데이터베이스에서 Left 조인과 Right 조인의 차이점은 한 문장으로 요약할 수 있습니다. 오른쪽 테이블에만 영향을 미치는 왼쪽 조인, 왼쪽 테이블에만 영향을 미치는 오른쪽 조인
【추천 과정: MySQL 튜토리얼 ]
데이터베이스에서 Left Join과 Right Join의 차이점
Left Join
select * from tbl1 Left Join tbl2 where tbl1.ID = tbl2.ID
Left Join 이후 검색 결과는 tbl1, tbl2의 데이터가 모두 출력되는 것 where 조건을 만족하는 데이터 .
간단히 말하면 Left Join은 오른쪽 테이블에 영향을 줍니다.
Right Join
select * from tbl1 Right Join tbl2 where tbl1.ID = tbl2.ID
조회 결과는 tbl2에 있는 데이터와 where 조건을 만족하는 tbl1에 있는 데이터가 모두 나옵니다.
즉, Right Join은 왼쪽 테이블에 영향을 미칩니다.
Inner Join
select * FROM tbl1 INNER JOIN tbl2 ON tbl1.ID = tbl2.ID
select * from tbl1
,tbl2 where tbl1.id=tbl2.id
과 동일한 기능을 가지고 있습니다.
기타 내용:
1. WHERE 절에 사용되는 연결 문을 데이터베이스 언어에서는 암시적 연결이라고 합니다. INNER JOIN... ON 절에 의해 생성된 조인을 명시적 조인이라고 합니다. (다른 JOIN 매개변수도 명시적 연결입니다.) WHERE와 INNER JOIN의 연결 관계에는 본질적인 차이가 없으며 결과도 동일합니다. 그러나 데이터베이스 언어의 표준화 및 개발로 인해 암시적 연결이 점차 제거되었습니다. 최신 데이터베이스 언어는 기본적으로 암시적 연결을 포기하고 모두 명시적 연결을 채택했습니다.
2. 어떤 방식으로 조인하든 조인절을 사용할 수 있으나, 동일한 테이블을 조인할 경우 별칭을 정의할 때 주의하세요. 그렇지 않으면 오류가 발생합니다
(1) 내부 조인: "효과적인 연결"로 이해됩니다. , 두 테이블 모두 데이터만 표시됩니다. 왼쪽 조인: "왼쪽 표시 포함"으로 이해됩니다. 예를 들어 a.field=b.field에서는 a 테이블에 있는 모든 데이터와 a\에 있는 데이터가 표시됩니다. b, A, B null로 표시되는 데이터가 없습니다.
(2) 오른쪽 조인: "오른쪽 표시 포함"으로 이해됩니다. 예를 들어 a.field=b.field에서는 테이블 B에 존재하는 모든 데이터와 data in a\b , B에는 있지만 A에는 없는 데이터는 null로 표시됩니다.
(3) 완전 조인: "완전 조인"으로 이해되며 두 테이블의 모든 데이터가 표시되며 실제로는 내부 + ( left-inner) + (right-inner)
3. 조인은 기본 테이블과 보조 테이블로 나눌 수 있으며 완전 외부 조인, 왼쪽 조인, 오른쪽 조인의 세 가지 유형이 있습니다. 완전 외부 조인은 두 테이블의 모든 레코드를 포함합니다. 왼쪽 조인은 주로 왼쪽 테이블을 기반으로 하고 오른쪽 조인은 그 반대입니다. 4. 일반적으로 데이터베이스 쿼리를 수행합니다.
테이블 간 연결 쿼리를 수행할 때 큰 테이블이 먼저 오고 작은 테이블이 먼저 옵니다.
테이블 별칭을 사용하지 말고 필드 접두사를 사용하여 서로 다른 필드를 구분하세요. tables
쿼리 조건의 제한 사항은 테이블 연결 조건보다 먼저 작성되어야 합니다
인덱싱된 필드를 쿼리 조건으로 사용해 보세요
위 내용은 데이터베이스 왼쪽 조인과 오른쪽 조인의 차이점은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

산성 속성에는 원자력, 일관성, 분리 및 내구성이 포함되며 데이터베이스 설계의 초석입니다. 1. 원자력은 거래가 완전히 성공적이거나 완전히 실패하도록합니다. 2. 일관성은 거래 전후에 데이터베이스가 일관성을 유지하도록합니다. 3. 격리는 거래가 서로를 방해하지 않도록합니다. 4. 지속성은 거래 제출 후 데이터가 영구적으로 저장되도록합니다.

MySQL은 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 일뿐 만 아니라 프로그래밍 언어와 밀접한 관련이 있습니다. 1) DBMS로서 MySQL은 데이터를 저장, 구성 및 검색하는 데 사용되며 인덱스 최적화는 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) SQL과 같은 ORM 도구를 사용하여 Python에 내장 된 SQL과 프로그래밍 언어를 결합하면 작업을 단순화 할 수 있습니다. 3) 성능 최적화에는 인덱싱, 쿼리, 캐싱, 라이브러리 및 테이블 부서 및 거래 관리가 포함됩니다.

MySQL은 SQL 명령을 사용하여 데이터를 관리합니다. 1. 기본 명령에는 선택, 삽입, 업데이트 및 삭제가 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 조인, 하위 쿼리 및 집계 함수가 포함됩니다. 3. 일반적인 오류에는 구문, 논리 및 성능 문제가 포함됩니다. 4. 최적화 팁에는 인덱스 사용, 선택*을 피하고 한계 사용이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장 및 관리에 적합한 효율적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 장점에는 고성능 쿼리, 유연한 트랜잭션 처리 및 풍부한 데이터 유형이 포함됩니다. 실제 애플리케이션에서 MySQL은 종종 전자 상거래 플랫폼, 소셜 네트워크 및 컨텐츠 관리 시스템에서 사용되지만 성능 최적화, 데이터 보안 및 확장성에주의를 기울여야합니다.

SQL과 MySQL의 관계는 표준 언어와 특정 구현의 관계입니다. 1.SQL은 관계형 데이터베이스를 관리하고 운영하는 데 사용되는 표준 언어로, 데이터 추가, 삭제, 수정 및 쿼리를 허용합니다. 2.MySQL은 SQL을 운영 언어로 사용하고 효율적인 데이터 저장 및 관리를 제공하는 특정 데이터베이스 관리 시스템입니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB


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