


Comment puis-je mettre à jour une table Oracle à l'aide de sous-requêtes corrélées ?
Utilisation de sous-requêtes corrélées pour mettre à jour les données de table dans Oracle SQL
Lorsque les données d'une table doivent être mises à jour à partir d'une autre table en fonction des ID correspondants, Oracle SQL fournit un mécanisme puissant appelé mises à jour associées. Cette approche permet des mises à jour transparentes en utilisant des sous-requêtes dans les instructions SQL.
Regardons un exemple dans lequel nous mettrons à jour le tableau 1 avec les données du tableau 2 en fonction de son identifiant correspondant.
<code>Table 1: id name desc ----------------------- 1 a abc 2 b def 3 c adf Table 2: id name desc ----------------------- 1 x 123 2 y 345</code>
Pour réaliser cette mise à jour dans Oracle SQL, nous pouvons utiliser la requête suivante :
UPDATE table1 t1 SET (name, desc) = (SELECT t2.name, t2.desc FROM table2 t2 WHERE t1.id = t2.id) WHERE EXISTS ( SELECT 1 FROM table2 t2 WHERE t1.id = t2.id )
Cette requête utilise une sous-requête corrélée pour extraire les données correspondantes du tableau 2 en fonction de l'ID du tableau 1. La clause WHERE garantit que seules les lignes du tableau 1 qui ont des lignes correspondantes dans le tableau 2 sont mises à jour.
Alternativement, si le résultat de la jointure est une vue préservant la clé, vous pouvez également utiliser la requête suivante :
UPDATE (SELECT t1.id, t1.name name1, t1.desc desc1, t2.name name2, t2.desc desc2 FROM table1 t1, table2 t2 WHERE t1.id = t2.id) SET name1 = name2, desc1 = desc2
Cette requête effectue une mise à jour dans une table dérivée, où les données correspondantes des deux tables sont jointes par la colonne ID. La clause SET suivante met à jour les colonnes du tableau 1 avec les valeurs du tableau 2.
En utilisant ces technologies de mise à jour associées, nous pouvons mettre à jour efficacement les données dans Oracle SQL, garantissant une synchronisation transparente et une cohérence des données entre les tables.
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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.
