今日は、mysql の基本的な構文について説明します。これらの構文を学習して習得することで、データベース上でいくつかの簡単な基本操作を実行できるようになります。
-- 追加、削除、変更、挿入、削除、更新
-- 追加 (自動インクリメント列、デフォルト値を持つ列、空にすることができる) を除き、すべての列にデータを入力する必要があります。
INSERT [INTO] テーブル (列リスト) 値 (値リスト)
-- 削除
テーブル [where 条件] から DELETE
生徒から DELETE
-- 変更
UPDATE table set columns = value, columns = value [where 条件]
学生セット名 = 'Zhang Liang'、セット性別 = '女性' wherestudentno = '4'
-- クエリファジークエリページネーション
between in が null のような
-- クエリソートグループ接続
-- 並べ替え デフォルトの順序は昇順: asc 降順: desc
-- 複数の列で並べ替え、最初に最初のフィールドで並べ替え、次に 2 番目のフィールドで並べ替えます。
学生の年齢順から * を選択します、studentno
-- グループ化集計関数 sum avg max min count
select sum(age),avg(age),max(age),min(age) from Student;
-- count は、データ行の数です。統計カラムでは、カラム内の NULL 値は無視されます。
select count(email) from students
-- メール情報を入力していない学生の数を数えます??
select count(*) from students where email is null
-- グループ化、グループ化は、データ。概要は集計関数と一緒に使用する必要があります。
-- 重要なポイント: グループ化の基準と、統計に使用する集計関数。
-- 列が from キーワードの前に表示され、集計関数に含まれていない場合、この列は group by 句に表示される必要があります
-- 各学年に何人の生徒がいるかをカウントします
select GradeId,count( * ) GradeId による学生グループから
-- 各学年に男性と女性の生徒が何人いるかをカウントします。学年と性別でグループ化し、count 関数を使用します
性別、gradeId によって学生グループから Gradeid,sex,count(*) を選択します。 - - 各学年の授業時間数をカウントしますか?
成績 ID で科目グループから Gradeid,sum(classHours) を選択します
-- 各学年にコースの数をカウントしますか?
科目グループから GradeID,count(*) を選択しますby Gradeid
-- 統計 各学生の合計スコアと平均スコア?
学生番号別のスコアグループから学生番号、合計(結果)、平均(結果)を選択
-- データが 2 つから取得された場合 2 つ以上のテーブルがある場合、結合クエリを使用して実装します。
-- ここでの条件は、2 つのテーブルの主キー列が等しいことです。
select * from Student s,grade g where s.gradeid=g.gradeid
-- パフォーマンスが良い次の記述方法を使用することをお勧めします。
s.gradeid=g.gradeid 上の学生の内部結合成績 g から * を選択します
-- クエリ名、学生番号、コース名、スコア データは 3 つのテーブルから取得されます?
select name,s.studentno,subjectname,result from Student s
内部結合スコア c on s.studentno = c.studentno
内部結合 subject j on c.subjectno= j.subjectno
/* 左外部結合、前のテーブルがメインテーブルで、次のテーブルがサブテーブルです。メインテーブルのすべてのデータが表示されます。
、サブテーブルに該当するデータがない場合は、サブテーブルのデータが埋め込まれます。 -table、NULL は、s.studentno = c.studentno の学生 s
左結合スコア c から */
select * を埋めるために使用されます -- どの学生が試験を受けていないのかをクエリします。左外部結合を使用しますか? ?
select * from Student s
where c.studentno is null
-- どの学生が試験を受けなかったのかをクエリします。実装するにはサブクエリを使用しますか? ?
select * from students where studentsno
not in (select studentsno from core) は使用できません。
上記は Mysql でテーブルに対していくつかの簡単な基本操作を行うです。皆さんのお役に立てれば幸いです。
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MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。

MySQLのSQLコマンドは、DDL、DML、DQL、DCLなどのカテゴリに分割でき、データベースとテーブルの作成、変更、削除、データの挿入、更新、削除、複雑なクエリ操作の実行に使用できます。 1.基本的な使用には、作成可能な作成テーブル、INSERTINTO INSERTデータ、クエリデータの選択が含まれます。 2。高度な使用法には、テーブル結合、サブQueries、およびデータ集約のためのグループに参加します。 3.構文エラー、データ型の不一致、許可の問題などの一般的なエラーは、構文チェック、データ型変換、許可管理を介してデバッグできます。 4.パフォーマンス最適化の提案には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、およびデータの一貫性を確保するためのトランザクションの使用が含まれます。

INNODBは、ロックメカニズムとMVCCを通じて、非論的、一貫性、および分離を通じて原子性を達成し、レッドログを介した持続性を達成します。 1)原子性:Undologを使用して元のデータを記録して、トランザクションをロールバックできることを確認します。 2)一貫性:行レベルのロックとMVCCを介してデータの一貫性を確保します。 3)分離:複数の分離レベルをサポートし、デフォルトでrepeatable -readが使用されます。 4)持続性:Redologを使用して修正を記録し、データが長時間保存されるようにします。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1)Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。


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