


Pourquoi SQL Server Management Studio semble-t-il ignorer les erreurs de syntaxe dans les requêtes ?
Comportement inattendu de SQL Server Management Studio avec des erreurs de syntaxe
SQL Server Management Studio (SSMS) présente parfois un comportement surprenant : il peut sembler ignorer les erreurs de syntaxe dans les requêtes. Cela peut conduire à des résultats inattendus et constitue une source fréquente d’erreurs dans le développement SQL. Examinons une étude de cas :
La requête suivante, par exemple, s'exécute sans générer d'erreur dans SSMS :
delete from Photo where hs_id in (select hs_id from HotelSupplier where id = 142)
Cependant, la colonne hs_id
n'existe pas dans la table HotelSupplier
. L'exécution indépendante de la sous-requête produit une erreur.
La raison de cet écart réside dans la gestion des références de colonnes non qualifiées. SQL permet de référencer des colonnes sans indiquer explicitement la table à laquelle elles appartiennent. Dans ce cas, SSMS interprète hs_id
dans la sous-requête comme appartenant à la table Photo
(la requête externe).
Par conséquent, la requête est effectivement interprétée comme :
delete from Photo where Photo.hs_id in (select Photo.hs_id from HotelSupplier where id = 142)
Cela se simplifie en :
delete from Photo where Photo.hs_id = Photo.hs_id
Le résultat ? Toutes les lignes de la table Photo
où hs_id
n'est pas NULL sont supprimées, que HotelSupplier
contienne ou non des lignes avec id = 142
.
Bien que ce comportement soit techniquement valide en SQL, il constitue une source potentielle de problèmes importants. La vérification syntaxique apparemment indulgente dans SSMS peut masquer des erreurs, conduisant à une manipulation incorrecte des données. Qualifiez toujours explicitement vos références de colonnes pour éviter cette ambiguïté et garantir l'exactitude de vos requêtes SQL.
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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.

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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.
