


Comment les colonnes calculées stockées PostgreSQL peuvent-elles améliorer les performances des requêtes complexes ?
Colonne virtuelle pour stocker la requête
PostgreSQL propose de nombreuses façons d'incorporer des calculs complexes ou des sous-requêtes dans le schéma d'une table. Une approche consiste à créer une vue qui fournit une représentation virtuelle des données qui peut être interrogée comme une table normale. Cependant, la vue n'est pas stockée dans la base de données et est recalculée pour chaque requête, ce qui peut réduire l'efficacité des requêtes complexes fréquemment utilisées.
Une autre approche consiste à utiliser une colonne calculée stockée, qui vous permet de définir la valeur d'une colonne en fonction d'une expression qui contient d'autres colonnes ou sources de données externes. Une colonne calculée stockée est physiquement stockée dans la table et sa valeur est calculée et mise à jour chaque fois que les données sous-jacentes changent.
Pour utiliser des colonnes calculées stockées pour stocker une sous-requête en tant que pseudo-colonne, vous pouvez créer une fonction qui encapsule la sous-requête et la référencer dans la définition de la colonne calculée. Voici un exemple de la façon de procéder :
CREATE FUNCTION col3(tbl_a) RETURNS int8 LANGUAGE SQL STABLE AS $$ SELECT sum(colx) FROM tbl_b b WHERE b.a_id = .a_id $$; ALTER TABLE tbl_a ADD COLUMN col3 INT8 STORED AS col3(tbl_a);
Cette méthode vous permet d'interroger les colonnes dérivées comme les colonnes normales :
SELECT a_id, col1, col2, col3 FROM tbl_a;
Par rapport aux vues, l'avantage de l'utilisation de colonnes calculées stockées est que les valeurs des colonnes sont physiquement stockées et n'ont pas besoin d'être recalculées pour chaque requête, améliorant ainsi les performances des requêtes complexes fréquemment utilisées. De plus, les colonnes calculées stockées sont entièrement intégrées au schéma de table, ce qui leur permet d'être utilisées pour les index, les contraintes de clé étrangère et d'autres opérations de base de données.
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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.

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.

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 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.

MySQL vaut la peine d'être appris car il s'agit d'un puissant système de gestion de la base de données open source adapté au stockage, à la gestion et à l'analyse des données. 1) MySQL est une base de données relationnelle qui utilise SQL pour faire fonctionner les données et convient à la gestion structurée des données. 2) Le langage SQL est la clé pour interagir avec MySQL et prend en charge les opérations CRUD. 3) Le principe de travail de MySQL inclut l'architecture client / serveur, le moteur de stockage et l'optimiseur de requête. 4) L'utilisation de base comprend la création de bases de données et de tables, et l'utilisation avancée implique de rejoindre des tables à l'aide de la jointure. 5) Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes d'autorisation, et les compétences de débogage incluent la vérification de la syntaxe et l'utilisation des commandes Explication. 6) L'optimisation des performances implique l'utilisation d'index, l'optimisation des instructions SQL et la maintenance régulière des bases de données.
