


Meneroka Perbezaan antara Klausa WHERE dan Keadaan ON dalam JOIN
Pengamal SQL sering menggunakan klausa WHERE dan syarat ON secara bergantian apabila melakukan operasi JOIN . Walaupun kedua-dua pendekatan boleh mengembalikan hasil yang sama, terdapat nuansa yang perlu dipertimbangkan.
Dalam contoh yang disediakan, dua pertanyaan SQL dibentangkan:
SELECT * FROM Foo AS f INNER JOIN Bar AS b ON b.BarId = f.BarId WHERE b.IsApproved = 1;
dan
SELECT * FROM Foo AS f INNER JOIN Bar AS b ON (b.IsApproved = 1) AND (b.BarId = f.BarId);
Kedua-dua pertanyaan mengembalikan set baris yang sama, tetapi terdapat perbezaan penting dalam pelaksanaannya. Apabila penapis diletakkan dalam klausa WHERE, ia digunakan selepas operasi JOIN. Ini bermakna JOIN akan mendapatkan semula semua baris yang sepadan daripada kedua-dua jadual, walaupun yang b.IsApproved adalah palsu. Klausa WHERE kemudiannya menapis baris yang tidak memenuhi kriteria b.IsApproved = 1.
Sebaliknya, apabila penapis diletakkan dalam keadaan ON, keadaan dinilai sebelum JOIN. Akibatnya, hanya baris di mana kedua-dua b.BarId dan b.IsApproved memenuhi kriteria yang ditentukan akan dimasukkan ke dalam JOIN.
Outer Joins and Filter Placement
Walau bagaimanapun , perbezaan ini menjadi sangat penting apabila berurusan dengan sambungan luar. Pertimbangkan pertanyaan gabungan luar kiri berikut:
SELECT * FROM Foo AS f LEFT OUTER JOIN Bar AS b ON (b.IsApproved = 1) AND (b.BarId = f.BarId);
Dalam kes ini, penapis dalam keadaan ON akan mengecualikan baris yang b.IsApproved adalah palsu atau yang tiada padanan b.BarId untuk f tertentu .BarId. Tingkah laku ini berbeza daripada meletakkan penapis dalam klausa WHERE:
SELECT * FROM Foo AS f LEFT OUTER JOIN Bar AS b ON (b.BarId = f.BarId) WHERE b.IsApproved = 1;
Dalam pertanyaan kedua, baris yang b.IsApproved adalah palsu atau yang melibatkan gabungan yang gagal masih akan dikembalikan, tetapi b.IsApproved akan ditetapkan kepada NULL.
Oleh itu, apabila menggunakan cantuman luar, adalah penting untuk mempertimbangkan dengan teliti penempatan penapis. Keadaan ON menapis baris sebelum sambung, manakala klausa WHERE menapis hasil selepas sambung.
Untuk melengkapkan perbincangan, jika anda inginkan penapis PILIHAN dalam sambung luar kiri, pertanyaan berikut menunjukkan peletakan yang betul :
SELECT * FROM Foo AS f LEFT OUTER JOIN Bar AS b ON (b.BarId = f.BarId) WHERE b.IsApproved IS NULL OR b.IsApproved = 1;
Pertanyaan ini mengembalikan baris di mana gabungan berjaya dan b.IsApproved memenuhi kriteria, sebagai serta baris di mana gabungan gagal (mengakibatkan nilai NULL untuk b.IsApproved).
Atas ialah kandungan terperinci WHERE vs. ON dalam SQL JOINs: Bilakah Saya Perlu Menggunakan Setiap Klausa?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Prosedur yang disimpan adalah penyataan SQL yang dipraktikkan dalam MySQL untuk meningkatkan prestasi dan memudahkan operasi kompleks. 1. Meningkatkan prestasi: Selepas penyusunan pertama, panggilan seterusnya tidak perlu dikompilasi. 2. Meningkatkan Keselamatan: Mengatasi akses jadual data melalui kawalan kebenaran. 3. Memudahkan operasi kompleks: Campurkan beberapa pernyataan SQL untuk memudahkan logik lapisan aplikasi.

