Wie finde ich Anrufe ohne entsprechende Telefonbucheinträge?
Identifizieren nicht übereinstimmender Anrufdatensätze
Diese Anleitung zeigt, wie Sie Anrufdatensätze in einer „Anruf“-Tabelle finden, denen entsprechende Einträge in einer „Telefonbuch“-Tabelle fehlen. Ziel ist es, Anrufe von Nummern zu identifizieren, die nicht im Telefonbuch aufgeführt sind. Wir werden verschiedene SQL-Ansätze untersuchen, um dies zu erreichen.
Methode 1: Verwendung von NOT IN
Diese Methode verwendet die NOT IN
-Klausel, um in der Tabelle „Phone_book“ vorhandene Telefonnummern herauszufiltern.
SELECT * FROM Call WHERE phone_number NOT IN (SELECT phone_number FROM Phone_book);
Diese Abfrage wählt alle Spalten aus der Tabelle „Anruf“ aus, in denen das phone_number
nicht in der Liste der phone_number
s aus der Tabelle „Telefonbuch“ gefunden wird.
Methode 2: Einsatz von NOT EXISTS
Dieser Ansatz verwendet eine Unterabfrage mit NOT EXISTS
, um zu prüfen, ob keine übereinstimmenden Telefonnummern vorhanden sind.
SELECT * FROM Call WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM Phone_book WHERE Phone_book.phone_number = Call.phone_number);
Die Unterabfrage sucht nach einer Übereinstimmung. Wenn keine Übereinstimmung gefunden wird (NOT EXISTS
), schließt die äußere Abfrage den Datensatz ein.
Methode 3: Nutzung LEFT OUTER JOIN
Diese Methode verwendet ein LEFT OUTER JOIN
, um beide Tabellen zu kombinieren und dann nach Nullwerten in der Tabelle „Phone_book“ zu filtern.
SELECT * FROM Call LEFT OUTER JOIN Phone_Book ON Call.phone_number = Phone_book.phone_number WHERE Phone_book.phone_number IS NULL;
A LEFT OUTER JOIN
gibt alle Zeilen aus der „Call“-Tabelle zurück. Wenn es keine Übereinstimmung in „Phone_book“ gibt, lauten die entsprechenden Spalten in „Phone_book“ NULL
. Die WHERE
-Klausel filtert, um nur diese nicht übereinstimmenden Zeilen anzuzeigen. Dieser Ansatz wird aufgrund seiner Leistungsvorteile häufig bevorzugt, insbesondere bei größeren Datensätzen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie finde ich Anrufe ohne entsprechende Telefonbucheinträge?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

Der Unterschied zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index ist: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die für die Abfrage nach Primärschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterierte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger auf Datenzeilen und ist für nicht-primäre Schlüsselspaltenabfragen geeignet.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

MySQL und Mariadb können koexistieren, müssen jedoch mit Vorsicht konfiguriert werden. Der Schlüssel besteht darin, jeder Datenbank verschiedene Portnummern und Datenverzeichnisse zuzuordnen und Parameter wie Speicherzuweisung und Cache -Größe anzupassen. Verbindungspooling, Anwendungskonfiguration und Versionsunterschiede müssen ebenfalls berücksichtigt und sorgfältig getestet und geplant werden, um Fallstricke zu vermeiden. Das gleichzeitige Ausführen von zwei Datenbanken kann in Situationen, in denen die Ressourcen begrenzt sind, zu Leistungsproblemen führen.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

Vereinfachung der Datenintegration: AmazonRDSMYSQL und Redshifts Null ETL-Integration Die effiziente Datenintegration steht im Mittelpunkt einer datengesteuerten Organisation. Herkömmliche ETL-Prozesse (Extrakt, Konvertierung, Last) sind komplex und zeitaufwändig, insbesondere bei der Integration von Datenbanken (wie AmazonRDSMysQL) in Data Warehouses (wie Rotverschiebung). AWS bietet jedoch keine ETL-Integrationslösungen, die diese Situation vollständig verändert haben und eine vereinfachte Lösung für die Datenmigration von RDSMysQL zu Rotverschiebung bietet. Dieser Artikel wird in die Integration von RDSMYSQL Null ETL mit RedShift eintauchen und erklärt, wie es funktioniert und welche Vorteile es Dateningenieuren und Entwicklern bringt.
