


SERTAI lwn. Sub-pertanyaan dalam SQL: Bilakah Saya Harus Pilih Yang Mana?
SERTAI lwn. subquery dalam SQL: Bila hendak memilih yang mana?
Dalam dunia SQL, perdebatan lama antara JOIN dan subquery masih wujud. Sesetengah pembangun yakin dengan JOIN, manakala yang lain memihak kepada subkueri. Tetapi apakah perbezaan asas antara teknologi ini? Bilakah anda harus memilih satu daripada yang lain?
SERTAI dan subquery: perspektif logik
SERTAI dan subquery mempunyai tujuan yang sama, membolehkan kami menggabungkan data daripada berbilang jadual berdasarkan syarat tertentu. Walau bagaimanapun, pendekatan logik mereka berbeza. JOIN secara eksplisit mentakrifkan syarat untuk menggabungkan jadual, manakala subkueri membenamkan syarat ini ke dalam pertanyaan bersarang.
Dari perspektif logik, subkueri biasanya lebih sesuai untuk situasi di mana kita ingin mendapatkan semula data daripada satu jadual berdasarkan keadaan yang bergantung pada data daripada jadual lain. Dalam kes ini, subkueri merangkum aspek bersyarat pertanyaan, menjadikannya lebih mudah untuk dinyatakan dan difahami.
SERTAI dan membuat pertanyaan: pertimbangan prestasi
Walaupun kejelasan logik adalah penting, prestasi selalunya merupakan faktor utama dalam memilih antara JOIN dan subquery. Dari segi sejarah, JOIN eksplisit dianggap lebih cekap daripada subqueries kerana ia membenarkan pengoptimum untuk lebih mudah menentukan pelan pelaksanaan optimum. Walau bagaimanapun, pengoptimum moden telah meningkat dengan ketara, dan dalam banyak kes prestasi subkueri adalah setanding atau lebih baik daripada JOIN.
Optimumkan faktor tertentu
SERTAI dan prestasi subkueri boleh dipengaruhi oleh banyak faktor yang berkaitan dengan sistem pangkalan data asas, versi pengoptimum dan pertanyaan itu sendiri. Sesetengah pengoptimum mungkin pandai mengendalikan jenis JOIN tertentu, manakala yang lain mungkin lebih sesuai untuk subkueri. Selain itu, struktur pertanyaan, jumlah data yang terlibat dan kehadiran indeks semuanya mempengaruhi prestasi relatif JOIN dan subquery.
Amalan Terbaik Moden
Memandangkan kemajuan dalam pengoptimuman pertanyaan, pendekatan pilihan dalam kalangan pembangun telah beralih kepada memfokuskan dahulu pada kejelasan logik. Dengan menulis pertanyaan dengan cara yang mudah dibaca dan difahami, pembangun boleh membenarkan pengoptimum untuk menentukan pelan pelaksanaan yang paling cekap, tidak kira sama ada ia melibatkan JOIN atau subquery. Hanya apabila had prestasi timbul, pembangun harus mempertimbangkan untuk membina semula pertanyaan untuk pengoptimuman.
Kesimpulan
Pilihan JOIN dan subquery akhirnya bergantung pada keperluan khusus pertanyaan dan keupayaan sistem pangkalan data asas. Walaupun JOIN mungkin merupakan pilihan lalai tradisional, subqueries menawarkan beberapa kelebihan logik dan kini selalunya boleh memadankan atau melebihi prestasi JOIN. Dengan memahami perbezaan asas antara teknologi ini dan mempertimbangkan implikasi prestasi, pembangun boleh membuat keputusan termaklum yang mengimbangi kejelasan dan kecekapan logik.
Atas ialah kandungan terperinci SERTAI lwn. Sub-pertanyaan dalam SQL: Bilakah Saya Harus Pilih Yang Mana?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.
