


WHERE vs. HAVING dalam MySQL: Bilakah Saya Harus Menggunakan Setiap Klausa untuk Lajur Dikira?
MySQL WHERE lwn. HAVING: Mengoptimumkan Pertanyaan dengan Lajur Dikira
Dalam operasi pangkalan data MySQL, pilihan antara klausa WHERE
dan HAVING
memberi kesan ketara kepada kecekapan pertanyaan apabila berurusan dengan lajur yang dikira. Memahami peranan mereka yang berbeza adalah penting untuk menulis SQL yang dioptimumkan.
Penempatan Strategik Lajur Dikira
Lajur yang dikira, seperti yang dibuat dalam penyata SELECT
(cth., SELECT 1 AS "number"
), pada umumnya harus mengikut klausa HAVING
, bukan WHERE
. Ini kerana WHERE
menapis data sebelum sebarang pengiraan atau pengagregatan, manakala HAVING
menapis selepas operasi ini.
Batasan Klausa WHERE
Menggunakan WHERE
dengan lajur yang dikira selalunya mengakibatkan ralat. WHERE
syarat mesti merujuk kepada lajur atau alias jadual sedia ada; ia tidak boleh beroperasi secara langsung pada nilai yang dikira.
Perbezaan Utama Antara WHERE dan HAVING
-
WHERE
Klausa: Menapis baris sebelum pernyataanSELECT
dilaksanakan. Syarat boleh digunakan pada mana-mana lajur jadual tetapi tidak pada lajur terkira yang ditakrifkan dalam senaraiSELECT
. -
HAVING
Klausa: Menapis baris selepas pernyataanSELECT
fungsi pengagregatan telah digunakan. Syarat boleh digunakan pada lajur yang dipilih, alias atau hasil fungsi agregat.
Pertimbangan Prestasi
Untuk jadual besar, meletakkan lajur yang dikira dalam klausa WHERE
boleh menjadi mahal dari segi pengiraan. HAVING
menawarkan kelebihan prestasi dalam senario ini kerana ia beroperasi pada set data yang dikurangkan (hasil daripada pernyataan SELECT
), meminimumkan penapisan baris yang tidak perlu.
Contoh Ilustrasi
Mari kita pertimbangkan jadual contoh:
CREATE TABLE `table` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `value` int(10) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `value` (`value`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
Diisi dengan sepuluh baris (id dan nilai antara 1 hingga 10):
INSERT INTO `table`(`id`, `value`) VALUES (1, 1),(2, 2),(3, 3),(4, 4),(5, 5),(6, 6),(7, 7),(8, 8),(9, 9),(10, 10);
Pertanyaan berikut menghasilkan hasil yang sama:
SELECT `value` v FROM `table` WHERE `value`>5; -- Returns 5 rows SELECT `value` v FROM `table` HAVING `value`>5; -- Returns 5 rows
Walau bagaimanapun, EXPLAIN
mendedahkan perbezaan prestasi yang penting:
EXPLAIN SELECT `value` v FROM `table` WHERE `value`>5; -- Uses index but scans more rows EXPLAIN SELECT `value` v FROM `table` HAVING `value`>5; -- Uses index efficiently, scans fewer rows
Semasa kedua-duanya menggunakan indeks, WHERE
mengimbas sebahagian besar jadual untuk ditapis, manakala HAVING
beroperasi dengan lebih cekap pada subset pra-tapis yang lebih kecil. Perbezaan ini menjadi semakin ketara dengan set data yang lebih besar. Oleh itu, untuk lajur yang dikira, HAVING
secara amnya memberikan prestasi yang lebih baik.
Atas ialah kandungan terperinci WHERE vs. HAVING dalam MySQL: Bilakah Saya Harus Menggunakan Setiap Klausa untuk Lajur Dikira?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Dalam pengoptimuman pangkalan data, strategi pengindeksan hendaklah dipilih mengikut keperluan pertanyaan: 1. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur dan urutan syarat ditetapkan, gunakan indeks komposit; 2. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur tetapi urutan syarat tidak ditetapkan, gunakan pelbagai indeks lajur tunggal. Indeks komposit sesuai untuk mengoptimumkan pertanyaan berbilang lajur, manakala indeks lajur tunggal sesuai untuk pertanyaan tunggal lajur.

Untuk mengoptimumkan pertanyaan perlahan MySQL, SlowQuerylog dan Performance_Schema perlu digunakan: 1. Dayakan SlowQueryLog dan tetapkan ambang untuk merakam pertanyaan perlahan; 2. Gunakan Performance_Schema untuk menganalisis butiran pelaksanaan pertanyaan, cari kesesakan prestasi dan mengoptimumkan.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.

MySQL Asynchronous Master-Slave Replikasi membolehkan penyegerakan data melalui binlog, meningkatkan prestasi baca dan ketersediaan yang tinggi. 1) Rekod pelayan induk berubah kepada binlog; 2) Pelayan hamba membaca binlog melalui benang I/O; 3) Server SQL Thread menggunakan binlog untuk menyegerakkan data.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Pemasangan dan operasi asas MySQL termasuk: 1. Muat turun dan pasang MySQL, tetapkan kata laluan pengguna root; 2. Gunakan arahan SQL untuk membuat pangkalan data dan jadual, seperti CreateTatabase dan Createtable; 3. Melaksanakan operasi CRUD, gunakan memasukkan, pilih, kemas kini, padamkan arahan; 4. Buat indeks dan prosedur tersimpan untuk mengoptimumkan prestasi dan melaksanakan logik kompleks. Dengan langkah -langkah ini, anda boleh membina dan mengurus pangkalan data MySQL dari awal.

Innodbbufferpool meningkatkan prestasi pangkalan data MySQL dengan memuatkan data dan halaman indeks ke dalam ingatan. 1) Halaman data dimuatkan ke dalam bufferpool untuk mengurangkan cakera I/O. 2) Halaman kotor ditandakan dan disegarkan ke cakera secara teratur. 3) Pengurusan Data Pengurusan Algoritma LRU Penghapusan. 4) Mekanisme pembacaan memuatkan halaman data yang mungkin terlebih dahulu.

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.


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

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),