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データベース

SQL

Database Lockingが同時(shí)SQL操作での動(dòng)作方法。

データベースロックは、データの一貫性を確保するために同時(shí)アクセスを制御するツールです。その中心的な役割は、複數(shù)のトランザクションが同じリソースに同時(shí)にアクセスした場合、データの混亂を避けることです。一般的なロックには、共有ロック（複數(shù)のトランザクションが読み取られることを許可）、排他的ロック（1つのトランザクションのみを読み取りおよび書き込みに制限する）、行レベルのロック（小さな粒度、高い並行性）、およびテーブルレベルロック（大きな粒度、低同時(shí)性）が含まれます。通常、Select Plus共有ロック、更新プラス専用ロックなど、SQLが実行されるとロックは自動(dòng)的にトリガーされます。デッドロックは、トランザクションがお互いを待っているために発生する可能性があり、固定アクセス順序とトランザクション時(shí)間の短縮により回避できます。

Jul 12, 2025 am 02:31 AM

SQLの中央値を見つける

Themedianinsqlcanbecalculatedwindowfunctionsが機(jī)能不全を解決できるようになります

Jul 12, 2025 am 02:29 AM

SQLのパターンマッチング機(jī)能の実際的な制限は何ですか？

sql'spatternmatchinghaspracticallimitstatstatsperformanceandfunctionality.1）vidywidelysuportedbutlimitedtosimpetterns.2）regexpofferscomplexpatternmatchingbutcanbutcanbecomputationaleexpensiveandundunsuptedinsuptededingeLiftimizeStimizeStemsystemsystemsemsystemsystemsivedindundun

Jul 12, 2025 am 02:29 AM

データベース SQLパターンマッチング

SQLのデータベースインデックスの理解と実裝

インデックスは、クエリ條件に追加され、フィールドに結(jié)合し、フィールドを並べ替えてグループ化する必要があります。一般的なインデックスタイプには、Bツリー、ハッシュ、全文、および結(jié)合インデックスが含まれます。作成時(shí)に冗長性を避け、より多くのテーブルを慎重に記述し、より少ないテーブルを読み取り、定期的に使用する必要があります。インデックスが実行計(jì)畫を通じて有効になるかどうかを判斷し、パフォーマンスを改善するために合理的に使用します。

Jul 12, 2025 am 02:25 AM

SQLピボット操作を使用して行を列に変換します

torotatedataTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaTaToColumnsInsQl、usethepivotoperation.1.pivotransformsuniquerowvaluesIntocolumnnames、一般的に使用されています

Jul 12, 2025 am 02:21 AM

SQLのストアドプロシージャの作成と呼び出し。

ストアドプロシージャは、データベース內(nèi)の再利用可能なSQLコードブロックです。作成の手順は次のとおりです。1。デリミッターを使用して、文字のエンディング文字を定義します。 2。createprocedureを介してパラメーターと論理本體を宣言します。 3。begin ... endの間に操作ステートメントを書き込みます。 CallCalculate_Bonus（5000、@Bonus）など、呼び出しおよびパスパラメーターのときにコールコマンドを使用します。利點(diǎn)には、ネットワーク伝送の削減、パフォーマンスの改善、メンテナンスが含まれます。該當(dāng)するシナリオは、高周波操作、パフォーマンスの最適化、複雑なデータロジックですが、SQLの直接的なスプライシングにより適しています。

Jul 12, 2025 am 02:16 AM

SQL列でnが高い値を見つける方法は？（例えば、2番目に高い給與）

SQLで列のnが高い値を見つけるための3つの一般的な方法があります。 1。サブクエリと制限/オフセットを使用します。最初にターゲット列を降順で並べ替え、最初のN-1レコードをスキップしてから1つ取得します。単純なシナリオに適していますが、パフォーマンスに影響を與える可能性があります。 2。ネストされたサブクリーリーを介してレイヤーごとに最大値層を除外します。ロジックは明確ですが、階層が増加すると構(gòu)造は複雑です。 3. DENSE_RANKまたはROW_NUMBERウィンドウ関數(shù)（推奨）を使用します：複製値の柔軟な処理、正確なランキングをサポートし、ウィンドウ機(jī)能をサポートするデータベース環(huán)境に適しています。選択する方法は、特定のデータベースタイプ、データボリューム、構(gòu)造要件に依存します。

