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子查询是将一个查询语句嵌套在另一个查询语句中
内层查询语句的查询结果,可以为外层查询语句提供查询条件
因为在特定情况下,一个查询语句的条件需要另一个查询语句来获取
参考表:employee
参考表:department
mysql> SELECT * FROM employee
-> WHERE d_id IN
-> (SELECT d_id FROM department);
+------+------+--------+------+------+--------------------+
| num | d_id | name | age | sex | homeaddr |
+------+------+--------+------+------+--------------------+
| 1 | 1001 | 张三 | 26 | 男 | 北京市海淀区 |
| 2 | 1001 | 李四 | 24 | 女 | 北京市昌平区 |
| 3 | 1002 | 王五 | 25 | 男 | 湖南长沙市 |
+------+------+--------+------+------+--------------------+
rows in set (0.00 sec)
此处首先查询出department表中所有d_id字段的信息,并将结果作为条件
接着查询employee表中以d_id为条件的所有字段信息
NOT IN的效果与上面刚好相反
带比较运算符的子查询
mysql> SELECT d_id, d_name FROM department
-> WHERE d_id!=
-> (SELECT d_id FROM employee WHERE age=24);
+------+-----------+
| d_id | d_name |
+------+-----------+
| 1002 | 生产部 |
| 1003 | 销售部 |
+------+-----------+
rows in set (0.00 sec)
这里查询出了哪些部门没有年龄为24岁的员工,看起来有点复杂
此外,运算符还有很多,这里不再赘述
带EXISTS关键字的子查询
EXISTS关键字表示存在。使用EXISTS关键字时,内层查询语句不返回查询的记录,而是返回一个真假值,如果内层查询语句查询到满足条件的记录,就返回true,否则返回false
当返回的值为true时,外层查询语句将进行查询,否则不进行查询
mysql> SELECT * FROM employee
-> WHERE EXISTS
-> (SELECT d_name FROM department WHERE d_id=1004);
Empty set (0.00 sec)
此处内层循环并没有查询到满足条件的结果,因此返回false,外层查询不执行
NOT EXISTS刚好与之相反
当然,EXISTS关键字可以与其他的查询条件一起使用
条件表达式与EXISTS关键字之间用AND或者OR来连接
mysql> SELECT * FROM employee
-> WHERE age>24 AND EXISTS
-> (SELECT d_name FROM department WHERE d_id=1003);
+------+------+--------+------+------+--------------------+
| num | d_id | name | age | sex | homeaddr |
+------+------+--------+------+------+--------------------+
| 1 | 1001 | 张三 | 26 | 男 | 北京市海淀区 |
| 3 | 1002 | 王五 | 25 | 男 | 湖南长沙市 |
+------+------+--------+------+------+--------------------+
rows in set (0.00 sec)
带ANY关键字的子查询
ANY关键字表示满足其中任一条件
mysql> SELECT * FROM employee
-> WHERE d_id!=ANY
-> (SELECT d_id FROM department);
+------+------+--------+------+------+--------------------+
| num | d_id | name | age | sex | homeaddr |
+------+------+--------+------+------+--------------------+
| 1 | 1001 | 张三 | 26 | 男 | 北京市海淀区 |
| 2 | 1001 | 李四 | 24 | 女 | 北京市昌平区 |
| 3 | 1002 | 王五 | 25 | 男 | 湖南长沙市 |
| 4 | 1004 | Aric | 15 | 男 | England |
+------+------+--------+------+------+--------------------+
rows in set (0.00 sec)
带ALL关键字的子查询
ALL关键字表示满足其中所有条件
mysql> SELECT * FROM employee
-> WHERE d_id>=ALL
-> (SELECT d_id FROM department);
+------+------+------+------+------+----------+
| num | d_id | name | age | sex | homeaddr |
+------+------+------+------+------+----------+
| 4 | 1004 | Aric | 15 | 男 | England |
+------+------+------+------+------+----------+
row in set (0.00 sec)
暂时不明白这两条语句是什么意思,到时候再补上
UNION合并查询结果
mysql> SELECT d_id FROM employee
-> UNION
-> SELECT d_id FROM department;
+------+
| d_id |
+------+
| 1001 |
| 1002 |
| 1004 |
| 1003 |
+------+
rows in set (0.00 sec)
合并比较好理解,也就是将多个查询的结果合并在一起,然后去除其中的重复记录
如果想保存重复记录可以使用UNION ALL语句
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MySQLはGPLライセンスを使用します。 1)GPLライセンスにより、MySQLの無料使用、変更、分布が可能になりますが、変更された分布はGPLに準拠する必要があります。 2)商業ライセンスは、公的な変更を回避でき、機密性を必要とする商用アプリケーションに適しています。

Myisamの代わりにInnoDBを選択する場合の状況には、次のものが含まれます。1)トランザクションサポート、2)高い並行性環境、3)高いデータの一貫性。逆に、Myisamを選択する際の状況には、1)主に操作を読む、2)トランザクションサポートは必要ありません。 INNODBは、eコマースプラットフォームなどの高いデータの一貫性とトランザクション処理を必要とするアプリケーションに適していますが、Myisamはブログシステムなどの読み取り集約型およびトランザクションのないアプリケーションに適しています。

MySQLでは、外部キーの機能は、テーブル間の関係を確立し、データの一貫性と整合性を確保することです。外部キーは、参照整合性チェックとカスケード操作を通じてデータの有効性を維持します。パフォーマンスの最適化に注意し、それらを使用するときに一般的なエラーを避けてください。

MySQLには、B-Treeインデックス、ハッシュインデックス、フルテキストインデックス、空間インデックスの4つのメインインデックスタイプがあります。 1.B-Treeインデックスは、範囲クエリ、ソート、グループ化に適しており、従業員テーブルの名前列の作成に適しています。 2。HASHインデックスは、同等のクエリに適しており、メモリストレージエンジンのHASH_TABLEテーブルのID列の作成に適しています。 3。フルテキストインデックスは、記事テーブルのコンテンツ列の作成に適したテキスト検索に使用されます。 4.空間インデックスは、地理空間クエリに使用され、場所テーブルのGEOM列での作成に適しています。

tocreateanindexinmysql、usethecreateindexstatement.1)forasinglecolumn、 "createdexidx_lastnameonemployees(lastname);" 2)foracompositeindexを使用して、 "createindexidx_nameonemployees(lastname、firstname);" 3); "3)、" 3)を使用します

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。


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