Oracle spatial 空间数据SQL查询操作相关实例
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--select dlbm,dlmc,trim(zldwdm) as zldwdm_1 from gzdt where nvl(zldwdm,'t')='t' or zldwdm='';
update gzdt set ZLDWDM='510113106' where nvl(zldwdm,'t')='t' or zldwdm='';
commit;
delete from gzdt where ZLDWDM like '510113106%'
commit;
//获取空间面的面积
update gzdt set mj=mdsys.sdo_geom.sdo_area(geometry,0.0000000005);
//获取空间线的长度
update xzdw set cd=mdsys.sdo_geom.sdo_length(geometry,0.0000000005);
//删除空间数据 用SQL语句
//sql insert oracle spatial object 耕地
delete from spatial;
insert into spatial(dlbm,geometry)
select dlbm,geometry from v_dltb where dlbm in('011','012','013') ;
commit;
//插入空间数据 用SQL语句
insert into spatial(dlbm,geometry)
select dlbm,geometry from v_dltb where dlbm in('011','012','013') ;
commit;
//创建空间字段索引 oracle spatial table
//======================================
drop index index_spatial_v_gb_gdbhdk_h;
drop index index_spatial_v_jj_xzq_h;
drop index index_spatial_v_tdlygh_ytfq_xz_e;
drop index index_spatial_v_tdlyxz_dltb_h;
drop index index_spatial_v_tdly_nydfddj_k;
create index v_gb_gdbhdk_h_spatial_index on v_gb_gdbhdk_h(geometry) indextype mdsys.spatial_index;
create index v_jj_xzq_h_spatial_index on v_jj_xzq_h(geometry) indextype mdsys.spatial_index;
create index v_tdlygh_ytfq_xz_e_spatial_index on v_tdlygh_ytfq_xz_e(geometry) indextype mdsys.spatial_index;
create index v_tdlyxz_dltb_h_spatial_index on v_tdlyxz_dltb_h(geometry) indextype mdsys.spatial_index;
create index v_tdly_nydfddj_k_spatial_index on v_tdly_nydfddj_k(geometry) indextype mdsys.spatial_index;
//======================================
//创建字段索引
//=======================================
drop index index_fd_v_gb_gdbhdk_h_xzqdm;
drop index index_fd_v_jj_xzq_h_xzqdm;
drop index index_fd_v_tdlygh_ytfq_xz_e_xzqdm;
drop index index_fd_v_tdlyxz_dltb_h_zldwdm;
drop index index_fd_v_tdly_nydfddj_k_xzdm;
create index index_fd_v_gb_gdbhdk_h_xzqdm on v_gb_gdbhdk_h(xzqdm);
create index index_fd_v_jj_xzq_h_xzqdm on v_jj_xzq_h(xzqdm);
create index index_fd_v_tdlygh_ytfq_xz_e_xzqdm on v_tdlygh_ytfq_xz_e(xzqdm);
create index index_fd_v_tdlyxz_dltb_h_zldwdm on v_tdlyxz_dltb_h(zldwdm);
create index index_fd_v_tdly_nydfddj_k_xzdm on v_tdly_nydfddj_k(xzdm);
//=======================================
//读取空间数据字段sql geometry
select DLBM,dlmc,
mdsys.sdo_geom.sdo_area(geometry,0.0000000005) as geo_mj,
sdo_util.getnumelem(geometry) as num_elem,
sdo_util.getVertices(geometry) as Vertices,
sdo_util.GetNumRings(geometry) as Num_Rings,
sdo_util.to_gmlgeometry(geometry) as gmlgeo,
geometry
from v_dltb
//两空间图层相交运算
//任意相交运算mask=anyinteract
delete from gzdt;
insert into gzdt(dlbm,geometry)
select a.dlbm,
SDO_GEOM.SDO_INTERSECTION(a.geometry, b.geometry, 0.0001) as geometry
from v_dltb as a
v_ytfq as b
where sdo_relate(a.geometry,b.geometry,'mask=ANYINTERACT')='TRUE'
//在内部运算mask=inside
delete from gzdt;
insert into gzdt(dlbm,geometry)
select a.dlbm,
SDO_GEOM.SDO_INTERSECTION(a.geometry, b.geometry, 0.0001) as geometry
from v_dltb as a
v_ytfq as b
where sdo_relate(a.geometry,b.geometry,'mask=INSIDE')='TRUE'
//dltb_jbnt叠加分析
select * from v_dltb
where dlbm in('011','012','013') and dldwdm like '510112106%';
//
select d.dlbm,d.dlmc,
d.tbmj,d.tbdlmj,d.xzdwmj,d.lxdwmj,d.tkmj,
mdsys.sdo_geom.sdo_area(d.geometry,0.0000000005) as geo_mj,
sdo_util.getnumelem(d.geometry) as num_elem,
sdo_util.getVertices(d.geometry) as Vertices,
sdo_util.GetNumRings(d.geometry) as Num_Rings,
sdo_util.to_gmlgeometry(d.geometry) as gmlgeo,
SDO_GEOM.SDO_INTERSECTION(d.geometry, y.geometry, 0.0001) as geometry
from v_dltb d,
v_ytfq y
where d.dldwdm like '510112106%' and (d.dlbm in('021') or d.dlbz in('k','K')) and
y.xzqdm like '510112%' and
mdsys.sdo_geom.relate(d.geometry,'INSIDE',y.geometry,0.0001)='INSIDE';
//提取v_gbjj图层有效几何图形数据
select * from v_gbjj
where sdo_geom.validate_geometry_with_context(GEOMETRY,0.0001)='TRUE'
//提取v_gbjj图层无效几何图形数据
select * from v_gbjj
where sdo_geom.validate_geometry_with_context(GEOMETRY,0.0001)'TRUE'
//==the==end==

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Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

In dem Artikel werden mithilfe der Änderungstabelle von MySQL Tabellen, einschließlich Hinzufügen/Löschen von Spalten, Umbenennung von Tabellen/Spalten und Ändern der Spaltendatentypen, erläutert.

Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

Der Unterschied zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index ist: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die für die Abfrage nach Primärschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterierte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger auf Datenzeilen und ist für nicht-primäre Schlüsselspaltenabfragen geeignet.

In Artikel werden beliebte MySQL -GUI -Tools wie MySQL Workbench und PhpMyAdmin beschrieben, die ihre Funktionen und ihre Eignung für Anfänger und fortgeschrittene Benutzer vergleichen. [159 Charaktere]

In Artikel werden Strategien zum Umgang mit großen Datensätzen in MySQL erörtert, einschließlich Partitionierung, Sharding, Indexierung und Abfrageoptimierung.

In dem Artikel werden in MySQL die Ablagerung von Tabellen mithilfe der Drop -Tabellenerklärung erörtert, wobei Vorsichtsmaßnahmen und Risiken betont werden. Es wird hervorgehoben, dass die Aktion ohne Backups, die Detaillierung von Wiederherstellungsmethoden und potenzielle Produktionsumfeldgefahren irreversibel ist.
