FIND_IN_SET()과 IN(): MySQL의 차이점 이해
질문:
MySQL에는 "주문"과 "회사"라는 두 개의 테이블이 있습니다. "orders"의 "attachedCompanyIDs" 열은 "company"의 행을 참조하는 쉼표로 구분된 ID 목록을 저장합니다. FIND_IN_SET()을 사용하여 주문과 관련된 회사 이름을 쿼리하면 예상한 결과를 얻습니다. 그러나 IN()을 대신 사용하면 첫 번째로 일치하는 회사만 반환됩니다. 왜 이런 일이 발생합니까?
답변:
attachedCompanyIDs 열은 VARCHAR 유형의 스칼라 값입니다. IN()을 사용할 때 MySQL은 문자열을 정수로 변환하고 숫자가 아닌 첫 번째 문자(예: 쉼표)에서 문자열을 자릅니다. 즉, attachmentCompanyID에 여러 값이 포함된 경우 첫 번째 값만 IN 비교에 고려됩니다.
解决方法:
특정 시나리오에 따라 다음이 있습니다. 이 문제에 대한 몇 가지 해결 방법:
- ARRAY 사용 유형(PostgreSQL에만 해당): PostgreSQL은 배열 데이터 유형을 지원하므로 쉼표로 구분된 목록을 배열로 저장할 수 있습니다. 이를 통해 ANY()를 사용하여 attachmentCompanyIDs의 값을 companyID 열과 정확하게 비교할 수 있습니다.
- 제한된 값 목록: attachmentCompanyIDs의 쉼표로 구분된 목록 길이가 제한되어 있는 경우 일련의 UNION ALL 쿼리를 사용하여 문자열을 여러 행으로 변환할 수 있습니다. 이를 통해 각 행에서 개별적으로 IN 비교를 수행할 수 있습니다.
추가 고려 사항:
- 성능에 미치는 영향: FIND_IN_SET()을 사용하면 특히 대규모 데이터 세트의 경우 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 위에 언급된 대체 솔루션을 사용하면 이러한 시나리오에서 성능이 향상될 수 있습니다.
- 가독성 및 유지 관리: 대체 솔루션은 FIND_IN_SET()을 사용하는 것보다 더 복잡하고 읽기 어려울 수 있습니다. 선택할 때 성능과 유지 관리성 간의 균형을 신중하게 고려하세요.
위 내용은 MySQL FIND_IN_SET() 대 IN(): IN()이 쉼표로 구분된 ID와 첫 번째 일치 항목만 반환하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI


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