Penggunaan (+) dalam sql
Dalam SQL, operator (+) digunakan untuk menggabungkan set hasil pertanyaan, mengisi nilai NULL dalam baris yang tidak sepadan. Ia membolehkan melakukan sambungan luar, mengelakkan produk Cartesian, dan terdapat dalam dua jenis: sambung luar kiri dan sambung luar kanan. Gabungan luar kiri dan kanan akan mengembalikan semua baris dari jadual kiri atau kanan, mengisi nilai NULL untuk baris yang tidak sepadan.
Penggunaan (+) dalam SQL
Dalam pertanyaan SQL, pengendali (+) digunakan untuk menggabungkan dua set hasil pertanyaan dan mengisi baris yang hilang dengan nilai NULL .
Sintaks:
<code>SELECT column_list FROM table1 LEFT|RIGHT (+) JOIN table2 ON join_condition;</code>
Fungsi:
- Cambung luar: Pengendali (+) membenarkan melakukan cantuman luar, iaitu mengembalikan baris daripada satu atau dua jadual padanan dan daripada baris jadual Set hasil semua baris.
- Isi baris yang tiada: Untuk baris yang tidak sepadan, operator (+) memasukkan nilai NULL dalam jadual yang tiada.
- Elakkan produk Cartesian: Dalam gabungan dalaman, jika tiada baris yang sepadan, pertanyaan akan mengembalikan set hasil kosong. Gunakan operator (+) untuk mengisi baris yang hilang dan elakkan produk Cartesian.
Type:
- Left Outer Join: LEFT (+) JOIN Mengembalikan semua baris dari jadual kiri dan mengisi nilai NULL untuk baris meja kiri yang tidak mempunyai padanan dalam jadual kanan.
- Right Outer Join: RIGHT (+) JOIN mengembalikan semua baris dari jadual kanan dan mengisi nilai NULL untuk baris jadual kanan yang tidak mempunyai padanan dalam jadual kiri. .
2Mary
3 | |
---|---|
Gunakan yang berikut pertanyaan LEFT (+) JOIN menyertai dua jadual dan mengisi baris yang tiada: | |
1name | nama_kursus |
John | |
---|---|
2 | Mary |
NULL | |
Sejarah |
Atas ialah kandungan terperinci Penggunaan (+) dalam sql. 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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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



Artikel ini membincangkan pembahagian data mendatar dan menegak dalam SQL, yang memberi tumpuan kepada kesannya terhadap prestasi dan skalabilitas. Ia membandingkan manfaat dan pertimbangan untuk memilih di antara mereka.

Artikel ini menerangkan cara menggunakan fungsi agregat SQL (SUM, AVG, Count, Min, Max) untuk meringkaskan data, memperincikan kegunaan dan perbezaannya, dan bagaimana menggabungkannya dalam pertanyaan.

Artikel ini membincangkan risiko keselamatan SQL dinamik, yang memberi tumpuan kepada suntikan SQL, dan menyediakan strategi mitigasi seperti menggunakan pertanyaan parameter dan pengesahan input.

Artikel ini membincangkan Tahap Pengasingan Transaksi SQL: Baca tidak komited, baca bacaan yang komited, berulang, dan bersiri. Ia mengkaji kesan mereka terhadap konsistensi dan prestasi data, dengan menyatakan bahawa pengasingan yang lebih tinggi memastikan konsistensi yang lebih besar tetapi MA

Artikel ini membincangkan sifat asid (atomik, konsistensi, pengasingan, ketahanan) dalam urus niaga SQL, penting untuk mengekalkan integriti data dan kebolehpercayaan.

Artikel membincangkan menggunakan SQL untuk pematuhan GDPR dan CCPA, yang memberi tumpuan kepada pengabaian data, permintaan akses, dan penghapusan automatik data yang sudah lapuk. (159 aksara)

Artikel ini membincangkan mendapatkan pangkalan data SQL terhadap kelemahan seperti suntikan SQL, menekankan pernyataan yang disediakan, pengesahan input, dan kemas kini tetap.

Artikel membincangkan pelaksanaan pembahagian data dalam SQL untuk prestasi dan skalabiliti yang lebih baik, kaedah perincian, amalan terbaik, dan alat pemantauan.
