


Mencipta Jadual Baharu dengan Data daripada Berbilang Jadual
Dalam MySQL, anda boleh memanfaatkan operasi JOIN yang cekap untuk menggabungkan data daripada berbilang jadual ke dalam meja tunggal, padat. Ini amat berguna apabila anda ingin mencipta perspektif baharu dengan menggabungkan lajur yang berkaitan daripada sumber data sedia ada.
Pertimbangkan senario di mana anda mempunyai tiga jadual: orang, taksonomi dan butiran, seperti yang diterangkan dalam soalan. Untuk membuat jadual baharu yang merangkumi lajur dan data terpilih daripada ketiga-tiga jadual ini, ikut langkah berikut:
Gunakan pertanyaan JOIN untuk mendapatkan semula data daripada tiga jadual berdasarkan nilai lajur yang sepadan. Sebagai contoh, untuk mendapatkan data yang berkaitan dengan umur, anda boleh menyertai orang dengan butiran dan taksonomi menggunakan pertanyaan berikut:
SELECT p.*, d.content AS age FROM people AS p JOIN details AS d ON d.person_id = p.id JOIN taxonomy AS t ON t.id = d.detail_id WHERE t.taxonomy = 'age'
Setelah anda mempunyai data yang diingini, anda boleh mencipta jadual baharu dan memasukkan data yang diambil menggunakan pernyataan INSERT INTO:
INSERT INTO new_table (id, last_name, first_name, email, age) /* Insert the selected data from the JOIN query */
Sebagai alternatif, anda boleh menggunakan pernyataan CREATE TABLE AS untuk mencipta jadual baharu dengan yang ditentukan lajur dan masukkan data serentak:
CREATE TABLE new_table AS /* Select data from the JOIN query and define the new table schema */
Jika anda perlu memasukkan berbilang atribut dalam jadual baharu, anda boleh melanjutkan pertanyaan JOIN untuk memasukkan butiran tambahan dan jadual taksonomi. Contohnya, untuk memasukkan atribut jantina dan ketinggian:
CREATE TABLE new_table AS SELECT p.*, d1.content AS age, d2.content AS gender, d3.content AS height /* JOIN operations for each attribute */
Dengan memanfaatkan operasi JOIN, anda boleh menggabungkan data dengan cekap daripada jadual berasingan, membolehkan anda mencipta perspektif tersuai dan memperoleh cerapan bermakna daripada pangkalan data anda.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mencipta Jadual MySQL Baharu dengan Menggabungkan Data daripada Berbilang Jadual Sedia Ada Menggunakan Operasi JOIN?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Metrik utama untuk menjelaskan arahan termasuk jenis, kunci, baris, dan tambahan. 1) Jenis mencerminkan jenis akses pertanyaan. Semakin tinggi nilai, semakin tinggi kecekapan, seperti const adalah lebih baik daripada semua. 2) Kunci memaparkan indeks yang digunakan, dan null menunjukkan tiada indeks. 3) Baris menganggarkan bilangan baris yang diimbas, yang mempengaruhi prestasi pertanyaan. 4) Tambahan memberikan maklumat tambahan, seperti menggunakanFilesort meminta bahawa ia perlu dioptimumkan.

MenggunakanTemary menunjukkan bahawa keperluan untuk membuat jadual sementara dalam pertanyaan MySQL, yang biasanya dijumpai di Orderby menggunakan lajur yang berbeza, GroupBy, atau tidak diindeks. Anda boleh mengelakkan berlakunya indeks dan menulis semula pertanyaan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Khususnya, apabila menggunakan pembelian muncul dalam menjelaskan output, ini bermakna MySQL perlu membuat jadual sementara untuk mengendalikan pertanyaan. Ini biasanya berlaku apabila: 1) deduplikasi atau pengelompokan apabila menggunakan yang berbeza atau kumpulan; 2) Susun apabila Orderby mengandungi lajur bukan indeks; 3) Gunakan subquery kompleks atau menyertai operasi. Kaedah Pengoptimuman termasuk: 1) Orderby dan GroupB

MySQL/InnoDB menyokong empat tahap pengasingan transaksi: ReadUncommitted, ReadCommitted, RepeatableRead dan Serializable. 1. ReadoMuncommitted membolehkan membaca data yang tidak komited, yang boleh menyebabkan bacaan kotor. 2. 3.RepeatableRead adalah tahap lalai, mengelakkan bacaan kotor dan bacaan yang tidak boleh diulang, tetapi bacaan hantu mungkin berlaku. 4. Serializable mengelakkan semua masalah konkurensi tetapi mengurangkan kesesuaian. Memilih tahap pengasingan yang sesuai memerlukan keseimbangan data konsistensi dan keperluan prestasi.

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod