JOIN에서 WHERE 절과 ON 조건의 차이점 탐색
SQL 실무자는 JOIN 작업을 수행할 때 WHERE 절과 ON 조건을 같은 의미로 사용하는 경우가 많습니다. . 두 접근 방식 모두 동일한 결과를 반환할 수 있지만 고려해야 할 미묘한 차이가 있습니다.
제공된 예에서는 두 개의 SQL 쿼리가 제공됩니다.
SELECT * FROM Foo AS f INNER JOIN Bar AS b ON b.BarId = f.BarId WHERE b.IsApproved = 1;
및
SELECT * FROM Foo AS f INNER JOIN Bar AS b ON (b.IsApproved = 1) AND (b.BarId = f.BarId);
두 쿼리 모두 동일한 행 집합을 반환하지만 실행에는 결정적인 차이가 있습니다. 필터가 WHERE 절에 배치되면 JOIN 연산 후에 적용됩니다. 즉, JOIN은 b.IsApproved가 false인 경우에도 두 테이블 모두에서 일치하는 모든 행을 검색합니다. 그런 다음 WHERE 절은 b.IsApproved = 1 기준을 충족하지 않는 행을 필터링합니다.
반대로 필터가 ON 조건에 있는 경우 JOIN 전에 조건이 평가됩니다. 결과적으로 b.BarId 및 b.IsApproved가 모두 지정된 기준을 충족하는 행만 JOIN에 포함됩니다.
외부 조인 및 필터 배치
그러나 , 이 차이는 외부 조인을 처리할 때 특히 중요합니다. 다음 왼쪽 외부 조인 쿼리를 고려하세요.
SELECT * FROM Foo AS f LEFT OUTER JOIN Bar AS b ON (b.IsApproved = 1) AND (b.BarId = f.BarId);
이 경우 ON 조건의 필터는 b.IsApproved가 false인 행이나 지정된 f에 대해 일치하는 b.BarId가 없는 행을 제외합니다. .BarId. 이 동작은 WHERE 절에 필터를 배치하는 것과 다릅니다.
SELECT * FROM Foo AS f LEFT OUTER JOIN Bar AS b ON (b.BarId = f.BarId) WHERE b.IsApproved = 1;
두 번째 쿼리에서 b.IsApproved가 false이거나 실패한 조인과 관련된 행은 계속 반환되지만 b.IsApproved는 NULL로 설정하세요.
따라서 외부 조인을 사용할 때는 필터 배치를 신중하게 고려하는 것이 중요합니다. ON 조건은 조인 앞의 행을 필터링하고 WHERE 절은 조인 뒤의 결과를 필터링합니다.
토의를 완료하려면 왼쪽 외부 조인에서 OPTIONAL 필터를 원하는 경우 다음 쿼리는 올바른 배치를 보여줍니다. :
SELECT * FROM Foo AS f LEFT OUTER JOIN Bar AS b ON (b.BarId = f.BarId) WHERE b.IsApproved IS NULL OR b.IsApproved = 1;
이 쿼리는 조인이 성공하고 b.IsApproved가 기준을 충족하는 행과 조인이 실패한 행을 반환합니다(결과적으로 b.IsApproved의 경우 NULL 값).
위 내용은 SQL JOIN의 WHERE와 ON: 언제 각 절을 사용해야 합니까?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.

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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.

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