CREATE TYPE varray_type AS VARRAY( 2 ) OF VARCHAR2 ( 50 ); 这个变长数组最多可以容纳两个数据,数据的类型为 varchar2(50) 更改元素类型的大小或精度 可以更改 变长数组类型和嵌套表类型 元素的大
<span>CREATE</span> TYPE varray_type <span>AS</span> VARRAY(<span>2</span>) <span>OF</span> <span>VARCHAR2</span>(<span>50</span>);
这个变长数组最多可以容纳两个数据,数据的类型为 varchar2(50)
更改元素类型的大小或精度
可以更改变长数组类型和嵌套表类型 元素的大小。
<span>ALTER</span><span> TYPE varray_type MODIFY ELEMENT TYPE </span><span>varchar2</span>(<span>100</span>) <span>CASCADE</span>;
CASCADE选项吧更改传播到数据库中的以来对象。也可以用 INVALIDATE 选项使依赖对象无效
增加变长数组的元素数目
<span>ALTER</span><span> TYPE vrray_name MODIFY LIMIT </span><span>5</span> <span>CASCADE</span>;
使用变长数组
<span>CREATE</span> <span>TABLE</span><span> table_name( column_name type, var_col_name varray_type );</span>
获得变长数组的信息
<span>DESC</span><span>[</span><span>RIBE</span><span>]</span><span> varray_type; </span><span>SELECT</span> <span>*</span> <span>FROM</span><span> user_varrays </span><span>WHERE</span> type_name <span>=</span> varray_name;
DESC 获得的是 varray_type AS VARRAY(2) OF VARCHAR2(50)
填充变长数组元素
<span>INSERT</span> <span>INTO</span> table_name <span>VALUES</span><span>( value, varray_type( </span><span>'</span><span>xxxx</span><span>'</span><span>, </span><span>'</span><span>xx</span><span>'</span><span>, </span><span>'</span><span>x</span><span>'</span><span>) );</span>
可以一次向变长数组添加多个数据。
查找变长数组元素
<span>SELECT</span> <span>*</span> <span>FROM</span> table_Name;
如果变长数组中的元素有多个,会一起输出,输出的数据列是一个长列,跟包含对象的表一样。
更改变长数组元素
要想更改变长数组的一个元素,需要把其他元素一起更改,整个变长数组作为一个整体来的。
<span>UPDATE</span><span> table_name </span><span>SET</span> var_col_name <span>=</span> varray_type(<span>'</span><span>xxx</span><span>'</span>,<span>'</span><span>xxxxxx</span><span>'</span>) WHERE expr1;
创建嵌套表类型
<span>CREATE</span> TYPE table_type <span>AS</span> <span>TABLE</span> <span>OF</span> type;
其中type 可以为任何类型,包括varray 和 object ,通常object 居多。
使用嵌套表类型
<span>CREATE</span> <span>TABLE</span><span> table_name( column_name type, tab_col_name table_type ) NESTED </span><span>TABLE</span><span> table_col_name STORE </span><span>AS</span><span> next_table_name [TABLESPACE user_name];</span>
创建嵌套表的时候要为嵌套表类型另外创建一个表来保存数据, NESTED 以下的部分就是在干这事。那个表的名称为: next_table_name
TABLESPACE 可以将另外创建表放到另外的空间。
获得表信息
<span>SET</span> DESCRIBE DEPTH <span>2</span> <span>DESC</span><span>[</span><span>RIBE</span><span>]</span> table_name;
也可以直接通过数据字典来获得嵌套表的信息
<span>SELECT</span> <span>*</span> <span>FROM</span><span> user_nested_tables </span><span>WHERE</span> table_name <span>=</span> xxxx;
填充、查找嵌套表元素
跟变长数组方法一样
更改嵌套表元素
跟变长数组不同,嵌套表的元素可以单独更改:可以插入、更改和删除嵌套表元素。
插入:
<span>INSERT</span> <span>INTO</span> <span>TABLE</span><span>( </span><span>SELECT</span> tab_col_name <span>FROM</span> table_name <span>WHERE</span><span> expr) </span><span>VALUES</span><span>( table_type(</span><span>'xx</span><span>xx</span><span>'</span><span>) ) ); </span>
更改:
