


Wie erstelle ich mithilfe von Triggern PostgreSQL-Sequenzen, die von einer anderen Spalte abhängig sind?
PostgreSQL-Sequenz basierend auf einer anderen Spalte
In PostgreSQL können Sie über einen Trigger eine Sequenz erstellen, die von einer anderen Spalte abhängt. Betrachten Sie die folgende Tabellenstruktur:
列名 | 数据类型 | 说明 |
---|---|---|
id | integer | 主键,外键关联其他表 |
seq | integer | 每个ID都有其自身的seq编号 |
data | text | 一些文本数据,与序列无关 |
Die ID-Seq stellt einen kombinierten eindeutigen Schlüssel dar.
Um die erwarteten Ergebnisse zu erzielen, müssen zwei Tabellen erstellt werden: Dinge und Sachen.
Tabelle erstellen:
CREATE TABLE things ( id serial primary key, name text ); CREATE TABLE stuff ( id integer references things, seq integer NOT NULL, notes text, PRIMARY KEY (id, seq) );
Sequenzauslöser erstellen:
Setzen Sie einen Auslöser für die Dinge-Tabelle, um für jede Zeile eingefügter Daten eine neue Sequenz zu erstellen:
CREATE FUNCTION make_thing_seq() RETURNS trigger LANGUAGE plpgsql AS $$ begin execute format('create sequence thing_seq_%s', NEW.id); return NEW; end $$; CREATE TRIGGER make_thing_seq AFTER INSERT ON things FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE make_thing_seq();
Auslöser der Füllsequenz:
Erstellen Sie abschließend einen Trigger für die Stuff-Tabelle und achten Sie dabei darauf, für jede Einfügung die richtige Reihenfolge zu verwenden:
CREATE FUNCTION fill_in_stuff_seq() RETURNS trigger LANGUAGE plpgsql AS $$ begin NEW.seq := nextval('thing_seq_' || NEW.id); RETURN NEW; end $$; CREATE TRIGGER fill_in_stuff_seq BEFORE INSERT ON stuff FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE fill_in_stuff_seq();
Demo:
In die Things- und Stuff-Tabellen eingefügte Daten erstellen und verwenden die entsprechenden Sequenzen. Zum Beispiel:
insert into things (name) values ('Joe'); insert into things (name) values ('Bob'); insert into stuff (id, notes) values (1, 'Keychain'); insert into stuff (id, notes) values (1, 'Pet goat'); insert into stuff (id, notes) values (2, 'Family photo'); insert into stuff (id, notes) values (1, 'Redundant lawnmower');
Das Ergebnis wird sein:
<code>| id | seq | notes | |---|---|---| | 1 | 1 | Keychain | | 1 | 2 | Pet goat | | 2 | 1 | Family photo | | 1 | 3 | Redundant lawnmower |</code>
Dieser Ansatz erstellt effektiv eine Sequenz basierend auf der ID-Spalte der Things-Tabelle und stellt sicher, dass für jede ID eine eindeutige Sequenz generiert wird.
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Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

Der Unterschied zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index ist: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die für die Abfrage nach Primärschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterierte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger auf Datenzeilen und ist für nicht-primäre Schlüsselspaltenabfragen geeignet.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

MySQL und Mariadb können koexistieren, müssen jedoch mit Vorsicht konfiguriert werden. Der Schlüssel besteht darin, jeder Datenbank verschiedene Portnummern und Datenverzeichnisse zuzuordnen und Parameter wie Speicherzuweisung und Cache -Größe anzupassen. Verbindungspooling, Anwendungskonfiguration und Versionsunterschiede müssen ebenfalls berücksichtigt und sorgfältig getestet und geplant werden, um Fallstricke zu vermeiden. Das gleichzeitige Ausführen von zwei Datenbanken kann in Situationen, in denen die Ressourcen begrenzt sind, zu Leistungsproblemen führen.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

Vereinfachung der Datenintegration: AmazonRDSMYSQL und Redshifts Null ETL-Integration Die effiziente Datenintegration steht im Mittelpunkt einer datengesteuerten Organisation. Herkömmliche ETL-Prozesse (Extrakt, Konvertierung, Last) sind komplex und zeitaufwändig, insbesondere bei der Integration von Datenbanken (wie AmazonRDSMysQL) in Data Warehouses (wie Rotverschiebung). AWS bietet jedoch keine ETL-Integrationslösungen, die diese Situation vollständig verändert haben und eine vereinfachte Lösung für die Datenmigration von RDSMysQL zu Rotverschiebung bietet. Dieser Artikel wird in die Integration von RDSMYSQL Null ETL mit RedShift eintauchen und erklärt, wie es funktioniert und welche Vorteile es Dateningenieuren und Entwicklern bringt.
