SQLite의 UPSERT는 부분 업데이트 및 삽입을 어떻게 효율적으로 처리합니까?
SQLite의 UPSERT 기능 이해
INSERT와 UPDATE가 결합된 UPSERT 작업은 필요에 따라 기존 레코드를 업데이트하거나 새 레코드를 삽입하여 데이터 수정을 효율적으로 처리합니다. SQLite는 UPSERT를 직접 지원하지만 부분 업데이트에 대한 사용을 최적화하려면 신중한 고려가 필요합니다.
SQLite의 UPSERT 구문
SQLite 버전 3.24.0에 도입된 ON CONFLICT
절을 사용하면 UPSERT를 정확하게 제어할 수 있습니다. 예:
INSERT OR REPLACE INTO table (id, name) VALUES (1, 'John Foo') ON CONFLICT(id) DO UPDATE SET name = 'John Foo';
일치하는 name
레코드가 있는 경우 id
필드를 업데이트합니다. 그렇지 않으면 새 행을 삽입합니다.
부분 업데이트 해결
다른 열은 그대로 두고 특정 열만 수정하는 부분 업데이트 관리는 어려운 일입니다. 다음 시나리오를 고려해보세요. Blob1
및 Blob2
를 업데이트하고 레코드가 존재하는 경우 Blob3
을 변경하지 않고 그대로 둡니다. 그렇지 않은 경우 Blob3
를 NULL로 설정하세요.
효율적인 부분 업데이트 솔루션
ON CONFLICT
절은 우아한 솔루션을 제공합니다.
INSERT INTO table (id, Blob1, Blob2, Blob3) VALUES (1, 'Data1', 'Data2', NULL) ON CONFLICT(id) DO UPDATE SET Blob1 = 'Data1', Blob2 = 'Data2';
이 접근 방식은 충돌(Blob1
일치)이 발생할 때 Blob2
및 id
만 업데이트합니다. 중요한 것은 레코드가 없으면 INSERT
는 Blob3
를 지정된 대로 NULL로 설정합니다.
대체 방법(덜 효율적임)
또는 SELECT
및 REPLACE
조합을 사용하여 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.
SELECT name INTO @name FROM Employee WHERE id = 1; REPLACE INTO Employee (id, role) VALUES (1, 'code monkey', @name);
미리 읽어보면 원래의 name
값이 보존됩니다. 그러나 이 방법은 일반적으로 ON CONFLICT
접근 방식
위 내용은 SQLite의 UPSERT는 부분 업데이트 및 삽입을 어떻게 효율적으로 처리합니까?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.

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.

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.
