Welche Möglichkeiten gibt es, Datenbankeinträge zu löschen?

Einführung

Das Löschen von Datenbankeinträgen ist ein sehr häufiger Bedarf. Wenn die Daten ihren Wert verlieren, werden wir sie löschen, aber wenn es nicht richtig gemacht wird, werden wir es tun Oft werden wertvolle Daten gelöscht, was zum Verlust wichtiger Daten führt. Nur durch die Verwendung vernünftiger Löschmethoden können wir die Datenressourcen besser nutzen.

Löschmethode

Physisches Löschen

Beim physischen Löschen werden ein oder mehrere Datensätze direkt aus der Datenbank gelöscht und die Daten von der Festplatte gelöscht. Sie können DELETE FROMSQL verwenden Bei der Anweisungsimplementierung führt diese Methode dazu, dass der Datensatz dauerhaft gelöscht wird und nicht abgerufen werden kann. Sie eignet sich im Allgemeinen für kleine Projekte oder Projekte mit geringer Datenbedeutung und kann die Auslastung der Datenbankressourcen verbessern. Die physische Löschmethode ist die einfachste und grundlegendste Datenlöschmethode. Ich werde sie hier nicht vorstellen. Schauen wir uns hauptsächlich die logische Löschmethode an.

Logisches Löschen

Das sogenannte logische Löschen soll den Effekt erzielen, dass der Datensatz gelöscht wurde, die Daten jedoch tatsächlich noch in der Datenbank vorhanden sind, dieser Teil der Daten jedoch vorhanden ist für den Benutzer verborgen. Einige große Anwendungen mit hoher Datenkorrelation und hoher Datenbedeutung verwenden häufig diese Löschmethode. Sie kann praktische Funktionen wie Papierkorb, Löschwiederherstellung und Anzeige historischer Versionen implementieren.

Anwendungsszenarien

Wenn Sie beispielsweise in einigen Postfachanwendungen eine E-Mail löschen, wird die E-Mail nicht direkt gelöscht, sondern in den Papierkorb verschoben. Sie können die Wiederherstellung abschließen Durch das Löschen und andere Vorgänge von E-Mails können versehentliches Löschen und andere Situationen wirksam verhindert werden.
Ein weiteres Beispiel: Blog-Verwaltungsplattformen bieten im Allgemeinen Funktionen wie das Anzeigen des Änderungsverlaufs und das Vergleichen historischer Versionen. Wir können den Änderungsverlauf von Artikeln problemlos anzeigen und eine frühere Version wiederherstellen.

Implementierungsideen

Markierungslöschung

Die logische Löschfunktion kann einfach implementiert werden, indem das Markierungsfeld in der Tabelle gelöscht wird, das normalerweise aufgezeichnet wird ist auf 0 gesetzt und das Feld der gelöschten Datensätze ist auf 1 gesetzt. Fügen Sie bei der Abfrage eine where-Bedingung hinzu, um mit 0 markierte Datensätze zu filtern und zu löschen, damit die logische Löschfunktion zu diesem Zeitpunkt realisiert werden kann Das Unternehmen muss nur die Datensätze löschen. Ändern Sie einfach das Löschmarkierungsfeld auf 1.

Zipper

Die Zipper-Methode stammt aus dem Data Warehouse und ist für die Art und Weise definiert, wie Tabellen Daten im Data Warehouse-Design speichern. Der sogenannte Zipper dient dazu, den Verlauf aufzuzeichnen und eine Sache aufzuzeichnen Beginnend mit dem aktuellen Stand. Der Zipper-Algorithmus ist einer der typischsten Algorithmen im Bereich Data Warehouse.
Der Unterschied zwischen dieser Tabellenstruktur und einer gewöhnlichen Tabelle besteht darin, dass es zwei weitere Felder (START_DATE&END_DATE) gibt, die die Gültigkeitszeit des Datensatzes angeben, nämlich die Hinzufügungszeit des Datensatzes und die maximale Gültigkeitszeit des Datensatzes aufzeichnen.

• Die Datentabelle verwendet einen gemeinsamen Primärschlüssel, wobei id und START_DATE verwendet werden, um einen bestimmten Datensatz eindeutig darzustellen, wie zum Beispiel:

  
  

  CREATE TABLE `table_name` (
  `id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `start_date` datetime NOT NULL,
  `end_date` datetime NOT NULL,
  ...,primary key(`id`,`start_date`)
  )ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

• Beim Hinzufügen eines Datensatzes kann START_DATE auf die aktuelle Zeit gesetzt werden, END_DATE kann auf Null oder eine Zeit in der Zukunft gesetzt werden, um Unendlichkeit darzustellen, wie zum Beispiel:

  
  

  insert into table_name(start_date,end_date,...) values(当前时间,一百年后,...);

• Beim Abfragen von Daten müssen Sie nur das Datum filtern, um die aktuell gültigen Datensätze zu erhalten, z. B.

  
  

  select * from table_name where id=记录ID and start_date<=当前时间 and end_date>当前时间;

• Die Art und Weise, Datensätze zu ändern, unterscheidet sich von der herkömmlichen Methode. Der Änderungsvorgang ändert nicht direkt einen Datensatz in der Datenbank, sondern legt die END_DATE von fest Der geänderte ursprüngliche gültige Datensatz wird zur aktuellen Zeit hinzugefügt und dann ein neuer hinzugefügt. Ein vollständiger, geänderter Datensatz, z. B.:

  
  

  update table_name set end_date=当前时间 where id=原记录ID and end_date=一百年后;insert into table_name(id,start_date,end_date,...) values(原记录ID,当前时间,一百年后,...);

• Die Löschung Die Bedienung ist sehr einfach und verschiebt den Datensatz nicht wirklich aus der Datentabelle. Stellen Sie lediglich den aufgezeichneten END_DATE auf die aktuelle Zeit ein, z. B.:

  
  

  update table_name set end_date=当前时间 where id=删除记录ID;

• Auf diese Weise können Sie die Änderungen in den Daten vollständig aufzeichnen und die folgende Abfrageanweisung verwenden, um die vollständige Versionsliste eines Datensatzes abzurufen und den Inhalt einer bestimmten Version anzuzeigen:
  " sql
  -- Versionsliste abrufen
  

• select start_date from table_name where id=记录ID order by start_date;

-- Spezifische Versionsinhalte anzeigen

select * from table_name where id=记录ID and start_date=版本日期;

写在最后

不同的业务需要根据其应用场景来选择合适的数据删除方式，一般的应用可以采用物理删除的方式，简单粗暴地将数据擦除，这样可以有效提高数据库地利用率，如果历史数据一点价值都没有或者价值不高，那还留着干什么，这时如果采用逻辑删除地方式反而加重了数据库的负担，浪费了大量宝贵的资源。但是有些项目如金融、交通、能源等领域的历史数据，往往具有很高的利用价值，通过对这些数据进行分析总结，可以更好的了解该领域的发展情况和健康程度，以及对未来的发展规划起到一定指导作用，这时就要采用逻辑删除的方式，虽然数据管理平台为了便于管理，删除了过期的数据，但数据分析系统仍能从数据库中获取到历史数据，通过抽取转换加载的过程，将历史数据转化为高价值的内容，这是目前信息技术发展的主要趋势。

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