


Wie verhindert man mehrere Funktionsaufrufe bei Verwendung von „(func()).*' in SQL-Abfragen?
Vermeiden wiederholter Funktionsaufrufe mit (func()).*
in SQL-Abfragen
Beim Einsatz von Funktionen, die Tabellen oder zusammengesetzte Typen zurückgeben, kann die (func(arg)).*
-Syntax zu redundanten Funktionsaufrufen für jede Ausgabespalte führen. Dieses Problem tritt auf, wenn Funktionen innerhalb von Tabellen oder Unterabfragen aufgerufen werden, wobei (func()).*
oft der einzige praktische Ansatz ist.
Das Problem
Unerwarteterweise löst (func()).*
mehrere Funktionsausführungen aus – eine Zahl, die der Anzahl der Ausgabespalten entspricht. Beispielsweise könnte eine Funktion, die vier Spalten zurückgibt, acht Mal statt der erwarteten zwei aufgerufen werden.
Lösungen
Um dies zu beheben, kapseln Sie den Funktionsaufruf in einer Unterabfrage:
SELECT (mf).* FROM ( SELECT my_func(x) AS mf FROM some_table ) sub;
Dadurch werden im Allgemeinen zusätzliche Funktionsaufrufe vermieden und keine zusätzlichen Laufzeitscans eingeführt. Für absolute Sicherheit sollten Sie den OFFSET 0
-Trick in Betracht ziehen oder die Einschränkungen von PostgreSQL bei der CTE-Optimierung nutzen:
SELECT (mf).* FROM ( SELECT my_func(x) AS mf FROM some_table OFFSET 0 ) sub; WITH tmp(mf) AS ( SELECT my_func(x) FROM some_table ) SELECT (mf).* FROM tmp;
PostgreSQL 9.3 und spätere Versionen bieten eine elegantere Lösung mit LATERAL
:
SELECT mf.* FROM some_table LEFT JOIN LATERAL my_func(some_table.x) AS mf ON true;
Ursache
Die zugrunde liegende Ursache ist die Erweiterung von (func()).*
durch den Parser in eine Spaltenliste. Der analysierte Baum zeigt, dass sich (func(x)).*
in Folgendes verwandelt:
<code>(my_func(x)).i, (my_func(x)).j, (my_func(x)).k, (my_func(x)).l</code>
Dieses ineffiziente Knotenklonen anstelle einer einzelnen Funktionsaufrufknotenreplikation führt zu wiederholten Aufrufen.
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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.

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.

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

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.

MySQL ist es wert, gelernt zu werden, da es sich um ein leistungsstarkes Open -Source -Datenbankverwaltungssystem handelt, das für Datenspeicher, Verwaltung und Analyse geeignet ist. 1) MySQL ist eine relationale Datenbank, die SQL zum Betrieb von Daten verwendet und für die strukturierte Datenverwaltung geeignet ist. 2) Die SQL -Sprache ist der Schlüssel zur Interaktion mit MySQL und unterstützt CRUD -Operationen. 3) Das Arbeitsprinzip von MySQL umfasst Client/Server -Architektur, Speicher -Engine und Abfrageoptimierer. 4) Die grundlegende Nutzung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, und die erweiterte Verwendung umfasst das Verbinden von Tabellen mit dem Join. 5) Zu den häufigen Fehlern gehören Syntaxfehler und Erlaubnisprobleme, und die Debugging -Fähigkeiten umfassen die Überprüfung der Syntax und die Verwendung von Erklärungskenntnissen. 6) Die Leistungsoptimierung umfasst die Verwendung von Indizes, die Optimierung von SQL -Anweisungen und die regelmäßige Wartung von Datenbanken.

MySQL ist für Anfänger geeignet, um Datenbankfähigkeiten zu erlernen. 1. Installieren Sie MySQL Server- und Client -Tools. 2. Verstehen Sie grundlegende SQL -Abfragen, wie z. B. SELECT. 3.. Stammdatenoperationen: Daten erstellen, Daten einfügen, aktualisieren und löschen. 4. Lernen Sie fortgeschrittene Fähigkeiten: Unterabfragen und Fensterfunktionen. 5. Debugging und Optimierung: Überprüfen Sie die Syntax, verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie die Auswahl*und verwenden Sie die Grenze.

In MySQL besteht die Funktion von Fremdschlüssel darin, die Beziehung zwischen Tabellen herzustellen und die Konsistenz und Integrität der Daten zu gewährleisten. Fremdeschlüssel behalten die Wirksamkeit von Daten durch Referenzintegritätsprüfungen und Kaskadierungsvorgänge bei. Achten Sie auf die Leistungsoptimierung und vermeiden Sie bei der Verwendung häufige Fehler.
