


Wie kann ich Spaltenwerte vor der Aktualisierung in SQL ohne Trigger oder gespeicherte Prozeduren abrufen?
Abrufen von Spaltenwerten vor der Aktualisierung ausschließlich mit SQL
Abrufen der ursprünglichen Werte von Spalten in einer Zeile nach einer Aktualisierung ohne Verwendung von Triggern, gespeichert Prozeduren oder andere externe Entitäten ist eine wiederkehrende Herausforderung in SQL. Um dieses Problem anzugehen, untersuchen wir verschiedene Ansätze.
Erste Versuche und Nachteile
Wie in der ursprünglichen Frage erwähnt, wird FOR UPDATE mit einer Unterabfrage verwendet Das Enthalten einer GROUP BY-Klausel ist nicht möglich. Verknüpfungen werden dadurch nicht mehr funktionsfähig.
Lösung mit einem Tabellenalias
Die einfachste Lösung besteht darin, die Tabelle mithilfe eines Tabellenalias mit sich selbst zu verbinden. Durch Aliasing der Tabelle können wir sowohl auf die ursprünglichen als auch auf die aktualisierten Werte zugreifen. Betrachten Sie die folgende Aktualisierungsabfrage:
UPDATE my_table x SET processing_by = our_id_info FROM my_table y WHERE x.trans_nbr = y.trans_nbr AND x.row_id = y.row_id RETURNING y.processing_by AS old_processing_by, x.processing_by;
Verarbeitung gleichzeitiger Schreibvorgänge
Um zu verhindern, dass gleichzeitige Schreibvorgänge das Ergebnis beeinflussen, können wir FOR UPDATE verwenden -Klausel in einer Unterabfrage. Dadurch wird sichergestellt, dass nur die durch die Unterabfrage gesperrte Zeile verarbeitet wird.
UPDATE tbl x SET tbl_id = 24, name = 'New Gal' FROM (SELECT tbl_id, name FROM tbl WHERE tbl_id = 4 FOR UPDATE) y WHERE x.tbl_id = y.tbl_id RETURNING y.tbl_id AS old_id, y.name AS old_name, x.tbl_id, x.name;
Weitere Überlegungen
- Die für den Selbstjoin verwendeten Spalten müssen eindeutig sein und nicht null.
- Es ist entscheidend, die Parallelitätsanforderungen des genau zu erfassen Anwendung.
- Die Verwendung der Isolationsstufe SERIALIZABLE kann zuverlässige gleichzeitige Aktualisierungen auf Kosten der Leistung gewährleisten.
- Alternativ kann eine explizite Sperrung mit FOR UPDATE erfolgen sorgen für ein Gleichgewicht zwischen Zuverlässigkeit und Leistung.
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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.

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.

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.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

MySQL und Mariadb können koexistieren, müssen jedoch mit Vorsicht konfiguriert werden. Der Schlüssel besteht darin, jeder Datenbank verschiedene Portnummern und Datenverzeichnisse zuzuordnen und Parameter wie Speicherzuweisung und Cache -Größe anzupassen. Verbindungspooling, Anwendungskonfiguration und Versionsunterschiede müssen ebenfalls berücksichtigt und sorgfältig getestet und geplant werden, um Fallstricke zu vermeiden. Das gleichzeitige Ausführen von zwei Datenbanken kann in Situationen, in denen die Ressourcen begrenzt sind, zu Leistungsproblemen führen.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

Vereinfachung der Datenintegration: AmazonRDSMYSQL und Redshifts Null ETL-Integration Die effiziente Datenintegration steht im Mittelpunkt einer datengesteuerten Organisation. Herkömmliche ETL-Prozesse (Extrakt, Konvertierung, Last) sind komplex und zeitaufwändig, insbesondere bei der Integration von Datenbanken (wie AmazonRDSMysQL) in Data Warehouses (wie Rotverschiebung). AWS bietet jedoch keine ETL-Integrationslösungen, die diese Situation vollständig verändert haben und eine vereinfachte Lösung für die Datenmigration von RDSMysQL zu Rotverschiebung bietet. Dieser Artikel wird in die Integration von RDSMYSQL Null ETL mit RedShift eintauchen und erklärt, wie es funktioniert und welche Vorteile es Dateningenieuren und Entwicklern bringt.
