*SQL에서 COUNT(column)와 COUNT()의 차이점에 대한 자세한 설명**
SQL 쿼리에서 count()
함수는 데이터 집계에 사용되지만 일반적으로 사용되는 두 형식 count(column)
과 count(*)
사이에는 미묘하지만 중요한 차이점이 있습니다.
COUNT(열): NULL 값 제외
count(column)
구문은 지정된 열에서 NULL이 아닌 값의 개수를 계산하여 NULL 열 값이 있는 행을 효과적으로 무시합니다. 이 기능은 열에서 Null이 아닌 값의 개수를 확인해야 할 때 유용합니다.
*COUNT(): NULL 값 포함**
반면 count(*)
은 NULL 값이 포함된 행을 포함하여 결과 집합의 행 수를 계산합니다. count(column)
과 달리 NULL을 유효한 개수 항목으로 처리합니다. 이 기능은 특정 열에 누락된 데이터가 포함되어 있는지 여부에 관계없이 총 행 수를 가져와야 할 때 유용합니다.
차이점을 보여주는 예시
다음 레코드가 포함된 #bla
이라는 테이블을 생각해 보세요.
create table #bla(id int,id2 int) insert #bla values(null,null) insert #bla values(1,null) insert #bla values(null,1) insert #bla values(1,null) insert #bla values(null,1) insert #bla values(1,null) insert #bla values(null,null)
count(column)
을 사용하여 다음 쿼리를 실행하세요.
select count(id),count(id2) from #bla
결과는 다음과 같습니다.
<code>3 2</code>
그 중 count(id)
은 id
열에서 NULL이 아닌 값 3개만 계산하는 반면, count(id2)
는 id2
열에서 NULL이 아닌 값 2개만 계산합니다.
그러나 count(*)
을 count(column)
으로 바꾸면 다음 쿼리에 표시된 대로 7이 됩니다.
select count(*) from #bla
이 경우 count(*)
에는 NULL 값이 포함되어 있는지 여부에 관계없이 테이블의 7개 행이 포함됩니다. NULL이 아닌 값 계산과 행 계산 간의 이러한 차이는 누락된 데이터가 포함된 데이터 세트를 처리할 때 특히 중요합니다.
위 내용은 COUNT(열) 대 COUNT(*): SQL에서 언제 which를 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.

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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