Wie kann ich berechnete Spalten in PostgreSQL emulieren?
Simulieren berechneter Spalten in PostgreSQL
Im Gegensatz zu MS SQL Server unterstützt PostgreSQL berechnete Spalten nicht nativ. Allerdings replizieren mehrere Methoden diese Funktionalität effektiv.
PostgreSQL 12 und höher
PostgreSQL 12 führte STORED-generierte Spalten ein, die das Verhalten der berechneten Spalten von SQL Server widerspiegeln. Diese Spalten werden physisch in der Tabelle gespeichert und sind bei Abfragen leicht zugänglich.
CREATE TABLE tbl ( int1 int, int2 int, product bigint GENERATED ALWAYS AS (int1 * int2) STORED );
PostgreSQL 11 und früher
Für ältere PostgreSQL-Versionen erfordert die Simulation virtuell generierter Spalten Funktionen und Attributnotation.
Funktionssyntax:
CREATE FUNCTION col(tbl) RETURNS type AS 'expression';
Verwendung:
SELECT tbl.col, ... FROM tbl;
Dieser Ansatz ahmt eine virtuell generierte Spalte nach; Es ist jedoch nicht in SELECT *
enthalten.
Alternative Ansätze
-
Ansichten: Erstellen Sie eine Ansicht, die die berechnete Spalte enthält. Mit
SELECT *
werden sowohl die ursprünglichen als auch die berechneten Spalten abgerufen. - Trigger: Implementieren Sie persistente berechnete Spalten, indem Sie Trigger erstellen, um die berechnete Spalte automatisch zu aktualisieren, wenn sich ihre Quellspalten ändern.
- Materialisierte Ansichten: Bei häufig abgefragten berechneten Spalten führen materialisierte Ansichten eine Vorberechnung und Speicherung der Ergebnisse durch und optimieren so die Leistung.
Wichtige Überlegungen:
- GESPEICHERT generierte Spalten (PostgreSQL 12) sind in
SELECT *
enthalten. - Funktionen, die virtuell generierte Spalten emulieren, müssen als
IMMUTABLE
definiert werden, um Ausdrucksindizes zu ermöglichen. - Materialisierte Ansichten sind ideal für persistente berechnete Spalten, die häufigen Zugriff erfordern.
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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.

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.
