Wie geht MySQL mit NULL-Werten in IN-Ausdrücken um?
MySQL IN-Schlüsselwort und NULL-Werte
Das IN-Schlüsselwort in MySQL führt einen Vergleich zwischen einem gegebenen Ausdruck und einer Liste von Werten durch und gibt einen zurück boolesches Ergebnis (WAHR/FALSCH). In bestimmten Szenarien behandelt MySQL jedoch NULL-Werte auf unterschiedliche Weise.
Betrachten Sie die folgende Abfrage:
select count(*) from Table1 where CurrentDateTime>'2012-05-28 15:34:02.403504' and Error not in ('Timeout','Connection Error');
Diese Abfrage zielt darauf ab, Zeilen aus Tabelle1 abzurufen, deren CurrentDateTime-Wert größer als ist „2012-05-28 15:34:02.403504“ und ein Fehlerwert, der nicht gleich „Timeout“ oder „Verbindungsfehler“ ist. Überraschenderweise schließt diese Abfrage Zeilen mit NULL-Werten für Fehler aus.
Warum ignoriert MySQL NULL-Werte in IN-Ausdrücken?
MySQL behandelt NULL als unbekannten oder undefinierten Wert. Bei Verwendung in einem IN-Ausdruck wertet MySQL NULL weder als TRUE noch als FALSE aus, was zu einem unbekannten Ergebnis führt. Daher ergibt der IN-Ausdruck selbst NULL.
Beheben der Abfrage
Um auch Zeilen mit NULL-Fehlerwerten abzurufen, gibt es mehrere Ansätze:
- Verwenden Sie COALESCE, um NULL-Werte durch einen Standardwert zu ersetzen:
select count(*) from Table1 where CurrentDateTime>'2012-05-28 15:34:02.403504' and COALESCE(Error,'') not in ('Timeout','Connection Error');
- Verwenden Sie IS NULL und OR, um explizit nach NULL-Werten zu suchen:
select count(*) from Table1 where CurrentDateTime>'2012-05-28 15:34:02.403504' and (Error IS NULL OR Error not in ('Timeout','Connection Error'));
- Verwenden Sie CASE, um ein boolesches Ergebnis basierend auf Fehlerwerten zuzuweisen:
select count(*) from Table1 where CurrentDateTime>'2012-05-28 15:34:02.403504' and CASE WHEN Error IS NULL THEN 1 ELSE Error not in ('Timeout','Connection Error') THEN 1 ELSE 0 END = 1;
Diese Änderungen stellen sicher, dass Zeilen mit NULL-Fehlerwerten in den Abfrageergebnissen enthalten sind.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie geht MySQL mit NULL-Werten in IN-Ausdrücken um?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
