POSTGRESQL与MYSQL实现分割字符串的方法对比
实现分割字符串。 DELIMITER $$ CREATE DEFINER=`root`@`%` FUNCTION `func_get_split_string_total`( f_string VARCHAR(1000),f_delimiter VARCHAR(5) ) RETURNS INT(11) BEGIN -- Get the total number of given string. RETURN 1+(LENGTH(f_string) - LENG
实现分割字符串。DELIMITER $$ CREATE DEFINER=`root`@`%` FUNCTION `func_get_split_string_total`( f_string VARCHAR(1000),f_delimiter VARCHAR(5) ) RETURNS INT(11) BEGIN -- Get the total number of given string. RETURN 1+(LENGTH(f_string) - LENGTH(REPLACE(f_string,f_delimiter,''))); END$$ DELIMITER ;
DELIMITER $$ CREATE DEFINER=`root`@`%` FUNCTION `func_get_split_string`( f_string VARCHAR(1000),f_delimiter VARCHAR(5),f_order INT) RETURNS VARCHAR(255) CHARSET utf8 BEGIN -- Get the separated number of given string. DECLARE result VARCHAR(255) DEFAULT ''; SET result = REVERSE(SUBSTRING_INDEX(REVERSE(SUBSTRING_INDEX(f_string,f_delimiter,f_order)),f_delimiter,1)); RETURN result; END$$ DELIMITER ;
DELIMITER $$ CREATE PROCEDURE `sp_print_result`( IN f_string VARCHAR(1000),IN f_delimiter VARCHAR(5) ) BEGIN -- Get the separated string. DECLARE cnt INT DEFAULT 0; DECLARE i INT DEFAULT 0; SET cnt = func_get_split_string_total(f_string,f_delimiter); DROP TABLE IF EXISTS tmp_print; CREATE TEMPORARY TABLE tmp_print (v_text varchar(200) NOT NULL); WHILE i <pre class="brush:php;toolbar:false"> 我们来执行:
CALL sp_print_result('love,you,hate,number',','); query result v_text love you hate number
t_girl=# SELECT ytt FROM regexp_split_to_table('love,you,hate,number', E',+') AS ytt; ytt -------- love you hate number (4 rows) t_girl=#
第三种,用自带的WITH 语法来实现。
t_girl=# with recursive ytt(f1,f2) as ( values (0,' '::text) union all select f1+1,split_part('love,you,hate,number',',',f1+1) from ytt where f1 < 20 ) select f2 as result from ytt where f1 >=1 and f1 <= length('love,you,hate,number')-length(replace('love,you,hate,number',',',''))+1; result -------- love you hate number (4 rows) Time: 0.742 ms

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MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

データ統合の簡素化:AmazonrdsmysqlとRedshiftのゼロETL統合効率的なデータ統合は、データ駆動型組織の中心にあります。従来のETL(抽出、変換、負荷)プロセスは、特にデータベース(AmazonrdsmysQlなど)をデータウェアハウス(Redshiftなど)と統合する場合、複雑で時間がかかります。ただし、AWSは、この状況を完全に変えたゼロETL統合ソリューションを提供し、RDSMYSQLからRedshiftへのデータ移行のための簡略化されたほぼリアルタイムソリューションを提供します。この記事では、RDSMysQl Zero ETLのRedshiftとの統合に飛び込み、それがどのように機能するか、それがデータエンジニアと開発者にもたらす利点を説明します。

MySQLには、無料のコミュニティバージョンと有料エンタープライズバージョンがあります。コミュニティバージョンは無料で使用および変更できますが、サポートは制限されており、安定性要件が低く、技術的な能力が強いアプリケーションに適しています。 Enterprise Editionは、安定した信頼性の高い高性能データベースを必要とするアプリケーションに対する包括的な商業サポートを提供し、サポートの支払いを喜んでいます。バージョンを選択する際に考慮される要因には、アプリケーションの重要性、予算編成、技術スキルが含まれます。完璧なオプションはなく、最も適切なオプションのみであり、特定の状況に応じて慎重に選択する必要があります。

1.正しいインデックスを使用して、データの量を削減してデータ検索をスピードアップしました。テーブルの列を複数回検索する場合は、その列のインデックスを作成します。あなたまたはあなたのアプリが基準に従って複数の列からのデータが必要な場合、複合インデックス2を作成します2。選択した列のみを避けます。必要な列のすべてを選択すると、より多くのサーバーメモリを使用する場合にのみサーバーが遅くなり、たとえばテーブルにはcreated_atやupdated_atやupdated_atなどの列が含まれます。

MySQLデータベースパフォーマンス最適化ガイドリソース集約型アプリケーションでは、MySQLデータベースが重要な役割を果たし、大規模なトランザクションの管理を担当しています。ただし、アプリケーションのスケールが拡大すると、データベースパフォーマンスのボトルネックが制約になることがよくあります。この記事では、一連の効果的なMySQLパフォーマンス最適化戦略を検討して、アプリケーションが高負荷の下で効率的で応答性の高いままであることを保証します。実際のケースを組み合わせて、インデックス作成、クエリ最適化、データベース設計、キャッシュなどの詳細な主要なテクノロジーを説明します。 1.データベースアーキテクチャの設計と最適化されたデータベースアーキテクチャは、MySQLパフォーマンスの最適化の基礎です。いくつかのコア原則は次のとおりです。適切なデータ型を選択し、ニーズを満たす最小のデータ型を選択すると、ストレージスペースを節約するだけでなく、データ処理速度を向上させることもできます。

データベース酸属性の詳細な説明酸属性は、データベーストランザクションの信頼性と一貫性を確保するための一連のルールです。データベースシステムがトランザクションを処理する方法を定義し、システムのクラッシュ、停電、または複数のユーザーの同時アクセスの場合でも、データの整合性と精度を確保します。酸属性の概要原子性:トランザクションは不可分な単位と見なされます。どの部分も失敗し、トランザクション全体がロールバックされ、データベースは変更を保持しません。たとえば、銀行の譲渡が1つのアカウントから控除されているが別のアカウントに増加しない場合、操作全体が取り消されます。 TRANSACTION; updateaccountssetbalance = balance-100wh

MySQLのユーザー名とパスワードを入力するには:1。ユーザー名とパスワードを決定します。 2。データベースに接続します。 3.ユーザー名とパスワードを使用して、クエリとコマンドを実行します。

MySQLは、インストールが簡単で、強力で管理しやすいため、初心者に適しています。 1.さまざまなオペレーティングシステムに適した、単純なインストールと構成。 2。データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、更新、削除などの基本操作をサポートします。 3.参加オペレーションやサブクエリなどの高度な機能を提供します。 4.インデックス、クエリの最適化、テーブルパーティション化により、パフォーマンスを改善できます。 5。データのセキュリティと一貫性を確保するために、バックアップ、リカバリ、セキュリティ対策をサポートします。
