WHERE 句の重要性
結合関係を確立するために WHERE 句を使用するのは少し奇妙に思えるかもしれませんが、実際には十分な理由があります。 SELECT ステートメントで複数のテーブルを結合する場合、対応するリレーションシップがその場で構築されることに注意してください。データベース テーブルの定義には、MySQL にテーブルの結合方法を指示するものは何もありません。これは自分で行う必要があります。 2 つのテーブルを結合する場合、実際に行っていることは、最初のテーブルのすべての行と 2 番目のテーブルのすべての行をペアにすることです。 WHERE 句はフィルターとして機能し、指定された条件 (ここでは結合条件) に一致する行のみが含まれます。 WHERE 句を使用しない場合、最初のテーブルのすべての行は、論理的に適合するかどうかに関係なく、2 番目のテーブルのすべての行とペアになります。
デカルト積 結合条件のないテーブル リレーションシップによって返される結果は、デカルト積です。取得される行数は、最初のテーブルの行数と 2 番目のテーブルの行数を乗算したものになります。
入力:
select vend_name,prod_name,prod_price from vendors,products order by vend_name,prod_name;
分析: 対応するデカルト積は、私たちが望むものではありません。ここで返されるデータは各製品と各サプライヤーを照合しており、誤ったサプライヤーからの
製品が含まれています。実際、サプライヤーの中には製品をまったく持っていないところもあります。
WHERE 句を忘れないでください。すべての結合に WHERE 句があることを確認してください。そうしないと、MySQL は必要以上のデータを返します。同様に、WHERE 句の正確性も保証する必要があります。フィルター条件が正しくないと、MySQL は間違ったデータを返します。
クロス結合 クロス結合と呼ばれる、デカルト積を返す結合タイプを耳にすることがあります。
内部結合
これまでに使用された結合は等結合と呼ばれ、2 つのテーブル間の等価性テストに基づいています。この接続は内部接続とも呼ばれます。実際には、この種の結合には少し異なる構文を使用して、結合の種類を明示的に指定できます。次の SELECT ステートメントは、前の例とまったく同じデータを返します。
入力:
select vend_name,prod_name,prod_price from vendors inner join products on vendors.vend_id = products.vend_id;
分析: このステートメントの SELECT は前の SELECT ステートメントと同じですが、FROM 句が異なります。ここで、2 つのテーブル間の関係は FROM 句の一部であり、INNERJOIN で指定されています。この構文を使用する場合、結合条件は WHERE 句ではなく特定の ON 句で指定されます。 ON に渡される実際の条件は、WHERE に渡される条件と同じです。
どの構文を使用するか? ANSI SQL 仕様では INNER JOIN 構文が推奨されます。さらに、WHERE 句を使用して結合を定義する方が確かに簡単ですが、明示的な結合構文を使用すると、パフォーマンスに影響を与える可能性がある結合条件が忘れられることがなくなります。
複数のテーブルを結合する
SQL では、SELECT ステートメントで結合できるテーブルの数に制限はありません。結合を作成するための基本的なルールは同じです。まずすべてのテーブルをリストし、次にテーブル間の関係を定義します。例:
入力:
select prod_name,vend_name,prod_price,quantity from orderitems,products,vendors where products.vend_id = vendors.vend_id and orderitems.prod_id = products.products.prod_id and order_num = 20005;
出力:
分析: この例は、注文番号 20005 の品目を示しています。注文アイテムは orderitem テーブルに保存されます。各製品は製品 ID によって保存され、製品テーブル内の製品を参照します。これらの製品は、各製品のレコードに保存されているベンダー ID を介して、ベンダー テーブル内の対応するベンダーにリンクされています。ここの FROM 句は 3 つのテーブルをリストし、WHERE 句はこれら 2 つの結合条件を定義し、3 番目の結合条件は 20005 番目の項目をフィルタリングするために使用されます。
パフォーマンスに関する考慮事項 MySQL は、実行時に結合を処理するために指定された各テーブルを関連付けます。この処理はリソースを非常に消費する可能性があるため、不必要なテーブルを結合しないように注意する必要があります。結合するテーブルが増えるほど、パフォーマンスの低下が大きくなります。
さらに実験してみる ご覧のとおり、通常、特定の SQL 操作を実行するには複数の方法があります。絶対に正しい方法や絶対に間違った方法があることはほとんどありません。パフォーマンスは、操作のタイプ、テーブル内のデータ量、インデックスまたはキーの存在、およびその他のいくつかの条件によって影響を受ける可能性があります。したがって、さまざまな選択メカニズムを試して、特定の状況に最適なものを見つける必要があります。
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以上がMySQL で WHERE 句を使用して複数のテーブルを結合する方法の詳細内容です。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。

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。

tooptimizemysqlperformance、soflowthesesteps:1)properindexingtospeedupqueries、2)useexplaintoanalyzeandoptimize Queryperformance、3)AductServerContingSettingStingsinginginnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections、4)

MySQL関数は、データ処理と計算に使用できます。 1.基本的な使用には、文字列処理、日付計算、数学操作が含まれます。 2。高度な使用法には、複数の関数を組み合わせて複雑な操作を実装することが含まれます。 3.パフォーマンスの最適化では、Where句での機能の使用を回避し、GroupByおよび一時テーブルを使用する必要があります。

MySQLでデータを挿入するための効率的な方法には、次のものが含まれます。1。insertInto ...値構文、2。LoadDatainFileコマンドの使用、3。トランザクション処理の使用、4。バッチサイズの調整、5。Insurtignoreまたは挿入の使用...

MySQLでは、AlterTabletable_nameaddcolumnnew_columnvarchar(255)afterexisting_columnを使用してフィールドを追加し、andtabletable_namedopcolumncolumn_to_dropを使用してフィールドを削除します。フィールドを追加するときは、クエリのパフォーマンスとデータ構造を最適化する場所を指定する必要があります。フィールドを削除する前に、操作が不可逆的であることを確認する必要があります。オンラインDDL、バックアップデータ、テスト環境、および低負荷期間を使用したテーブル構造の変更は、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスです。


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