mysql left join用法分析
left join这个命令我们会常用到了,LEFT JOIN 关键字会从左表 (Persons) 那里返回所有的行,即使在右表 (Orders) 中没有匹配的行,下面我们来看看关于它的一些用法与其它命令配合使用的问题。
先看它的语法
LEFT JOIN 关键字会从左表 (table_name1) 那里返回所有的行,即使在右表
(table_name2) 中没有匹配的行。
LEFT JOIN 关键字语法
代码如下 | 复制代码 |
SELECT column_name(s) |
给个通俗的解释吧.
例表a
aid adate
1 a1
2 a2
3 a3
表b
bid bdate
1 b1
2 b2
4 b4
两个表a,b相连接,要取出id相同的字段
代码如下 | 复制代码 |
* from a inner join b on a.aid = b.bid |
这是仅取出匹配的数据.
此时的取出的是:
1 a1 b1
2 a2 b2
那么left join 指:
代码如下 | 复制代码 |
select * from a left join b on a.aid = b.bid |
首先取出a表中所有数据,然后再加上与a,b匹配的的数据
此时的取出的是:
1 a1 b1
2 a2 b2
3 a3 空字符
同样的也有right join
指的是首先取出b表中所有数据,然后再加上与a,b匹配的的数据
此时的取出的是:
1 a1 b1
2 a2 b2
4 空字符 b4
在left join中on 与where的分析
•ON 子句与 WHERE 子句的不同
•一种更好地理解带有 WHERE ... IS NULL 子句的复杂匹配条件的简单方法
ON 条件(“A LEFT JOIN B ON 条件表达式”中的ON)用来决定如何从 B 表中检索数据行。
如果 B 表中没有任何一行数据匹配 ON 的条件,将会额外生成一行所有列为 NULL 的数据
在匹配阶段 WHERE 子句的条件都不会被使用。仅在匹配阶段完成以后,WHERE 子句条件才会被使用。它将从匹配阶段产生的数据中检索过滤。
让我们看一个 LFET JOIN 示例:
代码如下 | 复制代码 |
mysql> CREATE TABLE `product` ( |
ON 子句和 WHERE 子句有什么不同?
一个问题:下面两个查询的结果集有什么不同么?
代码如下 | 复制代码 |
1. SELECT * FROM product LEFT JOIN product_details |
用例子来理解最好不过了:
代码如下 | 复制代码 |
mysql> SELECT * FROM product LEFT JOIN product_details ON (product.id = product_details.id) AND product_details.id=2; +----+--------+------+--------+-------+ | id | amount | id | weight | exist | +----+--------+------+--------+-------+ | 1 | 100 | NULL | NULL | NULL | | 2 | 200 | 2 | 22 | 0 | | 3 | 300 | NULL | NULL | NULL | | 4 | 400 | NULL | NULL | NULL | +----+--------+------+--------+-------+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql> SELECT * FROM product LEFT JOIN product_details ON (product.id = product_details.id) WHERE product_details.id=2; +----+--------+----+--------+-------+ | id | amount | id | weight | exist | +----+--------+----+--------+-------+ | 2 | 200 | 2 | 22 | 0 | +----+--------+----+--------+-------+ 1 row in set (0.01 sec) |
第一条查询使用 ON 条件决定了从 LEFT JOIN的 product_details表中检索符合的所有数据行。
第二条查询做了简单的LEFT JOIN,然后使用 WHERE 子句从 LEFT JOIN的数据中过滤掉不符合条件的数据行

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

Laraveleloquent 모델 검색 : 데이터베이스 데이터를 쉽게 얻을 수 있습니다. 이 기사는 데이터베이스에서 데이터를 효율적으로 얻는 데 도움이되는 다양한 웅변 모델 검색 기술을 자세히 소개합니다. 1. 모든 기록을 얻으십시오. 모든 () 메소드를 사용하여 데이터베이스 테이블에서 모든 레코드를 가져옵니다. 이것은 컬렉션을 반환합니다. Foreach 루프 또는 기타 수집 방법을 사용하여 데이터에 액세스 할 수 있습니다 : Foreach ($ postas $ post) {echo $ post->

데이터 통합 단순화 : AmazonRdsMysQL 및 Redshift의 Zero ETL 통합 효율적인 데이터 통합은 데이터 중심 구성의 핵심입니다. 전통적인 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스는 특히 데이터베이스 (예 : AmazonRDSMySQL)를 데이터웨어 하우스 (예 : Redshift)와 통합 할 때 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 AWS는 이러한 상황을 완전히 변경 한 Zero ETL 통합 솔루션을 제공하여 RDSMYSQL에서 Redshift로 데이터 마이그레이션을위한 단순화 된 거의 실시간 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 RDSMYSQL ZERL ETL 통합으로 Redshift와 함께 작동하여 데이터 엔지니어 및 개발자에게 제공하는 장점과 장점을 설명합니다.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.
