


Bagaimana untuk Mengelakkan Gelung Infinite Apabila Menggunakan Subkueri Berkorelasi untuk Kenyataan KEMASKINI dalam Oracle?
Kemas kini dengan Sertai Pertanyaan dalam Oracle: Mengendalikan Kemas Kini Berkorelasi
Dalam Oracle, melakukan pertanyaan kemas kini dengan subkueri berkorelasi boleh membawa kepada tingkah laku yang tidak dijangka atau ralat jika subkueri tidak mengembalikan satu baris. Pertimbangkan pertanyaan berikut:
UPDATE table1 t1 SET (t1.col, t1.Output) = ( SELECT t2.col, t3.Output + t2.col FROM tabl2 t3 LEFT JOIN table1 t2 ON t3.Join_Key = t2.Join_Key WHERE t2.col is not NULL);
Isu:
Pertanyaan yang disediakan dilaksanakan selama-lamanya kerana subkueri mungkin mengembalikan berbilang baris untuk setiap baris dalam jadual1. Dalam senario ini, Oracle cuba mengemas kini setiap baris dalam jadual1 beberapa kali, menghasilkan gelung yang tidak berkesudahan.
Penyelesaian:
Untuk menyelesaikan isu ini, adalah perlu untuk pastikan subquery mengembalikan satu baris untuk setiap baris dalam jadual1 sedang dikemas kini. Satu pendekatan ialah menambah syarat yang mengaitkan baris dalam jadual1 dengan baris dalam subkueri:
UPDATE table1 t1 SET (t1.col,t1.Output) = ( SELECT t2.col, t3.Output + t2.col FROM tabl2 t3 LEFT JOIN table1 t2 ON t3.Join_Key = t2.Join_Key WHERE t2.col is not NULL AND t1.some_key = t2.some_key);
Dalam pertanyaan yang diubah suai ini, syarat tambahan, t1.some_key = t2.some_key, memastikan bahawa hanya baris yang sepadan sahaja disertakan dalam subkueri, menghasilkan satu baris untuk setiap baris table1.
Selain itu, ia adalah patut dipertimbangkan sama ada pertanyaan itu berhasrat untuk mengemas kini semua baris dalam jadual1 atau hanya subset daripadanya. Jika matlamatnya adalah untuk mengemas kini hanya baris tertentu berdasarkan hasil subkueri, kriteria penapisan tambahan boleh ditambahkan pada klausa KEMASKINI.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengelakkan Gelung Infinite Apabila Menggunakan Subkueri Berkorelasi untuk Kenyataan KEMASKINI dalam Oracle?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.
