


WHERE vs. HAVING in MySQL: Wann sollte ich die einzelnen Klauseln für berechnete Spalten verwenden?
MySQL WHERE vs. HAVING: Abfragen mit berechneten Spalten optimieren
Bei MySQL-Datenbankoperationen wirkt sich die Wahl zwischen WHERE
- und HAVING
-Klauseln erheblich auf die Abfrageeffizienz beim Umgang mit berechneten Spalten aus. Das Verständnis ihrer unterschiedlichen Rollen ist für das Schreiben optimierter SQL von entscheidender Bedeutung.
Strategische Platzierung berechneter Spalten
Berechnete Spalten, wie sie beispielsweise innerhalb der SELECT
-Anweisung erstellt wurden (z. B. SELECT 1 AS "number"
), sollten im Allgemeinen der HAVING
-Klausel folgen, nicht WHERE
. Dies liegt daran, dass WHERE
Daten vor Berechnungen oder Aggregationen filtert, während HAVING
Daten nach diesen Vorgängen filtert.
Einschränkungen der WHERE-Klausel
Die Verwendung von WHERE
mit berechneten Spalten führt häufig zu Fehlern. WHERE
Bedingungen müssen auf vorhandene Tabellenspalten oder Aliase verweisen; Es kann nicht direkt mit berechneten Werten arbeiten.
Hauptunterschiede zwischen WO und HAVING
-
WHERE
Klausel: Filtert Zeilen bevor dieSELECT
-Anweisung ausgeführt wird. Bedingungen können auf jede Tabellenspalte angewendet werden, jedoch nicht auf berechnete Spalten, die in derSELECT
-Liste definiert sind. -
HAVING
Klausel: Filtert Zeilen nachdem dieSELECT
-Anweisung und die Aggregationsfunktionen angewendet wurden. Bedingungen können auf ausgewählte Spalten, Aliase oder Aggregatfunktionsergebnisse angewendet werden.
Leistungsüberlegungen
Bei großen Tabellen kann das Platzieren berechneter Spalten in der WHERE
-Klausel rechenintensiv sein. HAVING
bietet in diesen Szenarien einen Leistungsvorteil, da es mit einem reduzierten Datensatz (den Ergebnissen der SELECT
-Anweisung) arbeitet und unnötige Zeilenfilterung minimiert.
Anschauliches Beispiel
Betrachten wir eine Beispieltabelle:
CREATE TABLE `table` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `value` int(10) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `value` (`value`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
Mit zehn Zeilen gefüllt (ID und Wert im Bereich von 1 bis 10):
INSERT INTO `table`(`id`, `value`) VALUES (1, 1),(2, 2),(3, 3),(4, 4),(5, 5),(6, 6),(7, 7),(8, 8),(9, 9),(10, 10);
Die folgenden Abfragen liefern identische Ergebnisse:
SELECT `value` v FROM `table` WHERE `value`>5; -- Returns 5 rows SELECT `value` v FROM `table` HAVING `value`>5; -- Returns 5 rows
Allerdings EXPLAIN
offenbart sich ein entscheidender Leistungsunterschied:
EXPLAIN SELECT `value` v FROM `table` WHERE `value`>5; -- Uses index but scans more rows EXPLAIN SELECT `value` v FROM `table` HAVING `value`>5; -- Uses index efficiently, scans fewer rows
Während beide einen Index verwenden, durchsucht WHERE
einen größeren Teil der zu filternden Tabelle, während HAVING
effizienter auf einer kleineren, vorgefilterten Teilmenge arbeitet. Dieser Unterschied wird bei größeren Datensätzen immer deutlicher. Daher bietet HAVING
bei berechneten Spalten im Allgemeinen eine bessere Leistung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWHERE vs. HAVING in MySQL: Wann sollte ich die einzelnen Klauseln für berechnete Spalten verwenden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











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.

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

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 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.

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.

MySQL ist es wert, gelernt zu werden, da es sich um ein leistungsstarkes Open -Source -Datenbankverwaltungssystem handelt, das für Datenspeicher, Verwaltung und Analyse geeignet ist. 1) MySQL ist eine relationale Datenbank, die SQL zum Betrieb von Daten verwendet und für die strukturierte Datenverwaltung geeignet ist. 2) Die SQL -Sprache ist der Schlüssel zur Interaktion mit MySQL und unterstützt CRUD -Operationen. 3) Das Arbeitsprinzip von MySQL umfasst Client/Server -Architektur, Speicher -Engine und Abfrageoptimierer. 4) Die grundlegende Nutzung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, und die erweiterte Verwendung umfasst das Verbinden von Tabellen mit dem Join. 5) Zu den häufigen Fehlern gehören Syntaxfehler und Erlaubnisprobleme, und die Debugging -Fähigkeiten umfassen die Überprüfung der Syntax und die Verwendung von Erklärungskenntnissen. 6) Die Leistungsoptimierung umfasst die Verwendung von Indizes, die Optimierung von SQL -Anweisungen und die regelmäßige Wartung von Datenbanken.
