


Memahami klausa WHERE dan HAVING dalam pertanyaan SQL
Pembangun SQL sering menghadapi cabaran untuk membezakan antara klausa WHERE dan HAVING. Artikel ini bertujuan untuk menjelaskan penggunaan berbeza mereka dalam pertanyaan SQL.
Bila hendak digunakan DI MANA
- Menapis baris individu: Klausa WHERE digunakan untuk mengenakan syarat pada baris individu dalam jadual atau gabungan set hasil. Ia menilai setiap baris dan memilih hanya yang memenuhi kriteria yang ditentukan.
Bila menggunakan HAVING
- Tapis hasil agregat: Klausa HAVING menggunakan syarat pada kumpulan baris yang diwakili oleh fungsi agregat (seperti COUNT(), SUM(), AVG()). Gunakannya apabila anda perlu menetapkan syarat pada data diringkaskan selepas operasi pengagregatan.
Contoh: Pensyarah dengan jurusan terbanyak
Untuk menggambarkan perbezaan ini, pertimbangkan jadual berikut:
<code>1. Lecturers (LectID, Fname, Lname, degree) 2. Lecturers_Specialization (LectID, Expertise)</code>
Matlamatnya adalah untuk mencari pengajar yang mempunyai jurusan terbanyak.
WHERE pertanyaan (ralat)
SELECT L.LectID, Fname, Lname FROM Lecturers L, Lecturers_Specialization S WHERE L.LectID = S.LectID AND COUNT(S.Expertise) >= ALL (SELECT COUNT(Expertise) FROM Lecturers_Specialization GROUP BY LectID);
Pertanyaan WHERE ini tidak berfungsi kerana ia cuba menggunakan WHERE untuk menapis berdasarkan fungsi agregat (COUNT(S.Expertise)). Klausa WHERE digunakan untuk menapis baris individu, bukan hasil agregat.
MEMPUNYAI pertanyaan (betul)
SELECT L.LectID, Fname, Lname FROM Lecturers L, Lecturers_Specialization S WHERE L.LectID = S.LectID GROUP BY L.LectID, Fname, Lname HAVING COUNT(S.Expertise) >= ALL (SELECT COUNT(Expertise) FROM Lecturers_Specialization GROUP BY LectID);
Pertanyaan HAVING ini berjaya mendapatkan hasil yang betul kerana ia menetapkan syarat pada data agregat (COUNT(S.Expertise)) selepas operasi GROUP BY.
Versi sambungan ANSI (disyorkan)
Menggunakan sintaks gabungan ANSI, pertanyaan boleh ditulis semula sebagai:
SELECT L.LectID, Fname, Lname FROM Lecturers L JOIN Lecturers_Specialization S ON L.LectID=S.LectID GROUP BY L.LectID, Fname, Lname HAVING COUNT(S.Expertise)>=ALL (SELECT COUNT(Expertise) FROM Lecturers_Specialization GROUP BY LectID)
Versi ini menghapuskan klausa WHERE untuk syarat gabungan theta, menghasilkan pertanyaan yang lebih cekap dan mematuhi piawaian.
Atas ialah kandungan terperinci WHERE vs. HAVING dalam SQL: Bilakah Saya Harus 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

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.

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

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

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.
