


Comment gérer les valeurs NULL lors de la mise à jour de plusieurs lignes dans PostgreSQL ?
Casting NULL lors de la mise à jour de plusieurs lignes
Lors de la mise à jour de plusieurs lignes dans une table à l'aide d'une seule requête, il est essentiel de s'assurer que les valeurs étant attribués correspondent aux types de données des colonnes impliquées. Si des valeurs NULL sont impliquées, cela peut entraîner des erreurs dues à des incompatibilités de types.
Présentation du problème
Considérez la requête suivante :
UPDATE foo SET x=t.x, y=t.y FROM ( VALUES (50, 50, 1), (100, 120, 2) ) AS t(x, y, pkid) WHERE foo.pkid=t.pkid
Cette requête fonctionne pour les valeurs non NULL, mais lorsque des valeurs NULL sont introduites, une erreur se produit :
UPDATE foo SET x=t.x, y=t.y FROM ( VALUES (null, 20, 1), (null, 50, 2) ) AS t(x, y, pkid) WHERE foo.pkid=t.pkid
L'erreur est causée par la spécification de type manquante pour les valeurs NULL. PostgreSQL tente de deviner leur type en fonction du littéral, ce qui entraîne une incompatibilité avec la colonne entière x.
Solutions
Pour résoudre ce problème, plusieurs solutions peuvent être utilisées :
0. Sélectionnez la ligne avec LIMIT 0, ajoutez les lignes avec UNION ALL VALUES
UPDATE foo f SET x = t.x , y = t.y FROM ( (SELECT pkid, x, y FROM foo LIMIT 0) -- parenthesis needed with LIMIT UNION ALL VALUES (1, 20, NULL) -- no type casts here , (2, 50, NULL) ) t -- column names and types are already defined WHERE f.pkid = t.pkid;
1. Sélectionnez la ligne avec LIMIT 0, ajoutez les lignes avec UNION ALL SELECT
UPDATE foo f SET x = t.x , y = t.y FROM ( (SELECT pkid, x, y FROM foo LIMIT 0) -- parenthesis needed with LIMIT UNION ALL SELECT 1, 20, NULL UNION ALL SELECT 2, 50, NULL ) t -- column names and types are already defined WHERE f.pkid = t.pkid;
2. VALEURS Expression avec type par colonne
UPDATE foo f SET x = t.x , y = t.y FROM ( VALUES ((SELECT pkid FROM foo LIMIT 0) , (SELECT x FROM foo LIMIT 0) , (SELECT y FROM foo LIMIT 0)) -- get type for each col individually , (1, 20, NULL) , (2, 50, NULL) ) t (pkid, x, y) -- columns names not defined yet, only types. WHERE f.pkid = t.pkid;
3. VALEURS Expression avec type de ligne
UPDATE foo f SET x = (t.r).x -- parenthesis needed to make syntax unambiguous , y = (t.r).y FROM ( VALUES ('(1,20,)'::foo) -- columns need to be in default order of table ,('(2,50,)') -- nothing after the last comma for NULL ) t (r) -- column name for row type WHERE f.pkid = (t.r).pkid;
4. VALEURS Expression avec type de ligne décomposé
UPDATE foo f SET x = t.x , y = t.y FROM ( VALUES (('(1,20,)'::foo).*) -- decomposed row of values , (2, 50, NULL) ) t(pkid, x, y) -- arbitrary column names (I made them match) WHERE f.pkid = t.pkid; -- eliminates 1st row with NULL values
5. VALEURS Expression avec des types extraits du type de ligne
UPDATE foo f SET ( x, y) = (t.x, t.y) -- short notation, see below FROM ( VALUES ((NULL::foo).pkid, (NULL::foo).x, (NULL::foo).y) -- subset of columns , (1, 20, NULL) , (2, 50, NULL) ) t(pkid, x, y) -- arbitrary column names (I made them match) WHERE f.pkid = t.pkid;
Le choix de la solution dépend de facteurs tels que les performances, la commodité et le nombre de colonnes impliquées. Les solutions 4 et 5 sont généralement recommandées pour leur simplicité et leur flexibilité.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds











Le rôle principal de MySQL dans les applications Web est de stocker et de gérer les données. 1.MySQL traite efficacement les informations utilisateur, les catalogues de produits, les enregistrements de transaction et autres données. 2. Grâce à SQL Query, les développeurs peuvent extraire des informations de la base de données pour générer du contenu dynamique. 3.MySQL fonctionne basé sur le modèle client-serveur pour assurer une vitesse de requête acceptable.

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.
