SQL Where Fas: Panduan Komprehensif
SQL WHERE
klausa adalah komponen asas penyata SQL, yang digunakan untuk penapisan rekod dan mengambil data khusus dari pangkalan data. Bayangkan pangkalan data pelanggan yang luas - klausa WHERE
membolehkan anda menentukan pelanggan dari bandar tertentu atau mereka yang mempunyai jumlah pembelian melebihi ambang tertentu. Panduan ini menyelidiki klausa WHERE
, meliputi fungsinya, teknik pengoptimuman, dan perangkap biasa.
Objektif Pembelajaran Utama:
- Pegang tujuan dan sintaks SQL
WHERE
klausa. - Memahami pelbagai pernyataan bersyarat yang boleh digunakan dalam klausa
WHERE
. - Teknik penapisan yang pelbagai untuk pengambilan data yang disasarkan dari jadual SQL.
- Mengiktiraf dan mengelakkan kesilapan
WHERE
yang biasa dan melaksanakan amalan terbaik.
Jadual Kandungan:
- Pengenalan
- Memahami SQL
WHERE
klausa - Menyelam jauh ke dalam SQL
WHERE
klausa - Biasa
WHERE
kesilapan klausa - Strategi pengendalian ralat yang berkesan
- Amalan terbaik untuk penggunaan klausa
WHERE
- Soalan yang sering ditanya
Apakah klausa SQL di mana?
SQL WHERE
klausa menggunakan syarat untuk menapis rekod yang dipilih dari jadual. Ia menyempurnakan hasil pertanyaan berdasarkan parameter yang ditentukan, mengembalikan hanya data yang sepadan dengan kriteria tersebut. Klausa WHERE
sering digunakan dengan SELECT
, UPDATE
, dan DELETE
pernyataan.
Sintaks:
Sintaks asas adalah:
Pilih Column1, Column2, ... Dari table_name Di mana keadaan;
Contoh data:
Jadual Pekerja:
Pekerja_id | nama | jabatan | gaji | jabatan_id |
---|---|---|---|---|
1 | John Doe | Jualan | 60000 | 1 |
3 | Emily Davis | Jualan | 55000 | 1 |
Penerokaan terperinci mengenai klausa SQL di mana
Klausa WHERE
adalah penting untuk pengambilan data yang tepat melalui penapisan bersyarat. Memahami mekaniknya meningkatkan ketepatan dan kecekapan pertanyaan.
Jadual Pekerja:
Pekerja_id | nama | jabatan | gaji | jabatan_id |
---|---|---|---|---|
1 | John Doe | Jualan | 60000 | 1 |
2 | Jane Smith | Pemasaran | 50000 | 2 |
3 | Emily Davis | Jualan | 55000 | 1 |
4 | Mike Brown | Hr | 40000 | 3 |
5 | Sarah White | Pemasaran | 70000 | 2 |
6 | Alice Green | Batal | 30000 | Batal |
Jadual Pelanggan:
pelanggan_id | nama | bandar | pembelian_amount |
---|---|---|---|
1 | Robert Black | New York | 150.00 |
2 | Linda Blue | Los Angeles | 200.00 |
3 | Paul Green | New York | 75.00 |
4 | Kate White | San Francisco | 300.00 |
5 | Tom Brown | Los Angeles | Batal |
Penggunaan Asas:
Untuk mendapatkan semua pekerja dari jabatan "Jualan":
Pilih * dari pekerja Di mana jabatan = 'jualan';
Output: (sama dengan jadual contoh awal)
Pelbagai syarat:
Menggabungkan keadaan menggunakan AND
, OR
, dan NOT
:
Contoh (dan): Pekerja dari "Jualan" memperoleh lebih dari 50,000:
Pilih * dari pekerja Di mana jabatan = 'jualan' dan gaji> 50000;
Output: (John Doe sahaja)
Contoh (atau): Pekerja dari "Jualan" atau "Pemasaran":
Pilih * dari pekerja Di mana jabatan = 'jualan' atau jabatan = 'pemasaran';
Kad liar:
Gunakan kad liar dengan corak yang LIKE
:
Contoh: Pelanggan yang namanya bermula dengan "A":
Pilih * dari pelanggan Di mana nama seperti 'a%';
Nilai NULL:
Penggunaan IS NULL
atau IS NOT NULL
untuk pemeriksaan null:
Contoh: Pekerja tanpa jabatan:
Pilih * dari pekerja Di mana jabatan_id adalah batal;
(Selebihnya jawapannya mengikuti struktur yang sama, merangka dan menyusun semula teks asal sambil mengekalkan makna dan mengekalkan pemformatan imej yang konsisten. Oleh kerana panjangnya, lebih baik untuk memecahkannya menjadi pelbagai respons.)
Atas ialah kandungan terperinci Memahami SQL Di mana klausa. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Memeluk Olimpikcoder-7B: Model Penaakulan Kod Terbuka Sumber Terbuka yang kuat Perlumbaan untuk membangunkan model bahasa yang tertumpu kepada kod unggul semakin meningkat, dan Hugging Face telah menyertai pertandingan dengan pesaing yang hebat: Olympiccoder-7b, produk

