Mengapa Ketaksamaan dengan NULL Tidak Sentiasa Kembali Benar
Apabila membandingkan nilai NULL dengan pengendali ketaksamaan ("!="), ia adalah sering mengandaikan bahawa hasilnya harus benar, kerana NULL tidak sama dengan dirinya sendiri. Walau bagaimanapun, dalam konteks tertentu seperti SQL, andaian ini tidak sah.
SQL's Ternary Logic
Dalam SQL, NULL mewakili nilai yang tidak diketahui. Ini memperkenalkan keadaan logik ketiga di luar benar dan palsu, yang dikenali sebagai "tidak diketahui." Akibatnya, perbandingan ketidaksamaan dengan NULL mengikut logik ternary, di mana hasilnya boleh menjadi salah satu daripada tiga pilihan:
- Benar
- Salah
- Tidak diketahui
Contoh:
Pertimbangkan pernyataan berikut:
WHERE (A B)
Jika A dan B adalah kedua-duanya NULL, ungkapan di atas mengembalikan "tidak diketahui" kerana tiada cara untuk menentukan sama ada ia benar-benar tidak sama atau sama ada kedua-duanya tidak diketahui.
Implikasi untuk Pemeriksaan Ketaksamaan
Ini logik ternary menentukan bahawa semakan ketidaksamaan mudah dengan NULL mungkin tidak selalu kembali benar. Untuk memastikan hasil yang tepat, semak secara eksplisit keadaan NULL menggunakan "IS NULL" dan "IS NOT NULL" adalah perlu.
Sebagai contoh, ungkapan berikut mengendalikan perbandingan ketaksamaan dengan NULL dengan betul:
WHERE ((A B) OR (A IS NOT NULL AND B IS NULL) OR (A IS NULL AND B IS NOT NULL))
Dengan memasukkan semakan eksplisit ini, pangkalan data boleh menentukan hasil logik yang betul (benar, salah atau tidak diketahui) untuk semua kemungkinan kes melibatkan nilai NULL.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa `NULL != NULL` Tidak Sentiasa Kembali Benar dalam SQL?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Mysql'sblobissusuipableforstoringbinarydatawithinarelationaldatabase, sementara

Toaddauserinmysql, gunakan: createuser'username '@' host'identifiedby'password '; here'showtodoitsecurely: 1) choosethehostcareflelytocon trolaccess.2) SetResourcelImitSwithOptionsLikeMax_queries_per_hour.3) USESTRONG, UNIQUEPASSWORDS.4) Enforcessl/TLSConnectionswith

Toavoidcommonmistakeswithstringdatatypesinmysql, fahamistringtypenuances, choosetherighttype, danManageencodingandcollationsettingsefectively.1) usecharfarfixed-lengthstrings, varcharforvariable-length, andtext/blobforlargerdata.2)

Mysqloffersechar, varchar, teks, anddenumforstringdata.usecharforfixed-lengthstrings, varcharerforvariable-length, teks forlarger text, andenumforenforcingdataantegritywithaetofvalues.

Mengoptimumkan permintaan mysqlblob boleh dilakukan melalui strategi berikut: 1. Mengurangkan kekerapan pertanyaan gumpalan, gunakan permintaan bebas atau pemuatan kelewatan; 2. Pilih jenis gumpalan yang sesuai (seperti TinyBlob); 3. Pisahkan data gumpalan ke dalam jadual berasingan; 4. Mampat data gumpalan di lapisan aplikasi; 5. Indeks metadata gumpalan. Kaedah ini dapat meningkatkan prestasi dengan berkesan dengan menggabungkan pemantauan, caching dan data sharding dalam aplikasi sebenar.

Menguasai kaedah menambah pengguna MySQL adalah penting untuk pentadbir pangkalan data dan pemaju kerana ia memastikan keselamatan dan kawalan akses pangkalan data. 1) Buat pengguna baru menggunakan perintah CreateUser, 2) Berikan kebenaran melalui perintah geran, 3) Gunakan flushprivileges untuk memastikan kebenaran berkuatkuasa, 4) kerap mengaudit dan membersihkan akaun pengguna untuk mengekalkan prestasi dan keselamatan.

ChooseCHARforfixed-lengthdata,VARCHARforvariable-lengthdata,andTEXTforlargetextfields.1)CHARisefficientforconsistent-lengthdatalikecodes.2)VARCHARsuitsvariable-lengthdatalikenames,balancingflexibilityandperformance.3)TEXTisidealforlargetextslikeartic

Amalan terbaik untuk mengendalikan jenis data rentetan dan indeks dalam MySQL termasuk: 1) Memilih jenis rentetan yang sesuai, seperti char untuk panjang tetap, varchar untuk panjang berubah, dan teks untuk teks besar; 2) berhati-hati dalam pengindeksan, elakkan daripada mengindeks, dan buat indeks untuk pertanyaan umum; 3) Gunakan indeks awalan dan indeks teks penuh untuk mengoptimumkan carian rentetan panjang; 4) Secara kerap memantau dan mengoptimumkan indeks untuk memastikan indeks kecil dan cekap. Melalui kaedah ini, kita dapat mengimbangi membaca dan menulis prestasi dan meningkatkan kecekapan pangkalan data.


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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

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

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

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