我认为Ligaya Turmelle的关于SQL联合(join)语句的帖子对于新开发者来说是份很好的材料。SQL 联合语句好像是基于集合的,用韦恩图来解释咋一看是很自然而然的。不过正如在她的帖子的回复中所说的,在测试中我发现韦恩图并不是十分的匹配SQL联合语法。
不过我还是喜欢这个观点,所以我们来看看能不能用上韦恩图。假设我们有下面两张表。表A在左边,表B在右边。我们给它们各四条记录。
id name id name -- ---- -- ---- 1 Pirate 1 Rutabaga 2 Monkey 2 Pirate 3 Ninja 3 Darth Vader 4 Spaghetti 4 Ninja
我们用过name字段用几种不同方式把这些表联合起来,看能否得到和那些漂亮的韦恩图在概念上的匹配。
SELECT * FROM TableA INNER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name id name id name -- ---- -- ---- 1 Pirate 2 Pirate 3 Ninja 4 Ninja
内联合(inner join)只生成同时匹配表A和表B的记录集。(如下图)
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SELECT * FROM TableA FULL OUTER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name id name id name -- ---- -- ---- 1 Pirate 2 Pirate 2 Monkey null null 3 Ninja 4 Ninja 4 Spaghetti null null null null 1 Rutabaga null null 3 Darth Vader
全外联合(full outer join)生成表A和表B里的记录全集,包括两边都匹配的记录。如果有一边没有匹配的,缺失的这一边为null。(如下图)
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SELECT * FROM TableA LEFT OUTER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name id name id name -- ---- -- ---- 1 Pirate 2 Pirate 2 Monkey null null 3 Ninja 4 Ninja 4 Spaghetti null null
左外联合(left outer join)生成表A的所有记录,包括在表B里匹配的记录。如果没有匹配的,右边将是null。(如下图)
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SELECT * FROM TableA LEFT OUTER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name WHERE TableB.id IS null id name id name -- ---- -- ---- 2 Monkey null null 4 Spaghetti null null
为了生成只在表A里而不在表B里的记录集,我们用同样的左外联合,然后用where语句排除我们不想要的记录。(如下图)
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SELECT * FROM TableA FULL OUTER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name WHERE TableA.id IS null OR TableB.id IS null id name id name -- ---- -- ---- 2 Monkey null null 4 Spaghetti null null null null 1 Rutabaga null null 3 Darth Vader
为了生成对于表A和表B唯一的记录集,我们用同样的全外联合,然后用where语句排除两边都不想要的记录。(如下图)
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还有一种笛卡尔积或者交叉联合(cross join),据我所知不能用韦恩图表示:
SELECT * FROM TableA CROSS JOIN TableB
这个把“所有”联接到“所有”,产生4乘4=16行,远多于原始的集合。如果你学过数学,你便知道为什么这个联合遇上大型的表很危险。
英文原文;Jeff Atwood,编译:伯乐在线 – @奇风余谷
译文链接:http://blog.jobbole.com/40443/

INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

説明コマンドのキーメトリックには、タイプ、キー、行、および追加が含まれます。 1)タイプは、クエリのアクセスタイプを反映しています。値が高いほど、constなどの効率が高くなります。 2)キーは使用されているインデックスを表示し、nullはインデックスがないことを示します。 3)行はスキャンされた行の数を推定し、クエリのパフォーマンスに影響します。 4)追加の情報を最適化する必要があるというFilesortプロンプトを使用するなど、追加情報を提供します。

Temporaryを使用すると、MySQLクエリに一時テーブルを作成する必要があることが示されています。これは、異なる列、またはインデックスされていない列を使用して順番に一般的に見られます。インデックスの発生を回避し、クエリを書き直し、クエリのパフォーマンスを改善できます。具体的には、expliect出力に使用を使用する場合、MySQLがクエリを処理するために一時テーブルを作成する必要があることを意味します。これは通常、次の場合に発生します。1)個別またはグループビーを使用する場合の重複排除またはグループ化。 2)Orderbyに非インデックス列が含まれているときに並べ替えます。 3)複雑なサブクエリを使用するか、操作に参加します。最適化方法には以下が含まれます。1)OrderbyとGroupB

MySQL/INNODBは、4つのトランザクション分離レベルをサポートしています。 1.ReadunCommittedは、知らないデータを読み取ることができます。 2。読み込みは汚い読み取りを回避しますが、繰り返しのない読みが発生する可能性があります。 3. RepeatablerEadはデフォルトレベルであり、汚い読み取りと非回復不可能な読みを避けますが、幻の読み取りが発生する可能性があります。 4. Serializableはすべての並行性の問題を回避しますが、同時性を低下させます。適切な分離レベルを選択するには、データの一貫性とパフォーマンス要件のバランスをとる必要があります。

MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。

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。


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