


Wie kann ich durch Kommas getrennte Listen in MySQL für die Suchmaschinenintegration effizient denormalisieren?
Entschlüsseln durch Kommas getrennter Listen in MySQL für eine nahtlose Integration
Problem:
In einer nicht normalisierten Tabelle enthält eine Spalte eine durch Kommas getrennte Liste, die als Fremdschlüssel für eine separate Tabelle fungiert. Dies stellt eine Herausforderung dar, wenn die Daten in eine Suchmaschine integriert werden, die keine prozedurale Sprachunterstützung bietet. Das Ziel besteht darin, diese Liste in mehrere Zeilen aufzuteilen und letztendlich eine denormalisierte Tabelle zu erhalten.
Lösung:
Obwohl MySQL keine Funktionen bereitstellt, die von Natur aus Tabellen zurückgeben, ist dies eine clevere Sache Lösung kann implementiert werden:
- Vorbereitung der Daten: Identifizieren Sie zunächst den Primärschlüssel des nicht normalisierte Tabelle (part_id) und die durch Kommas getrennte Spalte (material).
- Komma-getrennte Werte extrahieren: Verwenden Sie eine Abfrage, um einzelne Werte aus der durch Kommas getrennten Liste zu extrahieren. Zum Beispiel:
SELECT part_id, REGEXP_SUBSTR(`material`, '[^,]+', 1) AS `material_id` FROM unnormalized_table
Diese Abfrage weist den ersten Wert in der durch Kommas getrennten Liste der Spalte „material_id“ zu und erstellt eine neue Zeile für jede part_id.
- Wiederholen Sie den Vorgang: Wiederholen Sie die obige Abfrage, um nachfolgende Werte aus der durch Kommas getrennten Liste zu extrahieren. Verwenden Sie ein Muster, um die Position des Werts innerhalb der Liste zu definieren, z. B. 2 (für den zweiten Wert) oder 3 (für den dritten Wert), im regulären Ausdruck.
- Unite-Ergebnisse: Kombinieren Sie die Ergebnisse aller einzelnen Abfragen mit UNION ALL in einer einzigen Tabelle. Dadurch werden die mehreren Zeilen im gewünschten denormalisierten Format zusammengeführt.
Beispiel:
Die Anwendung dieser Lösung auf das in der Problemstellung bereitgestellte Beispiel würde Folgendes ergeben Ergebnisse:
part_id | material_id |
---|---|
339 | 1 |
339 | 2 |
970 | 2 |
Fazit:
Von Durch die Nutzung einer Kombination aus String-Manipulation und Unterabfragen ist es möglich, durch Kommas getrennte Listen in MySQL zu denormalisieren. Diese Technik ermöglicht die nahtlose Integration solcher Daten in verschiedene Anwendungen, die keine erweiterten prozeduralen Sprachfunktionen unterstützen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich durch Kommas getrennte Listen in MySQL für die Suchmaschinenintegration effizient denormalisieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











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.
