MySQL WHERE と HAVING: 計算列を使用したクエリの最適化
MySQL データベース操作では、WHERE
句と HAVING
句のどちらを選択するかが、計算カラムを処理する際のクエリの効率に大きく影響します。 最適化された SQL を作成するには、それぞれの異なる役割を理解することが重要です。
計算列の戦略的な配置
ステートメント内で作成される列 (例: SELECT
) などの SELECT 1 AS "number"
計算列は、通常、HAVING
ではなく WHERE
句の後に続く必要があります。 これは、WHERE
が計算や集計の前にデータをフィルタリングするのに対し、HAVING
はこれらの操作の後にデータをフィルタリングするためです。
WHERE 句の制限
計算列で WHERE
を使用すると、エラーが発生することがよくあります。 WHERE
条件は、既存のテーブル列または別名を参照する必要があります。計算された値を直接操作することはできません。
WHERE と HAVING の主な違い
-
WHERE
句: ステートメントが実行される前SELECT
に行をフィルタリングします。 条件は任意のテーブル列に適用できますが、SELECT
リスト内で定義された計算列には適用できません。 -
HAVING
句: ステートメントと集計関数が適用された後SELECT
の行をフィルターします。 条件は、選択した列、エイリアス、または集計関数の結果に適用できます。
パフォーマンスに関する考慮事項
大きなテーブルの場合、WHERE
句に計算列を配置すると、計算コストが高くなる可能性があります。 HAVING
は、縮小されたデータセット (SELECT
ステートメントの結果) で動作し、不必要な行フィルター処理を最小限に抑えるため、これらのシナリオでパフォーマンス上の利点を提供します。
具体例
サンプルテーブルを考えてみましょう:
CREATE TABLE `table` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `value` int(10) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `value` (`value`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
10 行が入力されます (ID と値の範囲は 1 ~ 10):
INSERT INTO `table`(`id`, `value`) VALUES (1, 1),(2, 2),(3, 3),(4, 4),(5, 5),(6, 6),(7, 7),(8, 8),(9, 9),(10, 10);
次のクエリは同じ結果を返します:
SELECT `value` v FROM `table` WHERE `value`>5; -- Returns 5 rows SELECT `value` v FROM `table` HAVING `value`>5; -- Returns 5 rows
ただし、EXPLAIN
ではパフォーマンスに重大な違いがあることがわかります。
EXPLAIN SELECT `value` v FROM `table` WHERE `value`>5; -- Uses index but scans more rows EXPLAIN SELECT `value` v FROM `table` HAVING `value`>5; -- Uses index efficiently, scans fewer rows
どちらもインデックスを利用しますが、WHERE
はテーブルの大部分をスキャンしてフィルタリングしますが、HAVING
は事前にフィルタリングされた小さなサブセットに対してより効率的に動作します。この違いは、データセットが大きくなるほど顕著になります。 したがって、計算列の場合、一般に HAVING
の方がパフォーマンスが向上します。
以上がMySQL における WHERE と HAVING: 計算列に各句をいつ使用する必要があるか?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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