


Comment puis-je additionner des valeurs séparées par des virgules dans MySQL 4 sans utiliser de procédures stockées ?
Résumer une colonne séparée par des virgules dans MySQL 4 (pas 5)
Dans MySQL 4, effectuer une opération sur une colonne séparée par des virgules sans l'utilisation d'outils externes peut s'avérer difficile en raison du manque de capacités avancées de manipulation de chaînes. Cet article explore des approches alternatives pour additionner de telles colonnes dans MySQL 4.
Manipulations de chaînes non triviales
Malheureusement, MySQL 4 ne prend pas en charge les procédures stockées, qui offrent fonctions de manipulation de chaînes plus sophistiquées. Cela rend difficile l'exécution de calculs complexes sur des valeurs séparées par des virgules directement à l'aide d'instructions SQL.
Approches alternatives
Une approche possible consiste à mettre à niveau vers MySQL 5 ou version ultérieure, qui inclut la prise en charge des procédures stockées et permet la création de fonctions personnalisées pour gérer de telles opérations. Voici une de ces fonctions qui peut être utilisée dans MySQL 5.0 pour additionner des valeurs séparées par des virgules :
<code class="sql">DELIMITER // CREATE FUNCTION SUM_OF_LIST(s TEXT) RETURNS DOUBLE DETERMINISTIC NO SQL BEGIN DECLARE res DOUBLE DEFAULT 0; WHILE INSTR(s, ",") > 0 DO SET res = res + SUBSTRING_INDEX(s, ",", 1); SET s = MID(s, INSTR(s, ",") + 1); END WHILE; RETURN res + s; END // DELIMITER ;</code>
Cette fonction peut être utilisée comme suit :
<code class="sql">mysql> SELECT SUM_OF_LIST("5,2.1") AS Result; +--------+ | Result | +--------+ | 7.1 | +--------+</code>
Limitations
Bien que cette fonction fournisse une solution pour additionner les valeurs séparées par des virgules dans MySQL 5.0, il est important de noter qu'elle peut ne pas gérer tous les scénarios avec élégance. Par exemple, il traite les virgules de fin et les valeurs vides différemment par rapport aux autres environnements. Par conséquent, une validation et des tests minutieux sont recommandés lors de l’utilisation de cette approche.
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INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.
