Grundlegende Operationen und Funktionsweise von LOB
LOB oder Large Object ist ein Datentyp in einem Datenbankverwaltungssystem (DBMS), der zum Speichern großer Mengen unstrukturierter Daten wie Text, Bilder und Videos verwendet wird. Der LOB-Datentyp eignet sich zum Speichern und Bearbeiten von Daten, die nicht in eine herkömmliche Zeilen-Spalten-Struktur passen, z. B. Dokumente, Grafiken oder Audiodateien.
In diesem Artikel werden wir die grundlegenden Operationen und Arbeitsprinzipien von LOB-Datentypen in DBMS und SQL untersuchen. Wir werden auch Beispiele dafür bereitstellen, wie LOB-Datentypen in SQL verwendet werden, um große Mengen unstrukturierter Daten zu speichern und zu bearbeiten.
LOB-Datentyp
Es gibt verschiedene Arten von LOB-Daten, darunter −
BLOB (Binary Large Object)− Ein BLOB ist ein Satz binärer Daten, beispielsweise eine Bild-, Audio- oder Videodatei. BLOB-Daten werden in einer Bytefolge gespeichert und haben keinen bestimmten Zeichensatz.
CLOB (Character Large Object) – CLOB ist eine Sammlung von Zeichendaten, z. B. Text Dokument oder HTML-Datei. CLOB-Daten werden als Zeichenfolge gespeichert und haben Ein bestimmter Zeichensatz, z. B. UTF-8 oder ASCII
NCLOB (National Character Large Object) − NCLOB ähnelt CLOB, wird jedoch zum Speichern von Zeichendaten unter Verwendung nationaler Zeichensätze (z. B. Chinesisch, Japanisch oder Koreanisch) verwendet.
So funktioniert der LOB-Datentyp
LOB-Datentypen werden in einem speziellen Bereich der Datenbank gespeichert, dem sogenannten LOB-Speicherbereich. Dadurch können LOB-Daten getrennt vom Rest der Datenbank gespeichert und abgerufen werden, was die Leistung und Effizienz bei der Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Daten verbessert.
Der Zugriff auf LOB-Daten erfolgt mithilfe von Zeigern, bei denen es sich um Verweise auf den Speicherort der LOB-Daten im LOB-Speicherbereich handelt. Die Zeiger werden zusammen mit den restlichen Daten in der Datenbank gespeichert, die eigentlichen LOB-Daten werden jedoch im LOB-Speicherbereich gespeichert. Dadurch kann die Datenbank schnell und effizient auf LOB-Daten zugreifen, ohne dass das gesamte LOB in der Datenbank selbst gespeichert werden muss.LOB-Spaltenstatus
LOB-Spalten können einen von drei Zuständen haben -
-
NULL − LOB-Spalte enthält keine Daten.
-
EMPTY – LOB-Spalte enthält keine Daten und hat die Länge Null.
gefüllt – LOB-Spalte enthält Daten und hat eine Länge größer als Null.
-- Check if a LOB column is NULL SELECT doc_id FROM documents WHERE doc_text IS NULL; -- Check if a LOB column is EMPTY SELECT doc_id FROM documents WHERE doc_text IS EMPTY; -- Check if a LOB column is populated SELECT doc_id FROM documents WHERE doc_text IS NOT NULL AND doc_text IS NOT EMPTY;
-- Check if a LOB column is EMPTY but has a non-zero length SELECT doc_id FROM documents WHERE doc_text IS NOT NULL AND doc_text IS EMPTY AND LENGTH(doc_text) > 0;
In SQL können mehrere grundlegende Operationen an LOB-Daten ausgeführt werden, darunter -
LOB-Daten einfügen – LOB-Daten können mit der INSERT-Anweisung in die Datenbank eingefügt werden. LOB-Daten können als Zeichenfolgen, Dateien oder Programmvariablen angegeben werden.
-- Insert a BLOB from a file INSERT INTO images (image_id, image) VALUES (1, BFILENAME('IMAGE_DIR', 'image1.jpg')); -- Insert a CLOB from a string literal INSERT INTO documents (doc_id, doc_text) VALUES (1, 'This is the text of the document.'); -- Insert a NCLOB from a program variable DECLARE doc_text CLOB; BEGIN doc_text := 'WELCOME'; INSERT INTO documents (doc_id, doc_text) VALUES (2, doc_text); END;
LOB-Daten aktualisieren – LOB-Daten können mit der UPDATE-Anweisung aktualisiert werden. LOB-Daten können als Zeichenfolgenliterale, Dateien oder Programmvariablen angegeben werden.
-- Update a BLOB with a file UPDATE images SET image = BFILENAME('IMAGE_DIR', 'image2.jpg') WHERE image_id = 1; -- Update a CLOB with a string literal UPDATE documents SET doc_text = 'This is the updated text of the document.' WHERE doc_id = 1; -- Update a NCLOB with a program variable DECLARE doc_text CLOB; BEGIN doc_text := 'WELCOME'; UPDATE documents SET doc_text = doc_text WHERE doc_id = 2; END;
LOB-Daten auswählen – LOB-Daten können mit der „SELECT“-Anweisung aus der Datenbank abgerufen werden. LOB-Daten können als String zurückgegeben oder in eine Datei geschrieben werden.
