


Wie kann ich eine Tabelle in SQL mithilfe verknüpfter Werte aus mehreren Tabellen aktualisieren?
Mit JOIN die SQL Server-Tabelle aktualisieren
Die Verwendung von JOIN zum Aktualisieren von Datenbanktabellen ist eine leistungsstarke Technik zum Ändern von Daten basierend auf den Beziehungen zwischen mehreren Tabellen. In Microsoft SQL Server kann die UPDATE-Anweisung in Verbindung mit JOIN verwendet werden, um diesen Zweck zu erreichen.
Frage:
Sie müssen ein Feld in der Tabelle „item_master“ mit JOIN-Werten aus drei anderen Tabellen („group_master“, „Manufacturer_Master“ und „item_master“ selbst) aktualisieren.
Lösung:
Schritt 1: JOIN-Abfrage erstellen
SELECT im.itemid, im.sku AS iSku, gm.SKU AS GSKU, mm.ManufacturerId AS ManuId, mm.ManufacturerName, im.mf_item_number, mm.ManufacturerID FROM item_master im JOIN group_master gm ON im.sku = gm.sku JOIN Manufacturer_Master mm ON gm.ManufacturerID = mm.ManufacturerID WHERE im.mf_item_number LIKE 'STA%' AND gm.manufacturerID = 34;
Diese Abfrage ruft alle übereinstimmenden Zeilen aus drei Tabellen ab und filtert basierend auf angegebenen Kriterien.
Schritt 2: Felder mit JOIN aktualisieren
Die folgende UPDATE-Anweisung setzt das Feld „mf_item_number“ der Tabelle „item_master“ auf den Wert von „gm.SKU“, indem sie den Tabellenalias (im, gm, mm) in der JOIN-Klausel verwendet:
UPDATE im SET mf_item_number = gm.SKU FROM item_master im JOIN group_master gm ON im.sku = gm.sku JOIN Manufacturer_Master mm ON gm.ManufacturerID = mm.ManufacturerID WHERE im.mf_item_number LIKE 'STA%' AND gm.manufacturerID = 34;
Anleitung:
- Die Zieltabelle für das Update ist „item_master“ (alias „im“).
- Der zu aktualisierende Wert ist „gm.SKU“ (aus der Tabelle „group_master“).
- Die JOIN-Klausel stellt sicher, dass die zu aktualisierenden Zeilen die angegebenen Bedingungen erfüllen.
- Diese Abfrage aktualisiert alle „mf_item_number“-Felder in der Tabelle „item_master“, die die angegebenen Bedingungen erfüllen, unter Verwendung des entsprechenden „SKU“-Werts in der Tabelle „group_master“.
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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.
