图解MYSQL JOIN ON,SQL JOIN 详解,数据库sql join语句_MySQL
对于SQL的Join,在学习起来可能是比较乱的。我们知道,SQL的Join语法有很多inner的,有outer的,有left的,有时候,对于Select出来的结果集是什么样子有点不是很清楚。Coding Horror上有一篇文章(实在不清楚为什么Coding Horror也被墙)通过 文氏图 Venn diagrams 解释了SQL的Join。我觉得清楚易懂,转过来。
假设我们有两张表。
- Table A 是左边的表。
- Table B 是右边的表。
其各有四条记录,其中有两条记录是相同的,如下所示:
id name id name-- ---- -- ----1 Pirate 1 Rutabaga2 Monkey 2 Pirate3 Ninja 3 Darth Vader4 Spaghetti 4 Ninja
下面让我们来看看不同的Join会产生什么样的结果。
SELECT * FROM TableA<strong>INNER JOIN</strong> TableBON TableA.name = TableB.nameid name id name-- ---- -- ----1 Pirate 2 Pirate3 Ninja 4 Ninja Nach dem Login kopieren Inner join |
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SELECT * FROM TableA<strong>FULL OUTER JOIN</strong> TableBON TableA.name = TableB.nameid name id name-- ---- -- ----1 Pirate 2 Pirate2 Monkey null null3 Ninja 4 Ninja4 Spaghetti null nullnull null 1 Rutabaganull null 3 Darth Vader Nach dem Login kopieren Full outer join 产生A和B的并集。但是需要注意的是,对于没有匹配的记录,则会以null做为值。 |
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SELECT * FROM TableA<strong>LEFT OUTER JOIN</strong> TableBON TableA.name = TableB.nameid name id name-- ---- -- ----1 Pirate 2 Pirate2 Monkey null null3 Ninja 4 Ninja4 Spaghetti null null Nach dem Login kopieren Left outer join 产生表A的完全集,而B表中匹配的则有值,没有匹配的则以null值取代。 |
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SELECT * FROM TableALEFT OUTER JOIN TableBON TableA.name = TableB.name<strong>WHERE TableB.id IS null</strong> id name id name-- ---- -- ----2 Monkey null null4 Spaghetti null null Nach dem Login kopieren 产生在A表中有而在B表中没有的集合。 |
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SELECT * FROM TableAFULL OUTER JOIN TableBON TableA.name = TableB.name<strong>WHERE TableA.id IS null OR TableB.id IS null </strong>id name id name-- ---- -- ----2 Monkey null null4 Spaghetti null nullnull null 1 Rutabaganull null 3 Darth Vader Nach dem Login kopieren 产生A表和B表都没有出现的数据集。 |
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还需要注册的是我们还有一个是“交差集” cross join, 这种Join没有办法用文式图表示,因为其就是把表A和表B的数据进行一个N*M的组合,即笛卡尔积。表达式如下:
SELECT * FROM TableA<strong>CROSS JOIN</strong> TableB
这个笛卡尔乘积会产生 4 x 4 = 16 条记录,一般来说,我们很少用到这个语法。但是我们得小心,如果不是使用嵌套的select语句,一般系统都会产生笛卡尔乘积然再做过滤。这是对于性能来说是非常危险的,尤其是表很大的时候。
(全文完)

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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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.
