


Comment puis-je simuler efficacement une condition « ET » sur plusieurs lignes dans SQL sans sous-requêtes ?
Requête SQL : simulation d'un « ET » sur plusieurs lignes sans sous-requêtes
Les méthodes traditionnelles de filtrage des données utilisant plusieurs instructions conditionnelles via des sous-requêtes imbriquées peuvent devenir inefficaces et complexes , en particulier lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données. Cet article explore une approche alternative pour simuler une opération « AND » sur plusieurs lignes sans recourir à des sous-requêtes.
Considérons une table « tags » avec les colonnes « tagid » et « contentid », où chaque ligne représente une balise attribuée. à un élément de contenu. L'objectif est de récupérer le "contentid" du contenu balisé avec des ID de balise spécifiques, tels que 334, 338 et 342.
L'approche de sous-requête conventionnelle impliquerait une série de requêtes imbriquées, comme le démontre le pseudocode ci-dessous. :
select contentid from tags where tagid = 334 and contentid in ( select contentid from tags where tagid = 338 and contentid in ( select contentid from tags where tagid = 342 ) )
Cependant, cette méthode évolue mal avec un nombre croissant d'ID de balises. Pour remédier à cette limitation, nous présentons une solution optimisée qui utilise les clauses « GROUP BY » et « HAVING » :
SELECT contentID FROM tags WHERE tagID in (334, 338, 342) GROUP BY contentID HAVING COUNT(DISTINCT tagID) = 3 --In general SELECT contentID FROM tags WHERE tagID in (...) --taglist GROUP BY contentID HAVING COUNT(DISTINCT tagID) = ... --tagcount
Cette requête filtre efficacement la table « tags » pour les lignes avec les ID de balise spécifiés. Il regroupe ensuite les résultats par « contentid » et utilise la clause « HAVING » pour garantir que chaque « contentid » remplit la condition d'avoir un nombre distinct d'ID de balise égal au nombre souhaité (par exemple, 3 dans cet exemple).
En utilisant cette technique, nous pouvons effectuer efficacement des opérations de filtrage logique complexes sur plusieurs lignes, ce qui en fait une solution plus évolutive et plus performante par rapport aux approches de sous-requêtes traditionnelles.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

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Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.
