


Comment utiliser JOIN USING dans SQL pour simplifier les exemples JOIN ON
Dans l'instruction join SQL dans Mysql, le format de syntaxe de la clause ON est : table1.column_name = table2.column_name.
Lorsque la conception du schéma adopte le même style de dénomination pour les colonnes de la table de jointure, la syntaxe USING peut être utilisée pour simplifier la syntaxe ON, avec le format : USING(column_name).
Par exemple :
[sql] SELECT f.color, c.is_primary, c.is_dark, c.is_rainbow FROM flags f www.2cto.com INNER JOIN color c ON f.color = c.color WHERE f.country = 'China';
est équivalent à
[sql] SELECT f.color, c.is_primary, c.is_dark, c.is_rainbow FROM flags f INNER JOIN color c USING(color) WHERE f.country = 'China';
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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La signification de JOIN est similaire au mot anglais "join". Il joint deux tables et peut être grossièrement divisé en jointure interne, jointure externe, jointure droite, jointure gauche et jointure naturelle. Créez d'abord deux tables, ce qui suit est utilisé comme exemple CREATETABLEt_blog(idINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,titleVARCHAR(50),typeIdINT);SELECT*FROMt_blog;+----+------+--------+ | identifiant|titre|typeId|+----+-------+--------+|1|aaa|1||2|bbb|2||3|ccc|3 |

Le type de jointure leftjoin utilise la table de gauche comme table de pilotage et la table de gauche comme base de l'ensemble de résultats. Les données de la table de droite sont connectées à l'ensemble de résultats. rightjoin utilise la table de droite comme table de pilotage et la table de droite comme. la base de l'ensemble de résultats pour connecter la table de gauche. Les données sont ajoutées à l'ensemble de résultats innerjoin. L'ensemble de résultats prend l'intersection des deux tables. L'ensemble de résultats prend l'union des deux tables MySQL. fulljoin. La différence entre union et unionall est que l'union dédupliquera le produit cartésien de jointure croisée. Si la condition Where n'est pas utilisée, l'ensemble de résultats sera le produit des deux lignes de table associées. défini, il sera transmis conformément à la condition.

Par rapport à la requête de jointure et aux requêtes multiples, laquelle est la plus efficace, la requête MySQL multi-table ou la requête multiple à table unique ? Lorsque la quantité de données n'est pas suffisamment importante, l'utilisation de la jointure ne pose aucun problème, mais elle se fait généralement au niveau de la couche de service. Premièrement : les ressources informatiques d'une base de données autonome sont très coûteuses et la base de données doit servir à la fois à l'écriture. et lire en même temps, ce qui nécessite une consommation de processeur. Afin de rendre la base de données, le débit devient plus élevé et l'entreprise ne se soucie pas de l'écart de retard de centaines de microsecondes à millisecondes. L'entreprise mettra plus de calculs dans la couche de service. Après tout, les ressources informatiques peuvent être facilement étendues horizontalement et les bases de données sont difficiles, donc la plupart des entreprises placeront des opérations informatiques pures dans la couche de service et utiliseront la base de données comme un système kv avec des capacités de transaction.

Introduction A's unique + AB's public B's unique + AB's public AB's public A's unique B's unique A's unique + B's unique + AB's public A's unique + B's unique Entraînement à créer des tables de départements DROPTABLEIFEXISTS`dept`;CREATETABLE`dept`(`dept_id`int( 11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`nom_dept`varchar(30)DEFAULTNULL,`numéro_dept`int(11)DEFAULTNULL,PRIMARYKEY(`id_dept`))ENGINE =InnoDBAUT

NumPy est une bibliothèque très utile et largement utilisée dans les applications de traitement de données et d'apprentissage automatique. Une caractéristique importante de NumPy est qu'il fournit un grand nombre de fonctions d'outils pour les opérations mathématiques sur les tableaux et les matrices en Python, ce qui fait de NumPy un outil important dans le domaine du calcul scientifique. Cependant, dans de nombreux cas, nous devons convertir les tableaux NumPy en listes Python (ou autres types de données similaires) pour une meilleure utilisation dans notre code. Bien que les tableaux NumPy soient à bien des égards meilleurs que P

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