


Les requêtes SQL Server peuvent-elles utiliser la position ordinale pour la sélection des données ?
Position ordinale dans la sélection de données SQL Server
La récupération des données de colonne à l'aide de la position ordinale est généralement déconseillée car il s'agit d'une pratique non portable qui peut conduire aux erreurs. Cependant, dans certains scénarios, comme les processus occasionnels d’importation de données, cela peut être nécessaire. Cet article explore si les positions ordinales peuvent être utilisées pour sélectionner des données dans SQL Server.
Pouvons-nous utiliser la position ordinale pour sélectionner des données ?
La réponse directe est non. SQL Server ne prend pas en charge l'utilisation de positions ordinales pour sélectionner les données de colonne. Au lieu de cela, vous devez spécifier explicitement les noms de colonnes dans vos requêtes.
Solution de contournement : union de tables avec des noms de colonnes connus
Si vous connaissez le numéro mais pas les noms des colonnes, vous pouvez utiliser une solution de contournement impliquant l'union de deux tables :
select NULL as C1, NULL as C2 where 1 = 0 -- Returns empty table with predefined column names union all select * from Test -- There should be exactly 2 columns, but names and data type doesn't matter
Cela crée une table avec deux colonnes, [C1] et [C2], dont vous pouvez sélectionner les données à l'aide de positions ordinales :
select [2] from Test
Remarque : Cette approche n'est pas pratique pour les tableaux avec un grand nombre de colonnes et fonctionne mieux pour les tableaux avec un nombre de colonnes petit et prédéfini.
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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

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 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.

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.
