COUNT(열) 대 COUNT(*): 각 SQL 카운트 함수를 언제 사용해야 합니까?
*SQL 계산 기능: COUNT(column)와 COUNT()**
의 차이점 및 적용 시나리오SQL 데이터베이스에서 계산 작업은 기본적이고 일반적으로 사용되는 기능입니다. 그러나 COUNT(column)
과 COUNT(*)
의 선택은 결과에 직접적인 영향을 미칩니다. 이 기사에서는 이 두 가지 계산 기능 간의 주요 차이점을 살펴보겠습니다.
COUNT(column)
지정된 열에서 NULL이 아닌 값의 개수를 계산하는 함수입니다. 행의 해당 열에 NULL 값이 포함된 경우 해당 행은 개수에서 제외됩니다. 이 기능은 고유한 값이나 특정 데이터 포인트를 계산할 때 유용합니다.
반면 COUNT(*)
함수는 열에 NULL 값이 포함되어 있는지 여부에 관계없이 선택한 그룹의 총 행 수를 계산합니다. NULL이 아닌 값과 NULL 값을 모두 계산합니다.
이 차이점은 NULL 값이 포함된 테이블을 처리할 때 더욱 분명해집니다. 예를 들어 다음 쿼리를 고려해 보세요.
SELECT column_name, COUNT(column_name) FROM table GROUP BY column_name HAVING COUNT(column_name) > 1;
이 쿼리는 column_name
값이 두 번 이상 나타나는 행 그룹을 검색합니다. 그러나 COUNT(column_name)
을 COUNT(*)
으로 바꾸면 잠재적인 문제가 발생합니다.
COUNT(*)
을 사용하면 쿼리는 column_name
에 NULL 값이 포함된 행을 포함하여 각 그룹의 모든 행을 계산합니다. 이로 인해 출력에 NULL 값과 해당 NULL 값 개수가 포함된 추가 행이 나타날 수 있습니다.
이를 설명하기 위해 다음 데이터가 포함된 테이블을 생각해 보세요.
id | id2 |
---|---|
NULL | NULL |
1 | NULL |
NULL | 1 |
1 | NULL |
NULL | 1 |
1 | NULL |
NULL | NULL |
COUNT(id)
을 사용한 다음 쿼리는 올바른 결과를 반환합니다.
SELECT id, COUNT(id) FROM table GROUP BY id HAVING COUNT(id) > 1;
출력:
id | COUNT(id) |
---|---|
1 | 3 |
하지만 COUNT(*)
을 사용하면 추가 행이 생성됩니다.
SELECT id, COUNT(*) FROM table GROUP BY id HAVING COUNT(*) > 1;
출력:
id | COUNT(*) |
---|---|
1 | 3 |
NULL | 2 |
위에 표시된 것처럼 COUNT(*)
을 사용한 결과에는 id
이 NULL인 추가 행과 NULL id
값을 포함하는 행 수를 나타내는 2라는 개수가 포함됩니다.
따라서 COUNT(column)
과 COUNT(*)
의 선택은 구체적인 데이터와 원하는 결과에 따라 달라집니다. COUNT(column)
은 NULL이 아닌 값을 계산하는 데 더 적합하고 COUNT(*)
은 NULL 값을 포함하는 행을 포함하여 모든 행을 계산하는 데 사용됩니다.
위 내용은 COUNT(열) 대 COUNT(*): 각 SQL 카운트 함수를 언제 사용해야 합니까?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.

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

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.

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 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.

MySQL은 데이터 저장, 관리 및 분석에 적합한 강력한 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템이기 때문에 학습 할 가치가 있습니다. 1) MySQL은 SQL을 사용하여 데이터를 작동하고 구조화 된 데이터 관리에 적합한 관계형 데이터베이스입니다. 2) SQL 언어는 MySQL과 상호 작용하는 열쇠이며 CRUD 작업을 지원합니다. 3) MySQL의 작동 원리에는 클라이언트/서버 아키텍처, 스토리지 엔진 및 쿼리 최적화가 포함됩니다. 4) 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성이 포함되며 고급 사용량은 Join을 사용하여 테이블을 결합하는 것과 관련이 있습니다. 5) 일반적인 오류에는 구문 오류 및 권한 문제가 포함되며 디버깅 기술에는 구문 확인 및 설명 명령 사용이 포함됩니다. 6) 성능 최적화에는 인덱스 사용, SQL 문의 최적화 및 데이터베이스의 정기 유지 보수가 포함됩니다.
