因此,常常出现这样的错误
select * from [IND] where INDID>10
union
select * from [IND] where INDID目前为止,还没有出现问
之后,也许有人会用到类似的查询
select * from [IND] where INDID>10 order by INDID desc
union
select * from [IND] where INDID此时就出现问题了,数据库报错。问题就出在order by上
为什么呢?难道UNION和ORDER BY 不能同时存在?
union和 order by 当然是可以同时存在的
但是在使用union的时候,联合查询不仅仅是将数据集合合并
他并不是将每个子查询一个一个查询出来后联接在一起,数据库是将整段查询语句理解之后统一查询得到的是整个的数据集合
另外order by在一个数据集合查询里也只能出现一次并且出现在最后。
因此,在联合查询里,order by 要写在最后一个子查询之后,并且,该排序是对整个联合查询出来的结果集排序的,并不是只对最后一个子查询排序
select * from [IND] where INDID>10
union
select * from [IND] where INDID这样就可以对我们联合查询出来的结果集进行整体排序,而不是只对最后一个子查询的结果集排序。
再做一个试验来更充分的说明这个问题
创建一个这样的查询
select * from [IND] where INDID=4
union
select * from [IND] where INDID=2
union
select * from [IND] where INDID=1
union
select * from [IND] where INDID=5
union
select * from [IND] where INDID=3
INDID是主键,在创建数据的时候,数据库里的顺序是12345
如果联合查询只是但存的将查询结果联接在一起,那么我们得到的结果应该是:42153
但是,实际上得到的结果是和数据库里数据排列的顺序一样的 12345
因此,可以得出结论,联合查询的结果是整个查询完成后得出的,而不是将子查询挨个完成后拼接的。
select * from [IND] where INDID=4
union
select * from [IND] where INDID=2
union
select * from [IND] where INDID=1
union
select * from [IND] where INDID=5
union
select * from [IND] where INDID=3
order by INDID ASC/DESC
这样就可以对整个联合结果集进行排寻了。
另外关于TOP?
如果是这样,在普通的查询中,TOP是在ORDER BY之后执行的,那么
select TOP 2 * from [IND] where INDID=4
union
select * from [IND] where INDID=2
union
select * from [IND] where INDID=1
union
select * from [IND] where INDID=5
union
select * from [IND] where INDID=3
order by INDID
这样是不是可以得到整个结果集排序后的最前面两条数据呢?
答案是不可以。
虽然说在单句的查询中,TOP是在ORDER BY 之后执行,但是在联合查询中,这样写,TOP的作用域是在子查询里,因此TOP并没有对联合查询的结果集筛选,而只对它所写在的那条子查询里进行筛选,这就像是子查询里的WHERE语句一样,类似这样的筛选作用范围都是在子查询,不像ORDER BY 作用在整个联合查询。
那么如何对联合查询进行 截取置顶N条数据的筛选呢? 很简单
用 rowcount
比起TOP来说,rowcount作为结果集截取置顶更加规范些,毕竟不是依靠查询语句,而是直接设置查询语句获得结果集的数目。
set rowcount 2
select * from [IND] where INDID=4
union
select * from [IND] where INDID=1
union
select * from [IND] where INDID=2
union
select * from [IND] where INDID=3
order by INDID ASC
形如以上查询语句。我们就可以做到对联合查询排序,并获得最上的两条数据了。
既然能利用order by 排序 和 并用rowcount截取集和数量,那么自然联合查询分页等其他应用也不在话下了

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.

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