<span>UPDATE</span> <span>TABLE</span><span>( </span><span>SELECT</span> tab_col_name <span>FROM</span> table_name <span>WHERE</span><span> expr ) T </span><span>SET</span><span> VALUE(T) </span><span>=</span><span> table_type( </span><span>'</span><span>xxxx</span><span>'</span><span>) ) </span><span>WHERE</span><span> VALUE(T) </span><span>=</span><span> table_type( expr2 );</span>
T 为获得需要修改的那行数据对应的 嵌套表位置,WHERE 为判断语句,如果table_type 为object类型,expr2 这样写: 'x','xx','xxx'
删除:
<span>DELETE</span> <span>FROM</span> <span>TABLE</span><span>( </span><span>SELECT</span> tab_col_name <span>FROM</span> table_name <span>WHERE</span><span> expr )T </span><span>WHERE</span><span> VALUE(T) </span><span>=</span><span> table_type( expr2 );</span>
集合方法
EXISTS(N) |
如果第n个元素存在,返回TRUE |
COUNT |
该函数集合元素的数目 |
DELETE DELETE(n) DELETE(n,m) |
删除集合元素 l 删除所有元素 l 删除第n个元素 l 删除n到m的元素 |
FIRST |
返回集合第一个(最小的)元素索引号,如果集合为空,返回NULL |
LAST |
返回集合中最后一个(最大的)元素索引号,如果集合为空,返回NULL |
NEXT(n) |
返回集合当前元素的下n元素的索引号,如果它不存在就返回NULL |
PRIOR(n) |
返回集合当前元素的前n元素的索引号,如果它不存在就返回NULL |
LIMIT |
返回varray中创建元素的最大个数 |
EXTEND EXTEND(n) EXTEND(n,m) |
增加集合的大小。 l 添加一个,设为空 l 添加n个,设为空 l 添加n个,设为m |
TRIM TRIM(n) |
从集合末尾处删除元素 l 删除一个 l 删除n个 |
调用方法是: tab_col_name.COUNT
嵌套表运算符操作
例如:
var_tab_1 table_type;
var_tab_2 table_type;
var_tab_3 table_type;
reslut BOOLEAN;
var_tab_1 :=table_type('1','2');
var_tab_2 :=table_type('3','4');
var_tab_3 :=table_type('2','1');
result:= var_tab_1 =var_tab_3 result 为true;
result:= var_tab_2 var_tab_3 result 为true;
IN 和 NOT IN 运算符
用于检测一个嵌套表的内容是否出现在令一个嵌套表的内容中。
result:= var_tab_1 IN (var_tab_3); result 为 TRUE;
result:= var_tab_2 NOT IN (var_tab_3); result 为 TRUE;
SUBMULITSET 子集运算符
检查一个嵌套表的内容是否为另外一个嵌套表的子集
result:= var_tab_1 SUBMULITSET OF var_tab_3 result 为TRUE;
MULTISET 集合运算符
返回的是一个嵌套集
MULTISET UNION
MULTISET INTERSECT
MULTISET EXCEPT
并 交 差 ,另外还有
ALL 全部
DISTINCT 去重
var_tab1 := var_tab2 MUSTISET UNION ALL var_tab2
CARDINALITY 获得嵌套表中元素数目
CARDINALITY(var_tab1)
(跟count 有什么不同。。- -!)
MEMBER OF 运算符
检测嵌套表的一个元素是否存在
'xxx' MEMBER OF var_tab1; 返回BOOLEAN
SET 运算符
将传入的嵌套表去重后返回
var_tab1 := SET (var_tab2);
IS A SET
判断时候符合每个元素都不同
result:= var_tab1 IS A SET;
IS EMPTY
判断嵌套表是否为空
COLLECT 运算符
将值列表作为嵌套表返回,可以配合 CAST 运算符将返回的嵌套表强制转换为一种嵌套表类型。
<span>SELECT</span><span> COLLECT(column_name) </span><span>FROM</span> <span>TABLE</span> <span>WHERE</span> expr;
POWERMULTISET
获得嵌套表的子嵌套表
<span>SELECT</span> <span>*</span> <span>FROM</span> <span>TABLE</span><span>( POWERMULTISET(table_tpye(</span><span>'</span><span>1</span><span>'</span>,<span>'</span><span>2</span><span>'</span><span>)) );</span>
获得
table_type(<span>'</span><span>1</span><span>'</span><span>) table_type(</span><span>'</span><span>2</span><span>'</span><span>) table_type(</span><span>'</span><span>1</span><span>'</span>,<span>'</span><span>2</span><span>'</span>)
注意:PS/SQL 不支持这个
POWERMULTISET_BY_CARDINALITY
获得指定长度以下的嵌套表
<span>SELECT</span> <span>*</span> <span>FROM</span> <span>TABLE</span><span>( POWERMULTISET_BY_CARDINALITY(table_tpye(</span><span>'</span><span>1</span><span>'</span>,<span>'</span><span>2</span><span>'</span>),<span>2</span><span>) );</span>
获得
table_type(<span>'</span><span>1</span><span>'</span>,<span>'</span><span>2</span><span>'</span>)
PS/SQL 不支持这个

