Klausa WHERE menapis baris dalam pernyataan SELECT dan menapis data asas berdasarkan keadaan baris. Klausa HAVING menapis kumpulan dalam pernyataan GROUP BY, menapis kumpulan berdasarkan hasil agregat mereka. Perbezaan utama: WHERE memproses baris individu dan menilai keadaan baris tersebut;
Penggunaan di mana dan mempunyai klausa di SQL
di mana dan mempunyai klausa digunakan dalam SQL untuk menapis set data, tetapi mereka berbeza dalam konteks pemprosesan dan sasaran:
Where fasal:
- Klausa WHERE digunakan untuk menapis baris selepas FROM dalam pernyataan SELECT.
- Ia menilai baris dalam jadual atau paparan asas berdasarkan keadaan untuk setiap baris.
- Ia digunakan untuk menapis data asas, sekali gus menjejaskan baris mana yang disertakan dalam hasil akhir.
Contoh:
SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000;
Pertanyaan ini mengembalikan semua pekerja dengan gaji melebihi $50,000.
Klausa HAVING:
- Klausa HAVING digunakan untuk menapis kumpulan dalam pernyataan GROUP BY.
- Ia menilai kumpulan berdasarkan keputusan agregat mereka.
- Ia digunakan untuk menapis kumpulan, sekali gus menjejaskan kumpulan mana yang termasuk dalam keputusan akhir.
Contoh:
SELECT department, SUM(salary) AS total_salary FROM employees GROUP BY department HAVING total_salary > 100000;
Pertanyaan ini mengembalikan jumlah gaji untuk semua jabatan yang jumlah gajinya melebihi $100,000.
Perbezaan utama:
- Konteks pengendalian: WHERE klausa mengendalikan baris individu, manakala HAVING klausa mengendalikan kumpulan.
- Sasaran penilaian: Klausa WHERE menilai keadaan baris tunggal, manakala klausa HAVING menilai hasil agregat kumpulan.
- Impak hasil: Klausa WHERE mempengaruhi baris mana yang disertakan dalam hasil, manakala klausa HAVING mempengaruhi kumpulan mana yang disertakan dalam hasil.
Atas ialah kandungan terperinci Penggunaan mempunyai dan di mana dalam sql. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Dalam aplikasi praktikal, SQL digunakan terutamanya untuk pertanyaan dan analisis data, integrasi data dan pelaporan, pembersihan data dan pra -proses, penggunaan lanjutan dan pengoptimuman, serta mengendalikan pertanyaan kompleks dan mengelakkan kesilapan biasa. 1) pertanyaan dan analisis data boleh digunakan untuk mencari produk jualan yang paling banyak; 2) integrasi data dan pelaporan menjana laporan pembelian pelanggan melalui operasi gabungan; 3) pembersihan data dan pra -proses boleh memadam rekod usia yang tidak normal; 4) Penggunaan dan pengoptimuman lanjutan termasuk menggunakan fungsi tetingkap dan mewujudkan indeks; 5) CTE dan bergabung boleh digunakan untuk mengendalikan pertanyaan kompleks untuk mengelakkan kesilapan biasa seperti suntikan SQL.

SQL adalah bahasa standard untuk menguruskan pangkalan data relasi, sementara MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data tertentu. SQL menyediakan sintaks bersatu dan sesuai untuk pelbagai pangkalan data; MySQL adalah sumber ringan dan terbuka, dengan prestasi yang stabil tetapi mempunyai kesesakan dalam pemprosesan data besar.

Kurva pembelajaran SQL adalah curam, tetapi ia dapat dikuasai melalui amalan dan memahami konsep teras. 1. Operasi asas termasuk pilih, masukkan, kemas kini, padam. 2. Pelaksanaan pertanyaan dibahagikan kepada tiga langkah: analisis, pengoptimuman dan pelaksanaan. 3. Penggunaan asas adalah seperti menanyakan maklumat pekerja, dan penggunaan lanjutan adalah seperti menggunakan Jadual Sambungan Join. 4. Kesilapan umum termasuk tidak menggunakan suntikan alias dan SQL, dan pertanyaan parameter diperlukan untuk mencegahnya. 5. Pengoptimuman prestasi dicapai dengan memilih lajur yang diperlukan dan mengekalkan pembacaan kod.

Perintah SQL dibahagikan kepada lima kategori dalam MySQL: DQL, DDL, DML, DCL dan TCL, dan digunakan untuk menentukan, mengendalikan dan mengawal data pangkalan data. MySQL memproses arahan SQL melalui analisis leksikal, analisis sintaks, pengoptimuman dan pelaksanaan, dan menggunakan pengoptimuman indeks dan pertanyaan untuk meningkatkan prestasi. Contoh penggunaan termasuk pilih untuk pertanyaan data dan bergabung dengan operasi multi-meja. Kesalahan umum termasuk isu sintaks, logik, dan prestasi, dan strategi pengoptimuman termasuk menggunakan indeks, mengoptimumkan pertanyaan, dan memilih enjin penyimpanan yang betul.

Kemahiran pertanyaan lanjutan di SQL termasuk subqueries, fungsi tetingkap, CTE dan gabungan kompleks, yang dapat mengendalikan keperluan analisis data yang kompleks. 1) Subquery digunakan untuk mencari pekerja dengan gaji tertinggi di setiap jabatan. 2) Fungsi tetingkap dan CTE digunakan untuk menganalisis trend pertumbuhan gaji pekerja. 3) Strategi Pengoptimuman Prestasi termasuk pengoptimuman indeks, penulisan semula pertanyaan dan menggunakan jadual partition.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang menyediakan fungsi dan sambungan SQL standard. 1) MySQL menyokong operasi SQL standard seperti membuat, memasukkan, mengemas kini, memadam, dan melanjutkan klausa had. 2) Ia menggunakan enjin penyimpanan seperti InnoDB dan Myisam, yang sesuai untuk senario yang berbeza. 3) Pengguna boleh menggunakan MySQL dengan cekap melalui fungsi lanjutan seperti membuat jadual, memasukkan data, dan menggunakan prosedur yang disimpan.

SqlmakesdatamanagementaccessibleLyprovidingasimpleyetPowultoLsetForqueryingandManagingDataBases.1) itworksWithRelationalDataBases, membolehkanSengserSteShipifyWheyTheyWantTodoThedata.2)

Indeks SQL dapat meningkatkan prestasi pertanyaan melalui reka bentuk pintar. 1. Pilih jenis indeks yang sesuai, seperti B-Tree, Hash atau Indeks Teks Penuh. 2. Gunakan indeks komposit untuk mengoptimumkan pertanyaan berbilang bidang. 3. Elakkan daripada indeks untuk mengurangkan overhead penyelenggaraan data. 4. Mengekalkan indeks secara teratur, termasuk membina semula dan mengeluarkan indeks yang tidak perlu.


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

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

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

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

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