이 글은 주로 SQL에서의 Exists 사용법을 소개하고 있습니다. 매우 훌륭하고 참고할만한 가치가 있습니다. 필요하신 분들은 참고하시면 됩니다.
예를 들어 Northwind 데이터베이스에
SELECT c.CustomerId,CompanyName FROM Customers c WHERE EXISTS( SELECT OrderID FROM Orders o WHERE o.CustomerID=c.CustomerID)
EXISTS는 여기서 어떻게 작동하나요? 하위 쿼리는 OrderId 필드를 반환하지만 외부 쿼리는 CustomerID 및 CompanyName 필드를 찾고 있습니다. 이 두 필드는 어떻게 일치합니까?
EXISTS는 하위 쿼리가 하나 이상의 데이터 행을 반환하는지 확인하는 데 사용됩니다. 하위 쿼리는 실제로 데이터를 반환하지 않지만 True 또는 False를 반환합니다.
EXISTS는 하위 쿼리를 지정하여 라인의 존재.
구문: EXISTS 하위 쿼리
매개변수: 하위 쿼리는 제한된 SELECT 문입니다(COMPUTE 절 및 INTO 키워드는 허용되지 않음).
결과 유형: 부울 하위 쿼리에 행이 포함되어 있으면 TRUE를 반환하고 그렇지 않으면 FLASE를 반환합니다.
예제 테이블 A: TableIn 예 테이블 B: TableEx
(1) 하위 쿼리에 NULL을 사용해도 결과가 반환됩니다.
select * from TableIn where exists(select null)
설정은 select * from TableIn
(2)과 동일합니다. 두 쿼리 모두 동일한 결과를 반환합니다.
select * from TableIn where exists(select BID from TableEx where BNAME=TableIn.ANAME) select * from TableIn where ANAME in(select BNAME from TableEx)
(3) EXISTS 및 = ANY를 사용하여 쿼리를 비교합니다. 두 쿼리 모두 동일한 결과를 반환합니다.
select * from TableIn where exists(select BID from TableEx where BNAME=TableIn.ANAME) select * from TableIn where ANAME=ANY(select BNAME from TableEx)
NOT EXISTS는 EXISTS와 정반대입니다. 하위 쿼리가 행을 반환하지 않으면 NOT EXISTS의 WHERE 절이 충족됩니다.
결론:
EXISTS(NOT EXISTS 포함) 절의 반환 값은 BOOL 값입니다. EXISTS 내부에는 하위 쿼리 문(SELECT ... FROM...)이 있는데, 이를 EXIST의 내부 쿼리 문이라고 합니다. 그 안에 있는 쿼리 문은 결과 집합을 반환합니다. EXISTS 절은 쿼리 문의 결과 집합이 비어 있는지 또는 비어 있지 않은지 여부에 따라 부울 값을 반환합니다.
이를 이해하는 일반적인 방법은 테스트로서 외부 쿼리 테이블의 각 행을 내부 쿼리로 대체하는 것입니다. 내부 쿼리에서 반환된 결과가 null이 아닌 값인 경우 EXISTS 절은 TRUE를 반환합니다. 이 행은 외부 쿼리의 결과 행으로 사용될 수 있으며, 그렇지 않으면 결과로 사용될 수 없습니다.
분석기는 먼저 문의 첫 번째 단어를 살펴보고 첫 번째 단어가 SELECT 키워드인 것을 발견하면 FROM 키워드로 점프한 다음 FROM 키워드를 통해 테이블 이름을 찾아 입력합니다. 테이블이 메모리에 로드됩니다. 다음 단계는 WHERE 키워드를 찾는 것입니다. 찾을 수 없으면 SELECT로 돌아가서 필드 분석을 찾습니다. WHERE가 발견되면 해당 조건을 분석하고 SELECT로 돌아갑니다. 분야를 분석합니다. 마지막으로 가상 테이블이 형성됩니다.
WHERE 키워드 뒤에 오는 것은 조건식입니다. 조건식을 계산한 후 반환 값은 0이 아니거나 0입니다. 0이 아닌 경우 참(true)을 의미하고 0은 거짓(false)을 의미합니다. 마찬가지로 WHERE 뒤의 조건에도 다음에 SELECT를 실행할지 여부를 결정하는 true 또는 false 반환 값이 있습니다.
분석기는 먼저 SELECT 키워드를 찾은 다음 FROM 키워드로 점프하여 STUDENT 테이블을 메모리로 가져오고 포인터를 통해 첫 번째 레코드를 찾은 다음 WHERE 키워드를 찾아 조건식을 계산합니다. true인 경우 이 레코드를 가상 테이블에 로드하면 포인터가 다음 레코드를 가리킵니다. false인 경우 포인터는 다른 작업을 수행하지 않고 다음 레코드를 직접 가리킵니다. 항상 전체 테이블을 검색하고 검색된 가상 테이블을 사용자에게 반환합니다. EXISTS는 반환 값(true 또는 false)을 갖는 조건식의 일부입니다.
레코드를 삽입하기 전에 레코드가 이미 존재하는지 확인해야 합니다. 레코드가 존재하지 않는 경우에만 삽입 작업이 수행됩니다. EXISTS 조건문을 사용하면 중복 레코드 삽입을 방지할 수 있습니다.
INSERT INTO TableIn (ANAME,ASEX) SELECT top 1 '张三', '男' FROM TableIn WHERE not exists (select * from TableIn where TableIn.AID = 7)
EXISTS 및 IN의 사용 효율성과 관련하여 IN은 인덱싱을 사용하지 않기 때문에 일반적으로 in보다 presents를 사용하는 것이 더 효율적이지만 구체적인 사용은 실제 상황에 따라 다릅니다.
IN 외부 표면은 크지만 내부 표면은 작은 상황에 적합합니다. EXISTS는 외부 표면은 작지만 내부 표면이 큰 상황에 적합합니다.
위 내용은 Exists in SQL의 사용 예에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

