


Comment puis-je analyser efficacement les chaînes séparées par des virgules pour les clauses SQL WHERE ?
Traitez efficacement les chaînes séparées par des virgules pour optimiser les requêtes SQL
Dans SQL Server, lors de l'utilisation de procédures stockées, il est souvent nécessaire d'analyser les chaînes séparées par des virgules dans des listes de valeurs à utiliser dans la clause WHERE. Cela permet un filtrage dynamique des données basé sur plusieurs critères.
Description du problème :
Votre procédure stockée reçoit en paramètre une chaîne séparée par des virgules, vous devez la convertir en une instruction de clause IN, par exemple :
WHERE Account IN ('SA', 'A')
Bonnes pratiques :
Pour ce faire, vous pouvez utiliser une fonction définie par l'utilisateur (UDF) pour diviser une chaîne séparée par des virgules en valeurs individuelles. Voici un UDF efficace nommé f_split
qui accomplit cette tâche :
CREATE function [dbo].[f_split] ( @param nvarchar(max), @delimiter char(1) ) returns @t table (val nvarchar(max), seq int) as begin set @param += @delimiter ;with a as ( select cast(1 as bigint) f, charindex(@delimiter, @param) t, 1 seq union all select t + 1, charindex(@delimiter, @param, t + 1), seq + 1 from a where charindex(@delimiter, @param, t + 1) > 0 ) insert @t select substring(@param, f, t - f), seq from a option (maxrecursion 0) return end
Utilisation :
Pour utiliser la fonction f_split
, vous pouvez utiliser l'instruction suivante :
SELECT * FROM yourtable WHERE account in (SELECT val FROM dbo.f_split(@account, ','))
Comparaison des performances :
La fonctionf_split
présente des avantages de performances significatifs par rapport aux méthodes de segmentation basées sur XML. Par exemple, sur un ensemble de données comportant 100 000 enregistrements :
- Segmentation basée sur XML : 1 minute 21 secondes
-
f_split
Fonction : 43 secondes
Conclusion :
L'utilisation de la fonction f_split
fournit un moyen efficace et évolutif d'analyser des chaînes délimitées par des virgules à utiliser dans les clauses SQL WHERE. Il permet des requêtes flexibles basées sur plusieurs critères et améliore les performances des procédures stockées qui gèrent ces entrées.
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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.
