WO oder HABEN: Wohin sollen berechnete Spalten in SQL gehen?
Korrekte Position der berechneten Spalte in der SQL-Abfrage: WO oder HAVING?
In SQL können die zum Abrufen von Daten verwendeten Bedingungen in der WHERE- oder HAVING-Klausel platziert werden. Bei der Verwendung berechneter Spalten ist das Verständnis ihrer korrekten Position für die Gewährleistung effizienter Abfragen von entscheidender Bedeutung.
WO und HABEN: Hauptunterschiede
- WHERE-Klausel: Filtert vor der Datenauswahl und ermöglicht die Verwendung einer beliebigen Tabellenspaltenbedingung.
- HAVING-Klausel: Filtert nach der Datenauswahl und ermöglicht Bedingungen, die ausgewählte Spalten, Aliase oder Aggregatfunktionen verwenden.
Berechnete Spaltenposition
Berechnete Spalten müssen in der HAVING-Klausel und nicht in der WHERE-Klausel platziert werden. Das liegt daran:
- Die WHERE-Klausel wirkt auf die ursprünglichen Tabellendaten.
- HAVING-Klausel wirkt auf die berechneten transformierten Daten.
Beispiel:
Stellen Sie sich eine Tabelle vor, die die Spalten „id“ und „value“ enthält:
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;
Um Werte größer als 5 zu erhalten, können Sie zwei Abfragen verwenden:
-- WHERE 子句 SELECT `value` v FROM `table` WHERE `value` > 5; -- HAVING 子句 SELECT `value` v FROM `table` HAVING `value` > 5;
Diese beiden Abfragen liefern die gleichen Ergebnisse, es gibt jedoch wesentliche Unterschiede. Die WHERE-Klausel löst einen Fehler aus, wenn der Alias „v“ verwendet wird, während die HAVING-Klausel dies zulässt.
Auswirkungen auf die Leistung
Die Verwendung von WHERE-Klauseln für berechnete Spalten in großen Tabellen kann sich negativ auf die Leistung auswirken. Dies liegt daran, dass die Filterung angewendet wird, bevor berechnet wird, was möglicherweise zu unnötigen Berechnungen führt. Verbessern Sie die Leistung, indem Sie Berechnungen in die HAVING-Klausel einfügen und nur gefilterte Daten verwenden.
Fazit
Wenn Sie eine berechnete Spalte verwenden, muss diese in die HAVING-Klausel eingefügt werden, um eine korrekte Berechnung und optimale Leistung sicherzustellen. Die Unterscheidung zwischen WHERE- und HAVING-Klauseln ermöglicht eine größere Flexibilität und effiziente Datenfilterung.
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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.

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