Perkongsian kaedah penapisan data dalam MySQL
MySQL ialah salah satu sistem pengurusan pangkalan data hubungan yang paling biasa digunakan pada masa ini Ia menyediakan pelbagai kaedah penapisan data untuk mendapatkan data yang diperlukan daripada pangkalan data. Artikel ini akan berkongsi kaedah penapisan data yang biasa digunakan dalam MySQL untuk rujukan dan pembelajaran pembaca.
1. Pernyataan WHERE
Pernyataan WHERE ialah kaedah penapisan data yang paling asas dan biasa digunakan dalam MySQL Ia menapis data yang diperlukan daripada jadual berdasarkan syarat yang ditetapkan. Contohnya:
SELECT * FROM table_name WHERE column_name = value;
Antaranya, table_name ialah nama jadual yang perlu disoal, column_name ialah nama lajur yang perlu ditapis, dan nilai ialah nilai yang perlu ditapis. Pernyataan ini akan mengembalikan semua data dalam jadual table_name di mana nilai lajur_nama_lajur adalah sama dengan nilai.
Pernyataan WHERE juga boleh menggunakan pengendali bersyarat lain, seperti lebih besar daripada (>), kurang daripada (=), kurang daripada atau sama dengan (
2. ORDER BY pernyataan
Pernyataan ORDER BY digunakan untuk mengisih hasil pertanyaan mengikut lajur atau ungkapan yang ditentukan. Contohnya:
SELECT * FROM table_name ORDER BY column_name ASC/DESC;
Antaranya, table_name ialah nama jadual yang perlu disoal, column_name ialah nama lajur yang perlu diisih, ASC bermaksud tertib menaik, dan DESC bermaksud tertib menurun. Pernyataan ini akan mengembalikan semua data dalam jadual table_name, diisih dalam tertib menaik atau menurun lajur column_name.
PENYATAAN ORDER BY juga boleh mengisih mengikut berbilang lajur pada masa yang sama, contohnya:
SELECT * FROM table_name ORDER BY column_1 ASC, column_2 DESC;
Pernyataan ini akan diisih dalam susunan menaik bagi lajur_1 Jika lajur_1 adalah sama, ia akan diisih dalam susunan menaik bagi lajur_2 Isih dalam tertib menurun.
3. Penyata GROUP BY
Pernyataan GROUP BY digunakan untuk mengumpulkan hasil pertanyaan mengikut satu atau lebih lajur dan mengira nilai agregat setiap kumpulan. Contohnya:
SELECT column_name, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column_name;
Antaranya, table_name ialah nama jadual yang perlu disoal, column_name ialah nama lajur yang perlu dikumpulkan dan COUNT(*) bermaksud mengira bilangan baris dalam setiap kumpulan. Pernyataan ini akan mengembalikan bilangan baris dalam setiap kumpulan dalam jadual table_name yang dikumpulkan mengikut lajur column_name.
Pernyataan GROUP BY juga boleh menggunakan fungsi agregat lain, seperti MAX, MIN, AVG, SUM, dll., contohnya:
SELECT column_name, MAX(value) FROM table_name GROUP BY column_name;
Pernyataan ini akan mengembalikan jadual table_name selepas mengumpulkan mengikut column_name lajur nilai maksimum lajur nilai kumpulan.
4. Pernyataan HAVING
Pernyataan HAVING adalah serupa dengan pernyataan WHERE, tetapi digunakan untuk menapis kumpulan selepas pernyataan GROUP BY. Contohnya:
SELECT column_name, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column_name HAVING COUNT(*) > 10;
Antaranya, table_name ialah nama jadual yang perlu disoal, column_name ialah nama lajur yang perlu dikumpulkan dan COUNT(*) bermaksud mengira bilangan baris dalam setiap kumpulan. Pernyataan ini akan mengembalikan setiap set data dalam jadual table_name yang dihimpunkan mengikut lajur_nama_lajur dan mempunyai bilangan baris lebih daripada 10.
PERNYATAAN HAVING boleh menggunakan operator bersyarat WHERE biasa, seperti lebih besar daripada (>), kurang daripada (=), kurang daripada atau sama dengan (
5. LIMIT penyataan
Pernyataan LIMIT digunakan untuk mengehadkan bilangan baris yang dikembalikan oleh hasil pertanyaan. Contohnya:
SELECT * FROM table_name LIMIT 10;
Antaranya, table_name ialah nama jadual yang ingin ditanya, dan LIMIT 10 bermakna hanya 10 baris pertama data akan dikembalikan. Pernyataan ini akan mengembalikan 10 baris pertama data dalam jadual table_name. Pernyataan
LIMIT juga boleh menentukan kedudukan permulaan dan bilangan baris data yang dikembalikan, contohnya:
SELECT * FROM table_name LIMIT 10 OFFSET 20;
Pernyataan ini akan bermula dari baris 21 dalam jadual table_name dan mengembalikan 10 baris data.
6. Kata kunci DISTINCT
Kata kunci DISTINCT digunakan untuk mengembalikan hasil pertanyaan selepas penyahduplikasi. Contohnya:
SELECT DISTINCT column_name FROM table_name;
Antaranya, table_name ialah nama jadual yang perlu disoal dan column_name ialah nama lajur yang perlu dinyahduplikasi. Pernyataan ini akan mengembalikan semua nilai dalam lajur column_name dalam jadual table_name selepas penyahduaan.
7. Kata kunci IN
Kata kunci IN digunakan untuk menentukan senarai nilai dan mengembalikan hasil pertanyaan yang memenuhi sebarang nilai dalam senarai. Contohnya:
SELECT * FROM table_name WHERE column_name IN (value1, value2, value3);
Antaranya, table_name ialah nama jadual yang perlu disoal, column_name ialah nama lajur yang perlu ditapis dan value1, value2 dan value3 ialah nilai yang perlu dipadankan. Pernyataan ini akan mengembalikan semua data dalam jadual table_name yang mana lajur column_name sepadan dengan mana-mana satu nilai1, nilai2 dan nilai3.
8. NOT IN kata kunci
Kata kunci NOT IN adalah bertentangan dengan kata kunci IN dan mengembalikan hasil pertanyaan yang tidak memenuhi sebarang nilai dalam senarai. Contohnya:
SELECT * FROM table_name WHERE column_name NOT IN (value1, value2, value3);
Antaranya, table_name ialah nama jadual yang perlu disoal, column_name ialah nama lajur yang perlu ditapis dan value1, value2 dan value3 ialah nilai yang perlu dipadankan. Pernyataan ini akan mengembalikan semua data dalam jadual table_name di mana lajur column_name tidak sepadan dengan mana-mana nilai 1, value2 dan value3.
Di atas adalah kaedah penapisan data yang biasa digunakan dalam MySQL Kombinasi kaedah yang berbeza boleh dipilih dalam senario yang berbeza. Pembaca boleh menggunakannya secara fleksibel mengikut keperluan sebenar untuk meningkatkan kecekapan dan ketepatan penapisan data.
Atas ialah kandungan terperinci Perkongsian kaedah penapisan data dalam MySQL. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Metrik utama untuk menjelaskan arahan termasuk jenis, kunci, baris, dan tambahan. 1) Jenis mencerminkan jenis akses pertanyaan. Semakin tinggi nilai, semakin tinggi kecekapan, seperti const adalah lebih baik daripada semua. 2) Kunci memaparkan indeks yang digunakan, dan null menunjukkan tiada indeks. 3) Baris menganggarkan bilangan baris yang diimbas, yang mempengaruhi prestasi pertanyaan. 4) Tambahan memberikan maklumat tambahan, seperti menggunakanFilesort meminta bahawa ia perlu dioptimumkan.

