SQL の IS NULL
演算子と = NULL
演算子についての深い理解
SQL の IS NULL
演算子と = NULL
演算子は、NULL 値を扱うときの動作が異なるため、初心者は混乱することがよくあります。この記事では、それらの主な違いについて詳しく説明します。
= NULL
リテラルの意味に反して、チェックされる値が NULL の場合、= NULL
は true を返しません。これは 3 値ロジックに基づいて動作し、NULL は未知の値を表します。 WHERE
句では、= NULL
が false として解釈され、対応する行が結果セットから除外されます。
IS NULL
対照的に、IS NULL
は NULL 値を明示的にテストし、チェックされた値が NULL の場合は true を返し、それ以外の場合は false を返します。この動作は、NULL が未知の値または欠損値を表す実際の状況と一致しています。
いつどの演算子を使用するか
これらの違いを理解したところで、各演算子の使用に適したシナリオを次に示します。
-
= NULL
: 不明な値を持つ行を結果セットから除外する必要がある場合に使用します。これには、値が NULL であるか、NULL の可能性がある行が含まれます。 -
IS NULL
: この演算子を使用して、値が NULL かどうかを具体的に確認します。これは、NULL 値を明示的に含む行を取得する場合に特に便利です。
例
次のデータを含むテーブルについて考えてみましょう:
ID | Name | Age |
---|---|---|
1 | John | 25 |
2 | Mary | NULL |
3 | Bob | 30 |
クエリ 1:
SELECT * FROM Table WHERE Age = NULL;
結果:
句は WHERE
条件を false として扱い、NULL 値を持つ行を除外するため、= NULL
は行を返しません。
クエリ 2:
SELECT * FROM Table WHERE Age IS NULL;
結果:
句は WHERE
を使用して NULL 値のみをチェックするため、IS NULL
は行 2 (Mary) を返します。
結論
SQL クエリを作成する場合、IS NULL
と = NULL
の違いを理解することが重要です。特定のニーズに基づいて適切な演算子を選択することで、正確で有意義な結果が保証されます。
以上がSQL の「IS NULL」演算子と「= NULL」演算子の違いは何ですか?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。

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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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