-- Select a BLOB and write it to a file SELECT image INTO BFILENAME('IMAGE_DIR', 'image3.jpg') FROM images WHERE image_id = 1; -- Select a CLOB and return it as a string SELECT doc_text FROM documents WHERE doc_id = 1; -- Select a NCLOB and return it as a string SELECT doc_text FROM documents WHERE doc_id = 2;
LOB-Daten löschen − Mit der DELETE-Anweisung können Sie LOB-Daten aus der Datenbank löschen.
-- Delete LOB data DELETE FROM images WHERE image_id = 1; DELETE FROM documents WHERE doc_id = 1; DELETE FROM documents WHERE doc_id = 2;
Zusätzlich zu den oben beschriebenen Grundoperationen können mehrere erweiterte Operationen für LOB-Daten in SQL ausgeführt werden.
LOB-Daten durchsuchen
Der
LIKE-Operator kann verwendet werden, um nach bestimmten Mustern in LOB-Daten zu suchen. Das DBMS_LOB-Paket bietet außerdem mehrere Funktionen zum Suchen und Bearbeiten von LOB-Daten.
-- Search a CLOB for a specific pattern SELECT doc_id FROM documents WHERE doc_text LIKE '%specific pattern%'; -- Use the INSTR function to search a CLOB SELECT doc_id FROM documents WHERE INSTR(doc_text, 'specific pattern') > 0; -- Use the SUBSTR function to extract a portion of a CLOB SELECT SUBSTR(doc_text, 1, 50) FROM documents WHERE doc_id = 1;
Der
=-Operator kann verwendet werden, um LOB-Daten auf Gleichheit zu vergleichen. Das DBMS_LOB-Paket stellt außerdem die COMPARE-Funktion zum Vergleichen von LOB-Daten bereit.
-- Compare LOB data for equality SELECT doc_id FROM documents WHERE doc_text = 'This is the text of the document.'; -- Use the COMPARE function to compare LOB data SELECT doc_id FROM documents WHERE COMPARE(doc_text, 'This is the text of the document.') = 0;
Das DBMS_LOB-Softwarepaket bietet die TRUNCATE-Funktion, um LOB-Daten auf eine bestimmte Länge zu kürzen.
-- Truncate a CLOB to 50 characters UPDATE documents SET doc_text = TRUNCATE(doc_text, 50) WHERE doc_id = 1;
Das DBMS_LOB-Paket bietet die COPY-Funktion zum Kopieren von LOB-Daten von einem LOB in ein anderes.
-- Copy CLOB data from one row to another DECLARE source_doc CLOB; target_doc CLOB; BEGIN SELECT doc_text INTO source_doc FROM documents WHERE doc_id = 1; SELECT doc_text INTO target_doc FROM documents WHERE doc_id = 2; COPY(source_doc, target_doc); UPDATE documents SET doc_text = target_doc WHERE doc_id = 2; END;
Das DBMS_LOB-Paket bietet die CONCATENATE-Funktion, um zwei LOBs miteinander zu verbinden.
-- Concatenate two CLOBs together DECLARE doc1 CLOB; doc2 CLOB; doc3 CLOB; BEGIN SELECT doc_text INTO doc1 FROM documents WHERE doc_id = 1; SELECT doc_text INTO doc2 FROM documents WHERE doc_id = 2; doc3 := CONCATENATE(doc1, doc2); INSERT INTO documents (doc_id, doc_text) VALUES (3, doc3); END;
In diesem Artikel haben wir die grundlegenden Operationen und Arbeitsprinzipien von LOB-Datentypen in DBMS und SQL untersucht. Der LOB-Datentyp eignet sich zum Speichern und Bearbeiten großer Mengen unstrukturierter Daten wie Text, Bilder und Videos. Wir bieten auch Beispiele für die Verwendung des LOB-Datentyps in SQL zum Speichern, Aktualisieren, Auswählen und Löschen großer Mengen unstrukturierter Daten sowie für die Durchführung erweiterter Vorgänge wie Suchen, Vergleichen, Abschneiden, Kopieren und Zusammenführen von LOB-Daten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGrundlegende Operationen und Funktionsweise von LOB. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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.

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.

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.

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.

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 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.

MySQL unterstützt vier Indextypen: B-Tree, Hash, Volltext und räumlich. 1.B-Tree-Index ist für die gleichwertige Suche, eine Bereichsabfrage und die Sortierung geeignet. 2. Hash -Index ist für gleichwertige Suche geeignet, unterstützt jedoch keine Abfrage und Sortierung von Bereichs. 3. Die Volltextindex wird für die Volltext-Suche verwendet und ist für die Verarbeitung großer Mengen an Textdaten geeignet. 4. Der räumliche Index wird für die Abfrage für Geospatial -Daten verwendet und ist für GIS -Anwendungen geeignet.
