


Quand les requêtes LEFT JOIN et RIGHT JOIN sont-elles interchangeables dans SQL ?
SQL LEFT JOIN
et RIGHT JOIN
: Quand sont-ils équivalents ?
LEFT JOIN
et RIGHT JOIN
dans SQL fusionnent les lignes de deux tables en fonction des valeurs correspondantes. Bien que fonctionnellement similaire, une distinction clé existe.
Illustrons :
CREATE TABLE Table1 (id INT, Name VARCHAR(10)); CREATE TABLE Table2 (id INT, Name VARCHAR(10)); INSERT INTO Table1 (id, Name) VALUES (1, 'A'), (2, 'B'); INSERT INTO Table2 (id, Name) VALUES (1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C');
Ces requêtes :
SELECT * FROM Table1 LEFT JOIN Table2 ON Table1.id = Table2.id; SELECT * FROM Table2 RIGHT JOIN Table1 ON Table1.id = Table2.id;
donne des résultats identiques. Les deux font correspondre les lignes de Table1
avec les lignes correspondantes de Table2
en utilisant le champ id
. LEFT JOIN
inclut toutes les lignes de Table1
, tandis que RIGHT JOIN
fait la même chose pour Table2
.
Cependant, considérez ceci :
SELECT * FROM Table2 LEFT JOIN Table1 ON Table1.id = Table2.id;
ou son équivalent :
SELECT * FROM Table1 RIGHT JOIN Table2 ON Table1.id = Table2.id;
Le résultat diffère. Cela renvoie toutes les lignes de Table2
ainsi que toutes les lignes correspondantes de Table1
. Il s'agit d'une « jointure externe » dans laquelle les lignes d'une table sont incluses même sans correspondance dans l'autre. La clé est que la désignation gauche ou droite dicte quelles lignes de la table sont garanties d'être entièrement incluses dans l'ensemble de résultats, quelles que soient les lignes correspondantes dans l'autre table. Par conséquent, un simple échange de tables dans la requête ne produit pas toujours le même résultat. L'interchangeabilité dépend entièrement des données et du résultat souhaité.
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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.

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.

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 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.

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