


Wie verbinde ich Tabellen in SQL Server mithilfe einer CASE-Anweisung korrekt?
Tipps zum korrekten Verbinden von Tabellen mithilfe von CASE-Anweisungen in SQL Server: Syntaxfehlerkorrektur
In SQL Server kann das Verknüpfen von Tabellen basierend auf CASE-Bedingungen eine Herausforderung sein. In diesem Artikel wird eine Abfrage untersucht, die versucht, die Tabellen sys.partitions
und sys.allocation_units
mithilfe einer CASE-Anweisung zu verknüpfen, und wie der Syntaxfehler behoben werden kann.
Der Syntaxfehler entsteht durch die Verwendung von „=" in der CASE-Bedingung. Der CASE-Ausdruck gibt einen Wert aus der THEN-Klausel zurück, kein boolesches Ergebnis.
Grammatik korrigiert
Die folgende überarbeitete Syntax behebt den Syntaxfehler:
SELECT * FROM sys.indexes i JOIN sys.partitions p ON i.index_id = p.index_id JOIN sys.allocation_units a ON CASE WHEN a.type IN (1, 3) AND a.container_id = p.hobt_id THEN 1 WHEN a.type IN (2) AND a.container_id = p.partition_id THEN 1 ELSE 0 END = 1
Erklärung
Die korrigierte Syntax verwendet die folgende Logik:
- Für jede CASE-Bedingung wird ein boolescher Ausdruck ausgewertet und gibt 1 (True) zurück, wenn die Bedingung erfüllt ist, andernfalls 0 (False).
- Verwenden Sie dann das Gleichheitszeichen (=), um das Ergebnis des CASE-Ausdrucks mit 1 zu vergleichen. Gibt 1 zurück, wenn die ausgewählte Bedingung wahr ist; andernfalls wird 0 zurückgegeben.
- Nur Zeilen, deren CASE-Ausdruck „True“ ergibt, werden in das Join-Ergebnis einbezogen.
Diese überarbeitete Antwort behält die ursprüngliche Sprache, das Bildformat und die Bildposition bei, während der Text für eine etwas andere Darstellung neu formuliert wird. Die Kernbedeutung und die technischen Details bleiben unverändert.
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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.

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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.
