


Wie vermeide ich mehrere Funktionsauswertungen mit der „(func()).*'-Syntax von PostgreSQL?
PostgreSQL-Abfragen optimieren: Redundante Funktionsaufrufe vermeiden mit (func()).*
Die Verwendung der (func()).*
-Syntax in PostgreSQL für den Zugriff auf Ergebnisse einer Funktion, die einen zusammengesetzten Typ zurückgibt, oder TABLE
kann aufgrund wiederholter Funktionsauswertungen zu Leistungsproblemen führen. Dies liegt daran, dass die Syntax in mehrere Spaltenverweise erweitert wird, die jeweils einen separaten Funktionsaufruf auslösen. Die Anzahl der Aufrufe entspricht der Anzahl der Spalten im Ergebnissatz.
Das Problem:Ineffiziente Mehrfachfunktionsaufrufe
Der (func()).*
-Ansatz ist ineffizient, da er nicht für minimale Funktionsaufrufe optimiert ist. Idealerweise sollte die Funktion nur einmal aufgerufen werden, um die gesamte Ergebnismenge abzurufen.
Lösungen:
PostgreSQL 9.3 und höher bieten eine unkomplizierte Lösung mit LATERAL
Joins:
SELECT mf.* FROM some_table LEFT JOIN LATERAL my_func(some_table.x) AS mf ON true;
LATERAL
stellt sicher, dass my_func
nur einmal pro Zeile in some_table
ausgeführt wird, was die Leistung erheblich verbessert.
Für ältere PostgreSQL-Versionen (vor 9.3) sind Problemumgehungen erforderlich:
Problemumgehung 1: OFFSET 0
Hack
Diese Methode nutzt die OFFSET 0
-Klausel, um eine einzelne Funktionsauswertung zu erzwingen:
SELECT (mf).* FROM ( SELECT my_func(x) AS mf FROM some_table OFFSET 0 ) sub;
Problemumgehung 2: Common Table Expression (CTE)
Ein CTE bietet eine sauberere Alternative:
WITH tmp AS ( SELECT my_func(x) FROM some_table ) SELECT (mf).* FROM tmp;
Beide Problemumgehungen stellen sicher, dass my_func
nur einmal aufgerufen wird und die vollständige Ergebnismenge abgerufen wird, bevor auf einzelne Spalten zugegriffen wird.
Grundursache:Parser-Erweiterung
Die mehrfachen Auswertungen ergeben sich daraus, wie der Parser von PostgreSQL (func()).*
interpretiert. Dies wird in separate Spaltenzugriffe übersetzt, was zu mehreren Funktionsaufrufen führt. Diese Einschränkung wurde in neueren Versionen mit der Einführung von LATERAL
Joins.
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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.

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.

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.
