내 왼쪽 외부 조인이 왼쪽 테이블의 모든 행을 반환하지 않는 이유는 무엇입니까?
왼쪽 외부 조인: 왼쪽 테이블에서 완전한 데이터 검색 보장
왼쪽 외부 조인에 대한 일반적인 오해는 항상 왼쪽 테이블의 모든 행을 반환한다는 것입니다. 이것이 항상 사실은 아닙니다. 조인 조건에 따라 오른쪽 테이블에 일치하는 행이 없으면 왼쪽 테이블의 행은 생략됩니다.
예를 들어 설명해 보겠습니다. 특정 사용자(open_id)의 일일 페이지 조회수를 계산하도록 설계된 쿼리를 상상해 보세요.
SELECT day.days, COUNT(*) AS views FROM day LEFT OUTER JOIN tracking ON day.days = DAY(FROM_UNIXTIME(open_date)) WHERE tracking.open_id = 10 GROUP BY day.days
이 쿼리는 모든 날짜와 관련 조회수를 표시하려고 합니다. 그러나 day
에 해당 월의 모든 날짜에 대한 항목이 포함되어 있지만 tracking
에 open_id = 10
에 대한 항목이 며칠 동안 없으면 해당 날짜는 결과에서 제외됩니다.
해결책은 WHERE
절 조건을 조인의 ON
절에 통합하는 것입니다.
SELECT day.days, COUNT(tracking.open_date) AS views FROM day LEFT OUTER JOIN tracking ON day.days = DAY(FROM_UNIXTIME(open_date)) AND tracking.open_id = 10 GROUP BY day.days
tracking.open_id = 10
을 ON
절로 이동하면 조건이 조인 후 필터가 아닌 조인 자체의 일부가 됩니다. 이렇게 하면 day
테이블의 모든 행이 포함되고 views
테이블의 항목이 일치하지 않는 날에는 tracking
이 0으로 표시됩니다. 조회수를 정확하게 반영하려면 COUNT(tracking.open_date)
대신 COUNT(*)
을 사용하세요. COUNT(*)
오른쪽 테이블에 일치하는 행이 없더라도 여전히 날짜를 계산합니다.
위 내용은 내 왼쪽 외부 조인이 왼쪽 테이블의 모든 행을 반환하지 않는 이유는 무엇입니까?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

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.