MySQL은 프로그래밍 언어가 아니지만 쿼리 언어 SQL은 프로그래밍 언어의 특성을 가지고 있습니다. 1. SQL은 조건부 판단, 루프 및 가변 작업을 지원합니다. 2. 저장된 절차, 트리거 및 기능을 통해 사용자는 데이터베이스에서 복잡한 논리 작업을 수행 할 수 있습니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리, 쿼리 및 보안에 적합한 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1. 다양한 운영 체제를 지원하며 웹 응용 프로그램 및 기타 필드에서 널리 사용됩니다. 2. 클라이언트-서버 아키텍처 및 다양한 스토리지 엔진을 통해 MySQL은 데이터를 효율적으로 처리합니다. 3. 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성, 데이터 삽입, 쿼리 및 업데이트가 포함됩니다. 4. 고급 사용에는 복잡한 쿼리 및 저장 프로 시저가 포함됩니다. 5. 설명 진술을 통해 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 6. 성능 최적화에는 인덱스의 합리적인 사용 및 최적화 된 쿼리 문이 포함됩니다.

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

InnoDB의 잠금 장치에는 공유 잠금 장치, 독점 잠금, 의도 잠금 장치, 레코드 잠금, 갭 잠금 및 다음 키 잠금 장치가 포함됩니다. 1. 공유 잠금을 사용하면 다른 트랜잭션을 읽지 않고 트랜잭션이 데이터를 읽을 수 있습니다. 2. 독점 잠금은 다른 트랜잭션이 데이터를 읽고 수정하는 것을 방지합니다. 3. 의도 잠금은 잠금 효율을 최적화합니다. 4. 레코드 잠금 잠금 인덱스 레코드. 5. 갭 잠금 잠금 장치 색인 기록 간격. 6. 다음 키 잠금은 데이터 일관성을 보장하기 위해 레코드 잠금과 갭 잠금의 조합입니다.

MySQL 쿼리 성능이 좋지 않은 주된 이유는 인덱스 사용, 쿼리 최적화에 의한 잘못된 실행 계획 선택, 불합리한 테이블 디자인, 과도한 데이터 볼륨 및 잠금 경쟁이 포함됩니다. 1. 색인이 느리게 쿼리를 일으키지 않으며 인덱스를 추가하면 성능이 크게 향상 될 수 있습니다. 2. 설명 명령을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 Optimizer 오류를 찾으십시오. 3. 테이블 구조를 재구성하고 결합 조건을 최적화하면 테이블 설계 문제가 향상 될 수 있습니다. 4. 데이터 볼륨이 크면 분할 및 테이블 디비전 전략이 채택됩니다. 5. 높은 동시성 환경에서 거래 및 잠금 전략을 최적화하면 잠금 경쟁이 줄어들 수 있습니다.

데이터베이스 최적화에서 쿼리 요구 사항에 따라 인덱싱 전략을 선택해야합니다. 1. 쿼리에 여러 열이 포함되고 조건 순서가 수정되면 복합 인덱스를 사용하십시오. 2. 쿼리에 여러 열이 포함되어 있지만 조건 순서가 고정되지 않은 경우 여러 단일 열 인덱스를 사용하십시오. 복합 인덱스는 다중 열 쿼리를 최적화하는 데 적합한 반면 단일 열 인덱스는 단일 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.


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