


Wie kann ich SQL-Ergebnisse so anordnen, dass sie mit der Reihenfolge der Werte in einer IN-Liste übereinstimmen?
Ordnen Sie die Ergebnisse in der Reihenfolge der IN-Liste
In SQL besteht ein häufiges Szenario darin, den IN-Operator zu verwenden, um Daten basierend auf einem angegebenen Wertesatz abzurufen. In diesem Fall möchten Sie die Ergebnisse möglicherweise in der Reihenfolge in der IN-Liste anordnen.
In PostgreSQL-Versionen vor 8.4 bestand eine Möglichkeit, diese Sortierung zu erreichen, darin, eine korrelierte Unterabfrage zu verwenden. Für 8.2 und höher ist jedoch ein effizienterer Ansatz verfügbar:
VALUES-Funktion
PostgreSQL hat in Version 8.2 die VALUES-Funktion eingeführt, die die Erstellung von In-Memory-Tabellen ermöglicht. Mit dieser Funktion kann eine temporäre Tabelle erstellt werden, die die gewünschte Reihenfolge der Werte enthält:
select c.* from comments c join ( values (1,1), (3,2), (2,3), (4,4) ) as x (id, ordering) on c.id = x.id order by x.ordering
In dieser Abfrage:
- Die VALUES-Funktion erstellt eine temporäre Tabelle mit dem Namen „x“, die zwei Spalten enthält: „id“ und „ordering“.
- Die Spalte „id“ enthält den in der IN-Klausel angegebenen Wert.
- Die Spalte „Reihenfolge“ weist jedem Wert eine numerische Reihenfolge zu und sorgt so für die gewünschte Anordnung der Ergebnisse.
- Die temporäre Tabelle „x“ wird mit der Tabelle „Kommentare“ basierend auf der gemeinsamen Spalte „id“ verknüpft.
- Abschließend werden die Ergebnisse nach der Spalte „Reihenfolge“ sortiert, wodurch die gewünschte Reihenfolge der Kommentare generiert wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich SQL-Ergebnisse so anordnen, dass sie mit der Reihenfolge der Werte in einer IN-Liste übereinstimmen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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

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.