MenggunakanTemary menunjukkan bahawa keperluan untuk membuat jadual sementara dalam pertanyaan MySQL, yang biasanya dijumpai di Orderby menggunakan lajur yang berbeza, GroupBy, atau tidak diindeks. Anda boleh mengelakkan berlakunya indeks dan menulis semula pertanyaan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Khususnya, apabila menggunakan pembelian muncul dalam menjelaskan output, ini bermakna MySQL perlu membuat jadual sementara untuk mengendalikan pertanyaan. Ini biasanya berlaku apabila: 1) deduplikasi atau pengelompokan apabila menggunakan yang berbeza atau kumpulan; 2) Susun apabila Orderby mengandungi lajur bukan indeks; 3) Gunakan subquery kompleks atau menyertai operasi. Kaedah Pengoptimuman termasuk: 1) Orderby dan GroupB

MySQL/InnoDB menyokong empat tahap pengasingan transaksi: ReadUncommitted, ReadCommitted, RepeatableRead dan Serializable. 1. ReadoMuncommitted membolehkan membaca data yang tidak komited, yang boleh menyebabkan bacaan kotor. 2. 3.RepeatableRead adalah tahap lalai, mengelakkan bacaan kotor dan bacaan yang tidak boleh diulang, tetapi bacaan hantu mungkin berlaku. 4. Serializable mengelakkan semua masalah konkurensi tetapi mengurangkan kesesuaian. Memilih tahap pengasingan yang sesuai memerlukan keseimbangan data konsistensi dan keperluan prestasi.

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.


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

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

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

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

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.