SQL은 WHERE 절의 행 값 비교를 어떻게 처리합니까?
SQL의 행 값에 대한 자세한 설명
SQL의 WHERE 절에서는 (col1, col2) < (val1, val2)
처럼 행 값을 비교하는 경우가 많습니다. 이 기사에서는 이 행 값 비교의 구문과 기능은 물론 데이터베이스 쿼리에서의 적용도 자세히 살펴보겠습니다.
핵심 개념
- 행 값: 여러 열의 값을 포함하는 데이터베이스 테이블의 데이터 행입니다.
- 행 값 비교: 두 데이터 행을 비교하여 크기 관계를 확인합니다.
-
행 생성자 비교: 행 생성자
(col1, col2)
를 사용하여 행 값 비교를 수행합니다. - 행별 비교: 행 값을 열 순서대로 하나씩 비교합니다.
이 구문은 특정 행 앞이나 뒤의 데이터 레코드를 검색하기 위해 "키 세트 페이지 매김"에서 자주 사용됩니다.
구문 및 기능
(col1, col2) < (val1, val2)
표현식은 col1 < val1
이면 표현식이 true이고, col1 = val1
및 col2 < val2
이면 표현식도 true이고, 그렇지 않으면 false입니다.
이것은 보다 장황한 등가 표현과 다릅니다.
(col1 < val1) OR (col1 = val1 AND col2 < val2)
PostgreSQL은 (col1, col2)
또는 (col1 DESC, col2 DESC)
에서 다중 열 인덱스를 활용하여 이러한 쿼리를 최적화할 수 있습니다. 행 값 비교는
col1 < val1 AND col2 < val2
(1,1)
과 같은 행 값을 보면 차이가 확연히 드러납니다.
더 많은 리소스
자세한 내용은 Markus Winand의 프레젠테이션 "PostgreSQL에서 페이지를 매기는 올바른 방법"을 참조하세요.
행 값 비교는 20페이지에서 논의되고 지원 행렬은 45페이지에서 제공됩니다.
위 내용은 SQL은 WHERE 절의 행 값 비교를 어떻게 처리합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.
