


Les vues MySQL peuvent-elles utiliser des sous-requêtes dans la clause FROM avant la version 8.0 ?
Restrictions sur l'utilisation des sous-requêtes dans la clause FROM dans les vues des versions antérieures à MySQL 8.0
Dans les versions de MySQL antérieures à la version 8.0, il existait une restriction sur la création de vues contenant des sous-requêtes dans la clause FROM. Cette limitation provient des algorithmes d'optimisation des requêtes sous-jacents utilisés par MySQL.
Solution
Pour surmonter cette limitation, envisagez les solutions de contournement suivantes :
- Créer une vue matérialisée : Une vue matérialisée est une vue précalculée qui stocke les résultats d'une requête dans une table distincte. En utilisant une vue matérialisée, vous pouvez éviter d'utiliser une sous-requête dans la clause FROM de la vue.
- Utiliser des tables temporaires : Des tables temporaires peuvent être utilisées pour stocker les résultats des sous-requêtes. Les tables dérivées des sous-requêtes peuvent être référencées dans la clause FROM de la vue. A la fin de la session, la table temporaire est automatiquement supprimée.
- Diviser la requête en plusieurs vues : Pour les sous-requêtes complexes, vous pouvez diviser la requête en plusieurs vues. Chaque vue peut ensuite être référencée par la vue principale sans utiliser de sous-requête dans la clause FROM.
Limitations de la solution
Les solutions mentionnées ci-dessus présentent certaines limites :
- Les vues matérialisées nécessitent des ressources supplémentaires et des frais de maintenance supplémentaires.
- Les tables temporaires affecteront les performances car elles sont stockées en mémoire.
- Le fractionnement des requêtes peut entraîner des problèmes de complexité du code et de maintenabilité.
Exemple de requête contenant une sous-requête dans la clause FROM
L'exemple de requête fourni ne peut pas être exprimé sans utiliser une sous-requête dans la clause FROM. La sous-requête est obligatoire car elle doit compter le nombre de messages envoyés par l'utilisateur et filtrer selon que le nombre est supérieur ou non à 3. Dans ce cas, des solutions de contournement telles que des vues matérialisées ou des tables temporaires sont nécessaires.
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.

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.