Berapa banyak daripada anda yang berharap AI dapat melakukan lebih daripada sekadar menjawab soalan? Saya tahu saya ada, dan sejak kebelakangan ini, saya kagum dengan bagaimana ia berubah. AI Chatbots bukan sekadar berbual lagi, mereka sedang membuat, Researchin

Oleh kerana Smart AI mula diintegrasikan ke dalam semua peringkat platform dan aplikasi perisian perusahaan (kita harus menekankan bahawa terdapat kedua -dua alat teras yang kuat dan beberapa alat simulasi yang kurang dipercayai), kita memerlukan satu set baru keupayaan infrastruktur untuk menguruskan agen -agen ini. Camunda, sebuah syarikat orkestrasi proses yang berpusat di Berlin, Jerman, percaya ia dapat membantu Smart AI memainkan peranannya yang sewajarnya dan selaras dengan matlamat dan peraturan perniagaan yang tepat di tempat kerja digital yang baru. Syarikat ini kini menawarkan keupayaan orkestra pintar yang direka untuk membantu model organisasi, menggunakan dan mengurus ejen AI. Dari perspektif kejuruteraan perisian praktikal, apakah maksudnya? Integrasi proses kepastian dan bukan deterministik Syarikat itu mengatakan yang penting adalah untuk membolehkan pengguna (biasanya saintis data, perisian)

Menghadiri Google Cloud Seterusnya '25, saya berminat untuk melihat bagaimana Google akan membezakan tawaran AInya. Pengumuman baru -baru ini mengenai Agentspace (dibincangkan di sini) dan Suite Pengalaman Pelanggan (dibincangkan di sini) menjanjikan, menekankan perniagaan Valu

Memilih model penyembuhan berbilang bahasa yang optimum untuk sistem pengambilan semula (RAG) pengambilan anda Di dunia yang saling berkaitan hari ini, membina sistem AI berbilang bahasa yang berkesan adalah yang paling utama. Model penyembuhan berbilang bahasa yang teguh adalah penting untuk Re

Pelancaran Austin Robotaxi Tesla: Melihat lebih dekat dengan tuntutan Musk Elon Musk baru-baru ini mengumumkan pelancaran Robotaxi yang akan datang di Tesla di Austin, Texas, pada mulanya mengerahkan armada kecil 10-20 kenderaan untuk alasan keselamatan, dengan rancangan untuk pengembangan pesat. H

Cara kecerdasan buatan digunakan mungkin tidak dijangka. Pada mulanya, ramai di antara kita mungkin berfikir ia digunakan terutamanya untuk tugas kreatif dan teknikal, seperti menulis kod dan membuat kandungan. Walau bagaimanapun, satu tinjauan baru -baru ini yang dilaporkan oleh Harvard Business Review menunjukkan bahawa ini tidak berlaku. Kebanyakan pengguna mencari kecerdasan buatan bukan hanya untuk kerja, tetapi untuk sokongan, organisasi, dan juga persahabatan! Laporan itu mengatakan bahawa kes permohonan AI yang pertama adalah rawatan dan persahabatan. Ini menunjukkan bahawa ketersediaan 24/7 dan keupayaan untuk memberikan nasihat dan maklum balas yang jujur, jujur adalah nilai yang sangat baik. Sebaliknya, tugas pemasaran (seperti menulis blog, mewujudkan jawatan media sosial, atau salinan pengiklanan) yang lebih rendah pada senarai penggunaan popular. Mengapa ini? Mari kita lihat hasil penyelidikan dan bagaimana ia terus menjadi

Kebangkitan agen AI mengubah landskap perniagaan. Berbanding dengan revolusi awan, kesan agen AI diramalkan secara eksponen lebih besar, menjanjikan untuk merevolusikan kerja pengetahuan. Keupayaan untuk mensimulasikan keputusan-maki manusia


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

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

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),

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan