Gabungan Dalam vs. Luar dalam SQL: Apakah Perbezaannya?
Membedah Anatomi Cantuman Dalam dan Luar
Walaupun gabungan SQL menyediakan mekanisme yang berkuasa untuk menggabungkan set data, nuansa antara cantuman dalaman dan luaran boleh menjadi misteri. Artikel ini menyelidiki ciri-cirinya yang tersendiri, melengkapkan anda dengan pemahaman yang menyeluruh tentang jenis cantuman ini.
Cambungan Dalam: Menyilang Diagram Venn
Cambungan dalam, seperti namanya, memfokuskan pada persamaan antara dua jadual, A dan B. Ia mendapatkan semula baris yang berkongsi nilai padanan dalam keadaan cantuman. Bayangkan gambar rajah Venn di mana A dan B mewakili bulatan: cantuman dalam menyampaikan data yang terletak dalam bahagian bulatan yang bertindih.
Cambung Luar: Menyatukan Rajah Venn
Berbeza dengan dalam cantuman, cantuman luar merangkul kesatuan jadual yang terlibat. Mereka berusaha untuk mendapatkan semula semua baris daripada sekurang-kurangnya satu jadual, tidak kira sama ada terdapat baris yang sepadan dalam jadual lain. Set data yang terhasil menyerupai keseluruhan kawasan yang diliputi oleh bahagian rajah Venn yang bertindih dan tidak bertindih.
Varian Cantuman Luar: KIRI, KANAN dan PENUH
Untuk memperhalusi lagi konsep gabungan luar, SQL menawarkan tiga varian:
- Kiri luar join: Join ini mengutamakan pengambilan semula semua baris dari jadual kiri (A). Untuk padanan yang tiada dalam jadual kanan (B), ia menggunakan nilai nol untuk mewakili ruang kosong.
- Cambung luar kanan: Sama seperti cantuman luar kiri, tetapi cantuman ini memberi keutamaan kepada jadual kanan (B), mengisi nol untuk baris yang tidak sepadan dalam jadual kiri (A).
- Penuh cantuman luar: Cantuman ini merangkumi semua baris daripada kedua-dua jadual, menggunakan null untuk mana-mana baris yang tidak sepadan dalam sama ada A atau B.
Melukis dengan Contoh
Untuk mengukuhkan anda pemahaman, mari kita pertimbangkan contoh dengan dua jadual A dan B, masing-masing dengan satu lajur:
A | B |
---|---|
1 | 3 |
2 | 4 |
3 | 5 |
4 | 6 |
Sambungan dalaman:
SELECT * FROM A INNER JOIN B ON A.A = B.B;
Output:
A | B |
---|---|
3 | 3 |
4 | 4 |
Kiri luar sertai:
SELECT * FROM A LEFT OUTER JOIN B ON A.A = B.B;
Output:
A | B |
---|---|
1 | null |
2 | null |
3 | 3 |
4 | 4 |
Sambungan luar kanan:
SELECT * FROM A RIGHT OUTER JOIN B ON A.A = B.B;
Output:
A | B |
---|---|
3 | 3 |
4 | 4 |
null | 5 |
null | 6 |
Penuh luar bergabung:
SELECT * FROM A INNER JOIN B ON A.A = B.B;
output:
A | B |
---|---|
1 | null |
2 | null |
3 | 3 |
4 | 4 |
null | 5 |
null | 6 |
Memahami pelbagai jenis gabungan dan kes penggunaannya adalah penting untuk mengekstrak dan menggabungkan dengan berkesan dan menggabungkan dengan berkesan dan menggabungkan dengan berkesan dan menggabungkan data dari pelbagai sumber. Jadi pada masa akan datang anda bekerja dengan pangkalan data, ingat perbezaan antara gabungan dalaman dan luaran, dan memanfaatkan kuasa mereka untuk membuat pertanyaan yang tepat dan bermaklumat.
Atas ialah kandungan terperinci Gabungan Dalam vs. Luar dalam SQL: Apakah Perbezaannya?. 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.

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.

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.

MySQL menyokong empat jenis indeks: B-Tree, Hash, Full-Text, dan Spatial. 1. B-Tree Index sesuai untuk carian nilai yang sama, pertanyaan dan penyortiran. 2. Indeks hash sesuai untuk carian nilai yang sama, tetapi tidak menyokong pertanyaan dan penyortiran pelbagai. 3. Indeks teks penuh digunakan untuk carian teks penuh dan sesuai untuk memproses sejumlah besar data teks. 4. Indeks spatial digunakan untuk pertanyaan data geospatial dan sesuai untuk aplikasi GIS.
