


Vues MySQL et sous-requêtes dans la clause FROM : comment surmonter la limitation 5.0 ?
Sous-requête pour la clause FROM dans les vues MySQL 5.0 : limitations et solutions de contournement
Les utilisateurs de MySQL 5.0 peuvent rencontrer une erreur lorsqu'ils tentent de créer une vue contenant une sous-requête dans la clause FROM. Le message d'erreur est "ERREUR 1349 (HY000) : le SELECT de la vue contient une sous-requête dans la clause FROM." Créez des vues basées sur des requêtes complexes contenant des sous-requêtes.
Une solution de contournement possible consiste à créer des vues distinctes pour chaque sous-requête, puis à remplacer les sous-requêtes par ces vues dérivées. Prenons l'exemple de requête suivant :
SELECT temp.UserName FROM ( SELECT u1.name AS UserName, COUNT(m1.UserFromId) AS SentCount FROM Message m1, User u1 WHERE u1.uid = m1.UserFromId GROUP BY u1.name HAVING SentCount > 3 ) AS temp;
Pour contourner cette limitation, une vue peut être créée pour les deux sous-requêtes :
CREATE VIEW v_user_sent_count AS SELECT u1.name AS UserName, COUNT(m1.UserFromId) AS SentCount FROM Message m1, User u1 WHERE u1.uid = m1.UserFromId GROUP BY u1.name; CREATE VIEW v_users_sent_over_3 AS SELECT UserName FROM v_user_sent_count WHERE SentCount > 3;
Dans la requête d'origine, remplacez la sous-requête par la vue dérivée :
SELECT UserName FROM v_users_sent_over_3;
Cette approche permet de créer des vues basées sur des sous-requêtes complexes dans les versions de MySQL où existent des restrictions de sous-requêtes dans la clause FROM. Cependant, il convient de noter que toutes les sous-requêtes ne peuvent pas être exprimées sans la clause FROM. Par exemple, les sous-requêtes utilisées pour le tri ou le filtrage peuvent nécessiter d'autres méthodes, telles que l'utilisation de sous-requêtes corrélées ou de fonctions de fenêtre.
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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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.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

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

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.

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 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.
