


Wie füge ich Daten in mehrere verwandte Postgres-Tabellen in einer einzigen Abfrage ein?
Dateneinfügung mit einer einzigen Abfrage über mehrere verwandte Postgres-Tabellen hinweg
Diese Anleitung befasst sich mit der Herausforderung, Daten mit einer einzigen SQL-Abfrage in mehrere miteinander verbundene Postgres-Tabellen einzufügen, insbesondere wenn ein Primärschlüssel aus einer ersten Einfügung abgerufen und bei nachfolgenden Einfügungen als Fremdschlüssel verwendet werden muss.
Das Problem: Effizientes Einfügen von Daten in drei oder mehr verwandte Tabellen innerhalb einer einzigen Abfrage, um sicherzustellen, dass die richtigen Fremdschlüsselbeziehungen beibehalten werden.
Lösung: Nutzung datenverändernder CTEs
Common Table Expressions (CTEs) bieten eine elegante Lösung. Datenmodifizierende CTEs ermöglichen sequentielle INSERT-Operationen, bei denen jede nachfolgende Einfügung auf den Ergebnissen der vorherigen basiert.
Implementierungsbeispiel:
Im Folgenden wird das Einfügen von Daten in drei Tabellen (sample
, sample1
, sample2
) mithilfe datenmodifizierender CTEs veranschaulicht:
WITH ins1 AS ( INSERT INTO sample(firstname, lastname) VALUES ('fai55', 'shaggk') RETURNING id AS sample_id ), ins2 AS ( INSERT INTO sample1 (sample_id, adddetails) SELECT sample_id, 'ss' FROM ins1 RETURNING user_id ) INSERT INTO sample2 (user_id, value) SELECT user_id, 'ss2' FROM ins2;
Erklärung:
ins1
: Fügt eine Zeile in die Tabellesample
ein und gibt den neu generiertenid
(Primärschlüssel) alssample_id
zurück.ins2
: Verwendet dassample_id
vonins1
, um eine Zeile insample1
einzufügen und das generierteuser_id
zurückzugeben.- Final
INSERT
: Verwendet dasuser_id
vonins2
, um Daten insample2
einzufügen.
Alternative: Batch-Einfügung mit CTEs
Dieser Ansatz verarbeitet mehrere Datenzeilen gleichzeitig:
WITH data(firstname, lastname, adddetails, value) AS ( VALUES ('fai55', 'shaggk', 'ss', 'ss2'), ('fai56', 'XXaggk', 'xx', 'xx2') ), ins1 AS ( INSERT INTO sample (firstname, lastname) SELECT firstname, lastname FROM data RETURNING firstname, lastname, id AS sample_id ), ins2 AS ( INSERT INTO sample1 (sample_id, adddetails) SELECT ins1.sample_id, d.adddetails FROM data d JOIN ins1 USING (firstname, lastname) RETURNING sample_id, user_id ) INSERT INTO sample2 (user_id, value) SELECT ins2.user_id, d.value FROM data d JOIN ins1 USING (firstname, lastname) JOIN ins2 USING (sample_id);
Dadurch werden mehrere Zeilen effizient eingefügt, indem sie innerhalb des data
CTE.
Wichtige Überlegungen:
- Fremdschlüsseleinschränkungen: Stellen Sie sicher, dass geeignete Fremdschlüsseleinschränkungen definiert sind, um die referenzielle Integrität aufrechtzuerhalten.
-
ON CONFLICT-Klausel: Verwenden Sie
ON CONFLICT
, um potenzielle Fehler durch doppelte Schlüssel zu verwalten. - Parallelität: Achten Sie bei gleichzeitigen Datenschreibvorgängen auf mögliche Rennbedingungen.
Dieser umfassende Ansatz bietet eine robuste und effiziente Methode zum Verwalten der Dateneinfügung in verwandte Postgres-Tabellen innerhalb einer einzigen Abfrage.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie füge ich Daten in mehrere verwandte Postgres-Tabellen in einer einzigen Abfrage ein?. 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.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das hauptsächlich zum schnellen und zuverlässigen Speicher und Abrufen von Daten verwendet wird. Sein Arbeitsprinzip umfasst Kundenanfragen, Abfragebedingungen, Ausführung von Abfragen und Rückgabergebnissen. Beispiele für die Nutzung sind das Erstellen von Tabellen, das Einsetzen und Abfragen von Daten sowie erweiterte Funktionen wie Join -Operationen. Häufige Fehler umfassen SQL -Syntax, Datentypen und Berechtigungen sowie Optimierungsvorschläge umfassen die Verwendung von Indizes, optimierte Abfragen und die Partitionierung von Tabellen.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

MySQL wird für seine Leistung, Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung der Gemeinschaft ausgewählt. 1.MYSQL bietet effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, die mehrere Datentypen und erweiterte Abfragevorgänge unterstützen. 2. Übernehmen Sie die Architektur der Client-Server und mehrere Speichermotoren, um die Transaktion und die Abfrageoptimierung zu unterstützen. 3. Einfach zu bedienend unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und Programmiersprachen. V.

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.

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

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.
