


SQL vs PL/pgSQL dans PostgreSQL : quand dois-je utiliser chaque type de fonction ?
Fonctions PostgreSQL : meilleures pratiques pour SQL et PL/pgSQL
Les fonctions d'une base de données PostgreSQL peuvent être implémentées à l'aide de SQL ou de PL/pgSQL (Procedural Language/PostgreSQL). Bien que les deux techniques puissent donner des résultats similaires, la méthode à choisir dépend des exigences spécifiques du problème.
Fonction SQL
Avantages :
- Simple et direct lorsqu'il est utilisé dans des requêtes scalaires
- Surcharge minimale en cas d'appel occasionnel
- Comme il n'y a pas de structure de blocs, le code est concis
Scénarios d'utilisation :
- Requête simple sans éléments procéduraux ni variables
- Appel unique ou peu fréquent
- Exécuter en ligne dans la requête SQL
- Facile à utiliser pour les utilisateurs familiers avec SQL mais pas familiers avec PL/pgSQL
Fonctions PL/pgSQL
Avantages :
- Prend en charge la logique procédurale, les variables et le SQL dynamique
- Réutiliser les résultats du calcul dans plusieurs exécutions
- Amélioration des performances grâce à la mise en cache du plan de requête
- Détectez les erreurs et gérez les exceptions
- Fonction déclencheur
- Utilisez les instructions DDL pour modifier les objets de la base de données
Scénarios d'utilisation :
- Tâches informatiques qui ne peuvent pas être exprimées uniquement en SQL
- Génération et exécution SQL dynamiques
- Processus complexes ou gestion des erreurs
- Optimisez les appels répétés grâce à la mise en cache du plan de requête
- Exécution synchrone des modifications de la base de données
Choix entre SQL et PL/pgSQL
Pour prendre une décision éclairée, tenez compte des facteurs suivants :
- Simplicité : Les fonctions SQL sont plus simples à écrire et à comprendre.
- Performances : Les fonctions PL/pgSQL peuvent mieux fonctionner après le premier appel en raison de la mise en cache du plan.
- Flexibilité : PL/pgSQL offre une plus grande fonctionnalité grâce à des éléments procéduraux et du SQL dynamique.
- Exigences spécifiques : Tenez compte des besoins spécifiques de votre application, tels que la manipulation de variables, la gestion des erreurs ou les modifications de base de données.
Exemple d'implémentation de fonction
Utilisez l'exemple fourni dans la requête :
- f1 (fonction SQL) :
CREATE OR REPLACE FUNCTION f1(istr varchar) RETURNS text AS $$ SELECT 'hello! '::varchar || istr; $$ LANGUAGE SQL;
- f2 (fonction PL/pgSQL) :
CREATE OR REPLACE FUNCTION f2(istr varchar) RETURNS text AS $$ BEGIN RETURN 'hello! '; -- 类型默认为 text END $$ LANGUAGE plpgsql;
Dans cet exemple, les deux fonctions renvoient le même résultat pour la valeur d'entrée "world", mais l'implémentation sous-jacente est différente. f1 utilise une simple requête SQL, tandis que f2 utilise le bloc BEGIN-END et les retours implicites de PL/pgSQL.
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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.

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.