Jul 12, 2025 am 01:58 AM

sql

複雑なデータ検索のための効率的なSQLサブQueriesを書き込む

優(yōu)れたSQLサブクエリを書くための鍵は、その目的を明確にし、結(jié)果タイプをマスターし、パフォーマンスを最適化することです。 1.サブ征服は、普遍的なツールではなく、外部クエリの使用のための中間結(jié)果を生成することであることを明確にしてください。マルチレイヤーネスティングは避ける必要があります。 2。サブQueriesによって返された結(jié)果の種類に注意し、比較演算子を単一の値に使用し、1つの列と複數(shù)の列を直接比較するか、複數(shù)のフィールドをラップし、1つの列と複數(shù)の行に使用し、存在するなどを使用し、複數(shù)の列と複數(shù)の行を一時(shí)テーブルとして使用します。 3.パフォーマンスの最適化の観點(diǎn)から、関連するサブ征服によって引き起こされる繰り返し計(jì)算を避け、グループ統(tǒng)計(jì)に參加するためにそれを書き直すことで効率を改善したり、サブクエリ結(jié)果を事前に計(jì)算したり、インデックスを確立することができます。

Jul 12, 2025 am 01:39 AM

実行計(jì)畫でSQLクエリパフォーマンスを分析します

SQLクエリパフォーマンス分析の鍵は、実行計(jì)畫を理解することです。まず、実行計(jì)畫を通じて、データベースがクエリを?qū)g行する方法を表示し、インデックスまたはフルテーブルスキャンを使用するかどうかを判斷できます。第二に、mysql、explain、postgresqlなどのさまざまなデータベースが、実行計(jì)畫を表示するために説明します。次に、キーインジケーターには、タイプ（接続タイプ）、キー（使用されるインデックス）、行（推定行數(shù)）、および追加（追加情報(bào)）が含まれます。最後に、一般的な最適化の提案には、適切なインデックスの追加、間違ったインデックスの回避、不必要なソートとグループ化の削減、およびselect*の回避が含まれます。これらをマスターすると、SQL効率を効果的に改善できます。

Jul 12, 2025 am 01:37 AM

SQLでの楽観的と悲観的なロックの実裝。

tochoosebetbetimisticandpessimisticlockinginsql、assess yourapplication'sneeds：1。susepessimisticlocking whenconflictsarecommon、dataaccuracyiscritic、およびtransactionsinedexclusivecass、典型的にはviaselect;

Jul 12, 2025 am 01:31 AM

SQLデータベースの參照整合性とは何ですか？

ReferentionIntegrityInsQLENSURESSISTENCITIONSENTINESTABLESTABLESBYENFORCINGRETAINSHINGSUSINGFOREIGNKEYS.1）ITPREVENTSINDATAENTRIESBYNURINGREIGNEIGNKEYSREFEREMENTVALIDPRIMARYKEYS.2）ITBLOCKSDELETIONSOFREENDENTENCEDENTERENDESTDATDATDATAEXISTS.3）ITALL

Jul 12, 2025 am 01:29 AM

インデックスを使用してSQLクエリパフォーマンスを改善する方法は？

SQLクエリをより速くするために、重要なのはインデックスを合理的に使用することです。 1.さまざまなタイプのインデックスを理解する：Bツリーは等しい値と範(fàn)囲クエリに適しています。ハッシュインデックスは等しい値の一致のみをサポートし、フルテキストインデックスはファジーマッチングに使用され、結(jié)合されたインデックスは左端のプレフィックスの原則に従う必要があります。 2。インデックスの過剰なインデックスと誤ったインデックスを避けます：低カーディナリティシーケンス、不適切なフィールド順序、および不合理なプレフィックスの大きなフィールドの長さはパフォーマンスに影響し、未使用のインデックスは定期的にクリーニングする必要があります。 3.説明を使用して実行計(jì)畫を分析します。インデックスが有効になっているかどうかを判斷し、タイプ、キー、行、および追加フィールドを介して構(gòu)造を最適化します。 4。ビジネスシナリオに従って選択戦略：高周波リーディングシステムは適切にカバレッジインデックスを構(gòu)築できますが、高電流ライティングシステムは、効率を改善し、検索のバランスをとるためにインデックスの數(shù)を制御する必要があります。

Jul 12, 2025 am 01:19 AM

OLTP対OLAP：重要な概念

oltpfocusesonreal-timetransactionprocessing、whorolapisdesignedforcomplexdataanalysis.1）oltphandleshigh-volumetrancionsions withaCidportiesfordatignity.2）olapoptimizesforread-heavyoperations datawarehousing forhousing forhousing forhousing forhousinging forhousing forhousing forhousing forhousing for housisto

Jul 12, 2025 am 01:10 AM