:
SELECT (InvoiceTotal - PaymentTotal - CreditTotal) AS BalanceDue FROM Invoices WHERE (InvoiceTotal - PaymentTotal - CreditTotal) > 0;
- エイリアスを使用する代わりに、
パフォーマンスへの影響
サブクエリは単純ですが、パフォーマンスの低下につながる可能性があります。 逆に、WHERE
句内で複雑な計算を繰り返し実行すると、パフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性があります。
最適戦略
単純な計算の場合、一般に計算を繰り返す方が効率的です。 複雑な計算の場合は、永続的な計算列を作成することをお勧めします。この事前計算された列により、冗長な計算が回避され、クエリ間でのデータの一貫性が確保されます。
以上がSQL の WHERE 句で計算別名を使用できないのはなぜですか?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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