Puis-je utiliser des alias de colonne dans une clause WHERE ?
Référez-vous à l'alias de la colonne dans la clause WHERE
La requête SQL suivante utilise des alias de colonnes dans la clause WHERE :
SELECT logcount, logUserID, maxlogtm , DATEDIFF(day, maxlogtm, GETDATE()) AS daysdiff FROM statslogsummary WHERE daysdiff > 120
L'exécution de cette requête entraînera une erreur : "Nom de colonne invalide joursdiff". En effet, les alias de colonnes comme daydiff ne sont généralement pas accessibles directement dans la clause WHERE.
Pour résoudre ce problème, nous pouvons forcer SQL à exécuter d'abord l'instruction SELECT, puis la clause WHERE. Ceci peut être réalisé en utilisant des parenthèses ou des expressions de table communes (CTE).
Méthode 1 : Utiliser des parenthèses
Dans la requête modifiée ci-dessous, l'instruction SELECT est mise entre parenthèses, la forçant à s'exécuter avant la clause WHERE :
SELECT * FROM ( SELECT logcount, logUserID, maxlogtm, DATEDIFF(day, maxlogtm, GETDATE()) AS daysdiff FROM statslogsummary ) as innerTable WHERE daysdiff > 120
Méthode 2 : Utiliser le CTE
Vous pouvez également utiliser CTE comme dans l'exemple ci-dessous :
WITH CTE AS ( SELECT logcount, logUserID, maxlogtm, DATEDIFF(day, maxlogtm, GETDATE()) AS daysdiff FROM statslogsummary ) SELECT * FROM CTE WHERE daysdiff > 120
En utilisant des parenthèses ou des CTE, vous pouvez contrôler l'ordre logique des opérations SQL, vous permettant de référencer les alias de colonnes dans les clauses WHERE et de résoudre ces erreurs.
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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.