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Zu den wichtigsten Kennzahlen für Erklärungsbefehle gehören Typ, Schlüssel, Zeilen und Extra. 1) Der Typ spiegelt den Zugriffstyp der Abfrage wider. Je höher der Wert ist, desto höher ist die Effizienz, wie z. B. const besser als alle. 2) Der Schlüssel zeigt den verwendeten Index an, und Null zeigt keinen Index an. 3) Zeilen schätzt die Anzahl der gescannten Zeilen und beeinflussen die Abfrageleistung. 4) Extra liefert zusätzliche Informationen, z.

Die Verwendung von Temporary zeigt an, dass die Notwendigkeit, temporäre Tabellen in MySQL-Abfragen zu erstellen, die üblicherweise in der Reihenfolge mit unterschiedlichen, gruppby- oder nicht indizierten Spalten gefunden werden. Sie können das Auftreten von Indizes vermeiden und Abfragen umschreiben und die Abfrageleistung verbessern. Insbesondere bedeutet dies, dass MySQL temporäre Tabellen erstellen muss, um Abfragen zu verarbeiten. Dies tritt normalerweise auf, wenn: 1) Deduplizierung oder Gruppierung bei Verwendung von unterschiedlichem oder gruppy; 2) Sortieren Sie, wann OrderBy Nicht-Index-Spalten enthält. 3) Verwenden Sie eine komplexe Unterabfrage oder verbinden Sie Operationen. Optimierungsmethoden umfassen: 1) OrderBy und GroupB

MySQL/InnoDB unterstützt vier Transaktions -Isolationsstufen: ReadUnCommitt, Readcommidt, RepeatableAlead und Serializable. 1.Readuncommittes ermöglicht das Lesen von nicht übereinstimmenden Daten, was zu schmutzigem Lesen führen kann. 2. Readcommited vermeidet schmutziges Lesen, aber es kann nicht wiederholbare Lektüre auftreten. 3.Repeatableread ist die Standardebene, die schmutzige Lektüre und nicht wiederholbares Lesen vermeidet, aber Phantom-Lesen kann auftreten. V. Die Auswahl der geeigneten Isolationsstufe erfordert die Ausgleichsdatenkonsistenz und die Leistungsanforderungen.

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.


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