검색 엔진 통합을 위해 MySQL에서 쉼표로 구분된 목록을 효율적으로 비정규화하려면 어떻게 해야 합니까?
원활한 통합을 위해 MySQL에서 쉼표로 구분된 목록 풀기
문제:
정규화되지 않은 테이블에서 열이 다음을 포함합니다. 별도의 테이블에 대한 외래 키 역할을 하는 쉼표로 구분된 목록입니다. 이로 인해 절차적 언어 지원이 부족한 검색 엔진에 데이터를 통합할 때 문제가 발생합니다. 목표는 이 목록을 여러 행으로 분할하여 궁극적으로 비정규화된 테이블을 생성하는 것입니다.
해결책:
MySQL은 본질적으로 테이블을 반환하는 함수를 제공하지 않지만, 솔루션을 구현할 수 있습니다:
- 데이터 준비: 먼저 정규화되지 않은 테이블의 기본 키(part_id)와 쉼표로 구분된 열(material)을 식별합니다.
- 쉼표로 구분된 값 추출: 쿼리를 활용하여 테이블에서 개별 값을 추출합니다. 쉼표로 구분된 목록입니다. 예:
SELECT part_id, REGEXP_SUBSTR(`material`, '[^,]+', 1) AS `material_id` FROM unnormalized_table
이 쿼리는 쉼표로 구분된 목록의 첫 번째 값을 Material_id 열에 할당하여 각 part_id에 대해 새 행을 생성합니다.
- 프로세스 반복: 위 쿼리를 반복하여 쉼표로 구분된 목록에서 후속 값을 추출합니다. 패턴을 사용하여 정규식에서 2(두 번째 값) 또는 3(세 번째 값)과 같이 목록 내 값의 위치를 정의합니다.
- 결과 통합: UNION ALL을 사용하여 모든 개별 쿼리의 결과를 단일 테이블로 결합합니다. 그러면 여러 행이 원하는 비정규화된 형식으로 병합됩니다.
예:
이 솔루션을 문제 설명에 제공된 예에 적용하면 다음과 같은 결과가 나옵니다. 결과:
part_id | material_id |
---|---|
339 | 1 |
339 | 2 |
970 | 2 |
결론:
문자열 조작과 하위 쿼리의 조합을 활용하면 MySQL에서 쉼표로 구분된 목록을 비정규화하는 것이 가능합니다. 이 기술을 사용하면 고급 절차적 언어 기능을 지원하지 않는 다양한 애플리케이션에 이러한 데이터를 원활하게 통합할 수 있습니다.
위 내용은 검색 엔진 통합을 위해 MySQL에서 쉼표로 구분된 목록을 효율적으로 비정규화하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.