Prinsip kerja cache pertanyaan MySQL adalah untuk menyimpan hasil pertanyaan pilih, dan apabila pertanyaan yang sama dilaksanakan sekali lagi, hasil cache dikembalikan secara langsung. 1) Cache pertanyaan meningkatkan prestasi bacaan pangkalan data dan mendapati hasil cache melalui nilai hash. 2) Konfigurasi mudah, set query_cache_type dan query_cache_size dalam fail konfigurasi MySQL. 3) Gunakan kata kunci sql_no_cache untuk melumpuhkan cache pertanyaan khusus. 4) Dalam persekitaran kemas kini frekuensi tinggi, cache pertanyaan boleh menyebabkan kesesakan prestasi dan perlu dioptimumkan untuk digunakan melalui pemantauan dan pelarasan parameter.

Sebab mengapa MySQL digunakan secara meluas dalam pelbagai projek termasuk: 1. Prestasi tinggi dan skalabilitas, menyokong pelbagai enjin penyimpanan; 2. Mudah untuk digunakan dan mengekalkan, konfigurasi mudah dan alat yang kaya; 3. Ekosistem yang kaya, menarik sejumlah besar sokongan alat komuniti dan pihak ketiga; 4. Sokongan silang platform, sesuai untuk pelbagai sistem operasi.

Langkah -langkah untuk menaik taraf pangkalan data MySQL termasuk: 1. Sandarkan pangkalan data, 2. Hentikan perkhidmatan MySQL semasa, 3. Pasang versi baru MySQL, 4. Mulakan versi baru MySQL Service, 5 pulih pangkalan data. Isu keserasian diperlukan semasa proses peningkatan, dan alat lanjutan seperti Perconatoolkit boleh digunakan untuk ujian dan pengoptimuman.

Dasar sandaran MySQL termasuk sandaran logik, sandaran fizikal, sandaran tambahan, sandaran berasaskan replikasi, dan sandaran awan. 1. Backup Logical menggunakan MySqldump untuk mengeksport struktur dan data pangkalan data, yang sesuai untuk pangkalan data kecil dan migrasi versi. 2. Sandaran fizikal adalah cepat dan komprehensif dengan menyalin fail data, tetapi memerlukan konsistensi pangkalan data. 3. Backup tambahan menggunakan pembalakan binari untuk merekodkan perubahan, yang sesuai untuk pangkalan data yang besar. 4. Sandaran berasaskan replikasi mengurangkan kesan ke atas sistem pengeluaran dengan menyokong dari pelayan. 5. Backup awan seperti Amazonrds menyediakan penyelesaian automasi, tetapi kos dan kawalan perlu dipertimbangkan. Apabila memilih dasar, saiz pangkalan data, toleransi downtime, masa pemulihan, dan matlamat titik pemulihan perlu dipertimbangkan.

Mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessandsandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, ugeinghighavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement, Data, dansqlnodes

Mengoptimumkan reka bentuk skema pangkalan data di MySQL dapat meningkatkan prestasi melalui langkah -langkah berikut: 1. Pengoptimuman indeks: Buat indeks pada lajur pertanyaan biasa, mengimbangi overhead pertanyaan dan memasukkan kemas kini. 2. Pengoptimuman Struktur Jadual: Mengurangkan kelebihan data melalui normalisasi atau anti-normalisasi dan meningkatkan kecekapan akses. 3. Pemilihan Jenis Data: Gunakan jenis data yang sesuai, seperti INT dan bukannya VARCHAR, untuk mengurangkan ruang penyimpanan. 4. Pembahagian dan Sub-meja: Untuk jumlah data yang besar, gunakan pembahagian dan sub-meja untuk menyebarkan data untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan dan penyelenggaraan.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

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

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