MySQL은 다양한 강력한 쿼리 기능을 제공하는 널리 사용되는 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 이 기사에서는 MySQL 쿼리를 소개하고 다양한 쿼리 문을 사용하여 데이터를 출력하는 방법을 보여줍니다.
1부: SELECT 문
SELECT 문은 하나 이상의 테이블에서 데이터를 선택하는 데 사용됩니다. 다음은 기본 SELECT 문의 예입니다.
SELECT * FROM table_name;
이렇게 하면 "table_name" 테이블의 모든 데이터가 반환됩니다.
특정 열만 선택해야 하는 경우 다음 구문을 사용할 수 있습니다.
SELECT column1, column2, ... FROM table_name;
실제 예는 다음과 같습니다.
SELECT id, name, age FROM users;
이렇게 하면 "users" 테이블의 모든 ID, 이름 및 연령 데이터가 반환됩니다.
2부: WHERE 문
WHERE 문은 테이블에서 선택한 데이터를 필터링하는 데 사용됩니다. 다음은 WHERE 문을 사용하는 예입니다.
SELECT * FROM users WHERE age = 25;
이는 나이가 25세인 모든 사용자에 대한 데이터를 반환합니다.
또한 ">", "=" 및 "
SELECT * FROM users WHERE age > 25 AND gender = 'Male';
이렇게 하면 다음에 대한 데이터가 반환됩니다. 25세 이상, 성별이 남성인 모든 사용자.
3부: LIKE 문
LIKE 문은 일치하는 데이터를 퍼지 검색하는 데 사용됩니다. 다음은 LIKE 문을 사용하는 예입니다.
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%Tom%';
이렇게 하면 "Tom" 문자열이 포함된 모든 사용자 이름이 반환됩니다.
다음 연산자를 사용할 수도 있습니다.
- "%"는 모든 문자 시퀀스(0 문자 포함)를 일치시키는 데 사용됩니다.
- "_"는 단일 문자와 일치하는 데 사용됩니다.
예:
SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'Tom%';
이렇게 하면 "Tom"으로 시작하는 모든 사용자 이름이 반환됩니다.
4부: ORDER BY 문
ORDER BY 문은 지정된 열을 기준으로 결과 집합을 정렬하는 데 사용됩니다. 다음은 ORDER BY 문을 사용하는 예입니다.
SELECT * FROM users ORDER BY age DESC;
이는 가장 높은 연령에서 가장 낮은 연령 순으로 사용자 데이터를 반환합니다.
동시에 여러 열을 기준으로 정렬할 수도 있습니다.
SELECT * FROM users ORDER BY age DESC, name ASC;
이렇게 하면 나이가 가장 높은 것부터 가장 낮은 것 순으로, A부터 Z까지 이름순으로 사용자 데이터가 반환됩니다.
5부: LIMIT 문
LIMIT 문은 결과 집합에 반환되는 행 수를 제한하는 데 사용됩니다. 다음은 LIMIT 문을 사용하는 예입니다.
SELECT * FROM users LIMIT 10;
이렇게 하면 사용자 데이터의 처음 10개 행이 반환됩니다.
반환될 결과 집합의 시작 행과 행 수를 지정할 수도 있습니다.
SELECT * FROM users LIMIT 50, 10;
이렇게 하면 51행에서 60행까지 사용자 데이터가 반환됩니다.
6부: GROUP BY 문
GROUP BY 문은 지정된 열을 기준으로 결과 집합을 그룹화하는 데 사용됩니다. 다음은 GROUP BY 문을 사용하는 예입니다.
SELECT gender, COUNT(*) FROM users GROUP BY gender;
이는 성별별로 그룹화하고 각 성별에 대한 사용자 수를 반환합니다.
HAVING 절을 사용하여 그룹화된 데이터를 필터링할 수도 있습니다.
SELECT gender, COUNT(*) FROM users GROUP BY gender HAVING COUNT(*) > 100;
이렇게 하면 성별별로 그룹화되고 100명이 넘는 사용자에 대한 성별 데이터가 반환됩니다.
요약
이 문서에서는 SELECT, WHERE, LIKE, ORDER BY, LIMIT 및 GROUP BY를 포함하여 MySQL 쿼리의 여러 일반적인 구문을 소개합니다. 이러한 구문은 다양한 데이터 필터링 및 정렬 작업에 사용될 수 있습니다. 데이터를 효율적으로 쿼리하고 출력하려면 이러한 구문을 익히세요.
위 내용은 mysql 쿼리 출력의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

MySQL 성능을 효과적으로 모니터링하는 방법은 무엇입니까? Mysqladmin, Showglobalstatus, Perconamonitoring and Management (PMM) 및 MySQL Enterprisemonitor와 같은 도구를 사용하십시오. 1. MySQLADMIN을 사용하여 연결 수를보십시오. 2. showglobalstatus를 사용하여 쿼리 번호를보십시오. 3.pmm은 자세한 성능 데이터 및 그래픽 인터페이스를 제공합니다. 4. MySQLENTERPRISOMITOR는 풍부한 모니터링 기능 및 경보 메커니즘을 제공합니다.

