SQL クエリの WHERE 句と HAVING 句について理解する
SQL 開発者は、WHERE 句と HAVING 句を区別するという課題に直面することがよくあります。この記事は、SQL クエリにおけるこれらのさまざまな使用法を明確にすることを目的としています。
いつどこで使用するか
- 個々の行のフィルタリング: WHERE 句は、テーブルまたは結合結果セット内の個々の行に条件を課すために使用されます。各行を評価し、指定された基準を満たす行のみを選択します。
HAVING を使用する場合
- 集計結果のフィルター: HAVING 句は、集計関数 (COUNT()、SUM()、AVG() など) で表される行のグループに条件を適用します。集計操作後に集計データに条件を設定する必要がある場合に使用します。
例: 最も多くの専攻を取得した講師
この違いを説明するために、次の表を考えてみましょう:
<code>1. Lecturers (LectID, Fname, Lname, degree) 2. Lecturers_Specialization (LectID, Expertise)</code>
目標は、最も多くの専攻を持っている講師を見つけることです。
WHERE クエリ (エラー)
SELECT L.LectID, Fname, Lname FROM Lecturers L, Lecturers_Specialization S WHERE L.LectID = S.LectID AND COUNT(S.Expertise) >= ALL (SELECT COUNT(Expertise) FROM Lecturers_Specialization GROUP BY LectID);
この WHERE クエリは、WHERE を使用して集計関数 (COUNT(S.Expertise)) に基づいてフィルタリングしようとしているため、機能しません。 WHERE 句は、結果を集計するのではなく、個々の行をフィルターするために使用されます。
HAVING クエリ (正解)
SELECT L.LectID, Fname, Lname FROM Lecturers L, Lecturers_Specialization S WHERE L.LectID = S.LectID GROUP BY L.LectID, Fname, Lname HAVING COUNT(S.Expertise) >= ALL (SELECT COUNT(Expertise) FROM Lecturers_Specialization GROUP BY LectID);
この HAVING クエリは、GROUP BY 操作の後に集計データ (COUNT(S.Expertise)) に条件を設定するため、正しい結果を正常に取得します。
ANSI 接続バージョン (推奨)
ANSI 結合構文を使用すると、クエリは次のように書き換えることができます:
SELECT L.LectID, Fname, Lname FROM Lecturers L JOIN Lecturers_Specialization S ON L.LectID=S.LectID GROUP BY L.LectID, Fname, Lname HAVING COUNT(S.Expertise)>=ALL (SELECT COUNT(Expertise) FROM Lecturers_Specialization GROUP BY LectID)
このバージョンでは、theta 結合条件の WHERE 句が削除され、より効率的で標準に準拠したクエリが実現します。
以上がSQL の WHERE と HAVING: 各句をいつ使用する必要がありますか?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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