Wie aktualisiere ich bestimmte Postgres-Zeilen aus einer CSV-Datei?
Verwenden von CSV-Daten zum Aktualisieren bestimmter Postgres-Zeilen
Diese Anleitung zeigt, wie Sie ausgewählte Zeilen in einer PostgreSQL-Tabelle mithilfe von Daten aus einer CSV-Datei effizient aktualisieren. Für diese Aufgabe nutzen wir die Befehle COPY
und UPDATE
.
Szenario:
Stellen Sie sich eine PostgreSQL-Tabelle „tbl“ mit den Spalten „id“, „banana“ und „apple“ vor. Das Ziel besteht darin, basierend auf den Informationen in einer CSV-Datei nur die Spalte „Banane“ für bestimmte Zeilen zu aktualisieren.
Vorgehensweise:
Die Lösung umfasst diese Schritte:
-
Erstellen Sie eine temporäre Tabelle:
Erstellen Sie eine temporäre Tabelle
tmp_x
, die die Struktur der Tabelle „tbl“ widerspiegelt:CREATE TEMP TABLE tmp_x (id int, apple text, banana text);
Nach dem Login kopieren -
CSV-Daten importieren:
Importieren Sie den Inhalt der CSV-Datei mit dem Befehl
tmp_x
inCOPY
. Denken Sie daran,/absolute/path/to/file
durch den tatsächlichen Dateipfad zu ersetzen:COPY tmp_x FROM '/absolute/path/to/file' (FORMAT csv);
Nach dem Login kopieren -
Aktualisieren Sie die Haupttabelle:
Führen Sie eine
UPDATE
-Anweisung aus, um die Spalte „Banane“ in „tbl“ zu ändern. Dabei werden Daten austmp_x
verwendet, die Zeilen basierend auf der Spalte „id“ abgleichen:UPDATE tbl SET banana = tmp_x.banana FROM tmp_x WHERE tbl.id = tmp_x.id;
Nach dem Login kopieren -
Entfernen Sie die temporäre Tabelle:
Entfernen Sie nach dem Update die temporäre Tabelle:
DROP TABLE tmp_x;
Nach dem Login kopieren
Alternative Ansätze:
-
Vereinfachte temporäre Tabellenerstellung: Wenn Ihre CSV-Datei mit der Struktur von „tbl“ übereinstimmt, können Sie
tmp_x
prägnanter erstellen:CREATE TEMP TABLE tmp_x AS SELECT * FROM tbl LIMIT 0;
Nach dem Login kopieren -
Vermeiden von Superuser-Berechtigungen: Für
COPY
Vorgänge ohne Superuser-Rechte verwenden Sie den psql-Metabefehl:\copy tmp_x FROM '/absolute/path/to/file' (FORMAT csv);
Nach dem Login kopieren
Hilfreiche Links:
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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

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 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.

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.
