


Wie kann man fehlende Mitarbeiterdatensätze mithilfe von SQL effizient abrufen?
Abrufen fehlender Daten mit „SELECT * WHERE NOT EXISTS“
Der Benutzer beabsichtigt, alle Datensätze aus der Tabelle „Mitarbeiter“ zu extrahieren, sofern angegeben Zellen sind in der Tabelle „eotm_dyn“ nicht vorhanden. Um dies zu erreichen, verwendet der Benutzer die folgende Abfrage:
SELECT * from employees WHERE NOT EXISTS (SELECT name FROM eotm_dyn)
Diese Abfrage liefert jedoch durchweg keine Ergebnisse, obwohl er weiß, dass etwa 20 Namen fehlen.
Verstehen des Problems
Der Fehler liegt darin, dass die beiden Tabellen in der Abfrage nicht verknüpft werden konnten. Derzeit wertet die Abfrage lediglich das Vorhandensein von Namen in der Tabelle „eotm_dyn“ aus, ohne auf die Tabelle „employees“ zu verweisen. Dies gibt immer „false“ zurück, es sei denn, die Tabelle „eotm_dyn“ ist leer.
Lösung: Tabellen verbinden
Um die Tabellen zu verbinden und die fehlenden Namen herauszufiltern, ändern Sie die Abfrage wie folgt:
SELECT * FROM employees e WHERE NOT EXISTS ( SELECT null FROM eotm_dyn d WHERE d.employeeID = e.id )
In dieser modifizierten Abfrage wird implizit ein LEFT JOIN zwischen den „Mitarbeitern“ durchgeführt. und „eotm_dyn“-Tabellen basierend auf dem gemeinsamen „employeeID“-Feld. Die WHERE-Klausel verwendet dann NOT EXISTS, um alle Mitarbeiterdatensätze herauszufiltern, deren Namen (oder Mitarbeiter-ID) nicht in der Tabelle „eotm_dyn“ vorhanden sind.
Alternativer Ansatz: LEFT JOIN und NULL-Werte filtern
Alternativ könnte man einen LEFT JOIN verwenden und NULL-Werte als herausfiltern folgt:
SELECT * FROM employees e LEFT JOIN eotm_dyn d ON e.employeeID = d.employeeID WHERE d.name IS NULL
Dieser Ansatz ist möglicherweise weniger effizient als die Verwendung von NOT EXISTS, bietet aber eine unkomplizierte Methode zum Abrufen der fehlenden Daten.
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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.

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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.
