


IN vs ANY dans PostgreSQL : quelles sont les principales différences et quand dois-je les utiliser ?
Les principales différences et scénarios d'utilisation de IN et ANY dans PostgreSQL
Comprendre les structures IN et ANY
Dans PostgreSQL, IN et ANY sont tous deux des constructions qui effectuent des comparaisons d'ensembles pour déterminer si une valeur existe dans un ensemble.
Équivalence logique
Logiquement, IN équivaut à = ANY. Cependant, leur syntaxe et leurs fonctionnalités diffèrent.
Variations grammaticales
IN et ANY ont chacun deux variantes de syntaxe :
- IN accepte un tableau de valeurs ou une liste de valeurs séparées par des virgules.
- ANY accepte un ensemble de valeurs ou un tableau de valeurs.
Différences fonctionnelles
- Valeur transmise : IN attend une collection ou une liste de valeurs, tandis que ANY attend un tableau (le type de tableau réel).
- Utilisation de l'index : IN avec une collection peut utiliser un index, tandis que ANY avec un tableau peut ne pas utiliser d'index dans certains cas.
- Plan de requête : IN et ANY produisent des plans de requête différents dans certaines circonstances.
AVANTAGES DE TOUT
ANY offre une plus grande flexibilité car il peut être combiné avec différents opérateurs, dont =. Par exemple :
SELECT 'foo' LIKE ANY('{FOO,bar,%oo%}');
Échelle et performances
Pour un grand nombre de valeurs, l'utilisation d'ensembles pour IN et ANY peut améliorer les performances.
Inverser et exclure
Pour rechercher des lignes dont les valeurs ne sont pas dans le tableau donné :
SELECT * FROM tbl WHERE id <> ALL (ARRAY[1, 2]);
Toutes les expressions du bloc de code ci-dessus sont équivalentes et excluront les lignes avec les valeurs d'identifiant 1 et 2.
Inclusion des valeurs NULL
Par défaut, les lignes avec l'identifiant NULL seront exclues. Pour les inclure, utilisez l'expression suivante :
SELECT * FROM tbl WHERE (id = ANY ('{1, 2}')) IS NOT TRUE;
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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.

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.

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.
