PostgreSQL의 SQL과 PL/pgSQL: 언제 각 함수 유형을 사용해야 합니까?
PostgreSQL 함수: SQL 및 PL/pgSQL 모범 사례
PostgreSQL 데이터베이스의 기능은 SQL 또는 PL/pgSQL(절차적 언어/PostgreSQL)을 사용하여 구현할 수 있습니다. 두 기술 모두 비슷한 결과를 얻을 수 있지만 어떤 방법을 선택할지는 문제의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다.
SQL 함수
장점:
- 스칼라 쿼리에 사용하면 간단하고 직접적입니다
- 가끔 호출 시 최소 오버헤드
- 블록 구조가 없기 때문에 코드가 간결합니다
사용 시나리오:
- 절차적 요소나 변수가 없는 간단한 쿼리
- 한 번 또는 가끔 통화
- SQL 쿼리 내에서 인라인 실행
- SQL에 익숙하지만 PL/pgSQL에 익숙하지 않은 사용자도 쉽게 사용할 수 있습니다
PL/pgSQL 함수
장점:
- 절차적 논리, 변수, 동적 SQL 지원
- 계산 결과를 여러 번 실행하여 재사용
- 쿼리 계획 캐싱으로 성능 향상
- 오류 포착 및 예외 처리
- 트리거 기능
- DDL 문을 사용하여 데이터베이스 개체 수정
사용 시나리오:
- SQL만으로는 표현할 수 없는 연산 작업
- 동적 SQL 생성 및 실행
- 복잡한 프로세스 또는 오류 처리
- 쿼리 계획 캐싱을 통한 반복 호출 최적화
- 데이터베이스 수정의 동기 실행
SQL과 PL/pgSQL 중 선택
정보를 바탕으로 결정을 내리려면 다음 요소를 고려하세요.
- 단순성: SQL 함수는 작성하고 이해하기가 더 간단합니다.
- 성능: PL/pgSQL 함수는 계획 캐싱으로 인해 첫 번째 호출 이후 성능이 더 좋아질 수 있습니다.
- 유연성: PL/pgSQL은 절차적 요소와 동적 SQL을 통해 더 뛰어난 기능을 제공합니다.
- 특정 요구 사항: 변수 조작, 오류 처리, 데이터베이스 수정 등 애플리케이션의 특정 요구 사항을 고려하세요.
기능 구현 예시
쿼리에 제공된 예를 사용하세요.
- f1(SQL 함수):
CREATE OR REPLACE FUNCTION f1(istr varchar) RETURNS text AS $$ SELECT 'hello! '::varchar || istr; $$ LANGUAGE SQL;
- f2(PL/pgSQL 함수):
CREATE OR REPLACE FUNCTION f2(istr varchar) RETURNS text AS $$ BEGIN RETURN 'hello! '; -- 类型默认为 text END $$ LANGUAGE plpgsql;
이 예에서 두 함수는 입력 값 "world"에 대해 동일한 결과를 반환하지만 기본 구현은 다릅니다. f1은 간단한 SQL 쿼리를 사용하는 반면, f2는 PL/pgSQL의 BEGIN-END 블록과 암시적 반환을 사용합니다.
위 내용은 PostgreSQL의 SQL과 PL/pgSQL: 언제 각 함수 유형을 사용해야 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.

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.

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.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.