MySQL과 SqlServer의 차이점은 1) MySQL은 오픈 소스이며 웹 및 임베디드 시스템에 적합합니다. 2) SQLServer는 Microsoft의 상용 제품이며 엔터프라이즈 수준 애플리케이션에 적합합니다. 스토리지 엔진의 두 가지, 성능 최적화 및 응용 시나리오에는 상당한 차이가 있습니다. 선택할 때는 프로젝트 규모와 향후 확장 성을 고려해야합니다.

고 가용성, 고급 보안 및 우수한 통합이 필요한 엔터프라이즈 수준의 응용 프로그램 시나리오에서는 MySQL 대신 SQLServer를 선택해야합니다. 1) SQLServer는 고 가용성 및 고급 보안과 같은 엔터프라이즈 수준의 기능을 제공합니다. 2) VisualStudio 및 Powerbi와 같은 Microsoft Ecosystems와 밀접하게 통합되어 있습니다. 3) SQLSERVER는 성능 최적화에서 우수한 성능을 발휘하며 메모리 최적화 된 테이블 및 열 스토리지 인덱스를 지원합니다.

mysqlmanagesCharactersetsandcollationsUtf-8AsthedEfault, confonfigurationAtdatabase, 테이블 및 columnlevels, andcolumnlevels, andcolumnlevels, andcolumnlevels, 1) setDefaultCharactersetandcollationforadatabase.2) secigurecharactersetandcollation

MySQL 트리거는 특정 데이터 작업이 수행 될 때 일련의 작업을 수행하는 데 사용되는 테이블과 관련된 자동 실행 된 저장 프로 시저입니다. 1) 트리거 정의 및 기능 : 데이터 검증, 로깅 등에 사용됩니다. 2) 작업 원칙 : 전후에 나누어지고 행 수준 트리거링을 지원합니다. 3) 사용의 예 : 급여 변경을 기록하거나 재고를 업데이트하는 데 사용할 수 있습니다. 4) 디버깅 기술 : ShowTriggers 및 ShowCreateTrigger 명령을 사용하십시오. 5) 성능 최적화 : 복잡한 작업을 피하고 인덱스 사용 및 거래 관리.

MySQL에서 사용자 계정을 작성하고 관리하는 단계는 다음과 같습니다. 1. 사용자 만들기 : CreateUser'Newuser '@'localhost'Identifiedby'Password '; 2. 권한 할당 : GrantSelect 사용, 삽입, UpdateOnmyDatabase.to'newuser'@'localhost '; 3. 권한 오류 수정 : Revokeallprivilegesonmydatabase.from'Newuser'@'localhost '; 그런 다음 권한을 재 할당합니다. 4. 최적화 권한 : showgra를 사용하십시오

MySQL은 빠른 개발 및 중소형 응용 프로그램에 적합한 반면 Oracle은 대기업 및 고 가용성 요구에 적합합니다. 1) MySQL은 오픈 소스이며 사용하기 쉬우 며 웹 응용 프로그램 및 중소 기업에 적합합니다. 2) Oracle은 강력하고 대기업 및 정부 기관에 적합합니다. 3) MySQL은 다양한 스토리지 엔진을 지원하며 Oracle은 풍부한 엔터프라이즈 수준의 기능을 제공합니다.

다른 관계형 데이터베이스와 비교하여 MySQL의 단점에는 다음이 포함됩니다. 1. 성능 문제 : 대규모 데이터를 처리 할 때 병목 현상을 만날 수 있으며 PostgreSQL은 복잡한 쿼리 및 빅 데이터 처리에서 더 잘 수행됩니다. 2. 확장 성 : 수평 스케일링 능력은 Google 스패너 및 Amazon Aurora만큼 좋지 않습니다. 3. 기능 제한 : 고급 기능에서 PostgreSQL 및 Oracle만큼 좋지 않으면 일부 기능에는 더 많은 사용자 정의 코드 및 유지 관리가 필요합니다.


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