MySQL における WHERE と HAVING: 計算列に各句をいつ使用する必要があるか?
MySQL WHERE と HAVING: 計算列を使用したクエリの最適化
MySQL データベース操作では、WHERE
句と HAVING
句のどちらを選択するかが、計算カラムを処理する際のクエリの効率に大きく影響します。 最適化された SQL を作成するには、それぞれの異なる役割を理解することが重要です。
計算列の戦略的な配置
ステートメント内で作成される列 (例: SELECT
) などの SELECT 1 AS "number"
計算列は、通常、HAVING
ではなく WHERE
句の後に続く必要があります。 これは、WHERE
が計算や集計の前にデータをフィルタリングするのに対し、HAVING
はこれらの操作の後にデータをフィルタリングするためです。
WHERE 句の制限
計算列で WHERE
を使用すると、エラーが発生することがよくあります。 WHERE
条件は、既存のテーブル列または別名を参照する必要があります。計算された値を直接操作することはできません。
WHERE と HAVING の主な違い
-
WHERE
句: ステートメントが実行される前SELECT
に行をフィルタリングします。 条件は任意のテーブル列に適用できますが、SELECT
リスト内で定義された計算列には適用できません。 -
HAVING
句: ステートメントと集計関数が適用された後SELECT
の行をフィルターします。 条件は、選択した列、エイリアス、または集計関数の結果に適用できます。
パフォーマンスに関する考慮事項
大きなテーブルの場合、WHERE
句に計算列を配置すると、計算コストが高くなる可能性があります。 HAVING
は、縮小されたデータセット (SELECT
ステートメントの結果) で動作し、不必要な行フィルター処理を最小限に抑えるため、これらのシナリオでパフォーマンス上の利点を提供します。
具体例
サンプルテーブルを考えてみましょう:
CREATE TABLE `table` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `value` int(10) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `value` (`value`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
10 行が入力されます (ID と値の範囲は 1 ~ 10):
INSERT INTO `table`(`id`, `value`) VALUES (1, 1),(2, 2),(3, 3),(4, 4),(5, 5),(6, 6),(7, 7),(8, 8),(9, 9),(10, 10);
次のクエリは同じ結果を返します:
SELECT `value` v FROM `table` WHERE `value`>5; -- Returns 5 rows SELECT `value` v FROM `table` HAVING `value`>5; -- Returns 5 rows
ただし、EXPLAIN
ではパフォーマンスに重大な違いがあることがわかります。
EXPLAIN SELECT `value` v FROM `table` WHERE `value`>5; -- Uses index but scans more rows EXPLAIN SELECT `value` v FROM `table` HAVING `value`>5; -- Uses index efficiently, scans fewer rows
どちらもインデックスを利用しますが、WHERE
はテーブルの大部分をスキャンしてフィルタリングしますが、HAVING
は事前にフィルタリングされた小さなサブセットに対してより効率的に動作します。この違いは、データセットが大きくなるほど顕著になります。 したがって、計算列の場合、一般に HAVING
の方がパフォーマンスが向上します。
以上がMySQL における WHERE と HAVING: 計算列に各句をいつ使用する必要があるか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

他のプログラミング言語と比較して、MySQLは主にデータの保存と管理に使用されますが、Python、Java、Cなどの他の言語は論理処理とアプリケーション開発に使用されます。 MySQLは、データ管理のニーズに適した高性能、スケーラビリティ、およびクロスプラットフォームサポートで知られていますが、他の言語は、データ分析、エンタープライズアプリケーション、システムプログラミングなどのそれぞれの分野で利点があります。

MySQLの基本操作には、データベース、テーブルの作成、およびSQLを使用してデータのCRUD操作を実行することが含まれます。 1.データベースの作成:createdatabasemy_first_db; 2。テーブルの作成:createTableBooks(idintauto_incrementprimarykey、titlevarchary(100)notnull、authorvarchar(100)notnull、published_yearint); 3.データの挿入:InsertIntoBooks(タイトル、著者、公開_year)VA

Innodbbufferpoolは、データをキャッシュしてページをインデックス作成することにより、ディスクI/Oを削減し、データベースのパフォーマンスを改善します。その作業原則には次のものが含まれます。1。データ読み取り:Bufferpoolのデータを読む。 2。データの書き込み:データを変更した後、bufferpoolに書き込み、定期的にディスクに更新します。 3.キャッシュ管理:LRUアルゴリズムを使用して、キャッシュページを管理します。 4.読みメカニズム:隣接するデータページを事前にロードします。 BufferPoolのサイジングと複数のインスタンスを使用することにより、データベースのパフォーマンスを最適化できます。

MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。

MySQLは、テーブル構造とSQLクエリを介して構造化されたデータを効率的に管理し、外部キーを介してテーブル間関係を実装します。 1.テーブルを作成するときにデータ形式と入力を定義します。 2。外部キーを使用して、テーブル間の関係を確立します。 3。インデックス作成とクエリの最適化により、パフォーマンスを改善します。 4.データベースを定期的にバックアップおよび監視して、データのセキュリティとパフォーマンスの最適化を確保します。

MySQLは、データストレージ、管理、分析に適した強力なオープンソースデータベース管理システムであるため、学習する価値があります。 1)MySQLは、SQLを使用してデータを操作するリレーショナルデータベースであり、構造化されたデータ管理に適しています。 2)SQL言語はMySQLと対話するための鍵であり、CRUD操作をサポートします。 3)MySQLの作業原則には、クライアント/サーバーアーキテクチャ、ストレージエンジン、クエリオプティマイザーが含まれます。 4)基本的な使用には、データベースとテーブルの作成が含まれ、高度な使用にはJoinを使用してテーブルの参加が含まれます。 5)一般的なエラーには、構文エラーと許可の問題が含まれ、デバッグスキルには、構文のチェックと説明コマンドの使用が含まれます。 6)パフォーマンスの最適化には、インデックスの使用、SQLステートメントの最適化、およびデータベースの定期的なメンテナンスが含まれます。
