Warum wird ausgewählt * in Datenbankabfragen als schädlich angesehen?
*Die Nachteile der Verwendung von SELECT in SQL-Abfragen**
Obwohl es scheinbar einfach ist, kann die weit verbreitete Verwendung von SELECT *
in SQL-Abfragen erhebliche Auswirkungen auf die Leistung und Anwendungsstabilität haben. Schauen wir uns die wichtigsten Nachteile an:
1. Ineffiziente Datenübertragung: Das Abrufen aller Spalten mit SELECT *
enthält oft unnötige Daten. Dies führt zu erhöhtem Netzwerkverkehr und Verarbeitungsaufwand, was insbesondere bei großen Datensätzen oder langsamen Verbindungen problematisch ist. Durch das Hinzufügen von Spalten zur zugrunde liegenden Tabelle wird dieses Problem noch verschärft.
2. Herausforderungen und Optimierung bei der Indizierung: Eine effektive Indizierung ist entscheidend für die Abfragegeschwindigkeit. SELECT *
behindert die optimale Indexerstellung, da Indizes für bestimmte Spalten konzipiert sind. Das Hinzufügen oder Ändern von Spalten kann dazu führen, dass vorhandene Indizes weniger effektiv sind und Abfragen verlangsamt werden.
3. Probleme und Wartung der Datenbindung: Die Verwendung von SELECT *
kann beim Verknüpfen von Tabellen mit identisch benannten Spalten zu Mehrdeutigkeiten führen. Dies kann zu Datenbindungsfehlern und Anwendungsfehlern führen. Darüber hinaus können Änderungen an Tabellenstrukturen Ansichten oder gespeicherte Prozeduren beschädigen, die auf SELECT *
.
*Situationen, in denen SELECT akzeptabel sein könnte:**
Trotz der allgemeinen Vorsichtsmaßnahmen gibt es begrenzte Szenarien, in denen SELECT *
geeignet sein könnte:
1. Erste Datenexploration und Fehlerbehebung: Für schnelle Überprüfungen von Tabelleninhalten, insbesondere wenn Spaltennamen unbekannt oder komplex sind, kann SELECT *
einen schnellen Überblick bieten.
2. Einfache Zeilenanzahl oder Existenzprüfungen: Wenn das Ziel lediglich darin besteht, die Anzahl der Zeilen zu bestimmen oder ob Zeilen vorhanden sind, ist SELECT *
akzeptabel, da der Fokus auf der Zeilenanzahl und nicht auf bestimmten Spaltenwerten liegt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum wird ausgewählt * in Datenbankabfragen als schädlich angesehen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
