!= oder für Ungleich in T-SQL: Welchen Operator sollte ich verwenden?
Ungleicher Operator in T-SQL: Auswahl zwischen != und <>
Beim Vergleichen von Werten in Transact-SQL (T-SQL) können Entwickler zwei „Ungleich“-Operatoren verwenden: != und <>. Obwohl beide die erforderlichen Vergleiche effizient durchführen können, ist es aus Gründen der Codeklarheit und -konsistenz wichtig, ihre wichtigsten Unterschiede zu verstehen.
!= und <>: Syntax und Standards
Die Syntax von!= (ausgesprochen „bang equal“) ist von gängigen Programmiersprachen wie C und JavaScript abgeleitet. Es wird von den meisten relationalen Datenbankverwaltungssystemen (RDBMS) unterstützt.
(ausgesprochen „Winkel gleich“) ist der ANSI-Standardoperator, der „ungleich“ bedeutet. Es wird nur in wenigen RDBMS unterstützt, z. B. IBM DB2 und Microsoft Access.T-SQL bevorzugte Syntax
In T-SQL ist die bevorzugte „ungleich“-Syntax !=. Hier ist der Grund:
- Es wird von einer größeren Auswahl an Datenbanken unterstützt.
- Es wird häufiger in gängigen Programmiersprachen verwendet.
- Es ist einfacher zu merken und zu tippen.
Datenbank, die sowohl != als auch <> unterstützt Einige RDBMS unterstützen sowohl != als auch <>, sodass Entwickler die Syntax flexibel wählen können. Zu diesen Datenbanken gehören:
Apache Derby
- IBM Informix
- Microsoft SQL Server
- MySQL
- Orakel
- PostgreSQL
unterstützen Einige RDBMS halten sich strikt an den ANSI-Standard und unterstützen nur <> in der Bedeutung „nicht gleich“. Zu diesen Datenbanken gehören:
IBM DB2 UDB
- Microsoft Access
Obwohl != und <> in T-SQL denselben Zweck erfüllen, ist != aufgrund seiner breiten Unterstützung, Vertrautheit in anderen Programmiersprachen und Benutzerfreundlichkeit die bevorzugte Syntax. Entwickler sollten sich der Syntaxunterschiede bei der Verwendung verschiedener RDBMS bewusst sein und nach Konsistenz in ihrem eigenen Code streben.
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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.

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.
