有这么一个表 create table tb(id int , value varchar ( 10 )) insert into tb values ( 1 , ' aa ' ) insert into tb values ( 1 , ' bb ' ) insert into tb values ( 2 , ' aaa ' ) insert into tb values ( 2 , ' bbb ' ) insert into tb values ( 2 , '
有这么一个表
<span>create</span> <span>table</span> tb(id <span>int</span>, value <span>varchar</span>(<span>10</span><span>)) </span><span>insert</span> <span>into</span> tb <span>values</span>(<span>1</span>, <span>'</span><span>aa</span><span>'</span><span>) </span><span>insert</span> <span>into</span> tb <span>values</span>(<span>1</span>, <span>'</span><span>bb</span><span>'</span><span>) </span><span>insert</span> <span>into</span> tb <span>values</span>(<span>2</span>, <span>'</span><span>aaa</span><span>'</span><span>) </span><span>insert</span> <span>into</span> tb <span>values</span>(<span>2</span>, <span>'</span><span>bbb</span><span>'</span><span>) </span><span>insert</span> <span>into</span> tb <span>values</span>(<span>2</span>, <span>'</span><span>ccc</span><span>'</span><span>) </span><span>insert</span> <span>into</span> tb <span>values</span>(<span>3</span>, <span>'</span><span>ddd</span><span>'</span><span>) </span><span>insert</span> <span>into</span> tb <span>values</span>(<span>3</span>, <span>'</span><span>fff</span><span>'</span>)

需求:把id为3所以数据转为1行。以|分隔
1.把id为3的数据转 xml
xml
select '|'+(value) from tb
where id=3
for xml path('')
效果
2. 去掉第一个 | 替换成空格
需要函数 Stuff,, 类似对字符串操作这样的函数还有 replace() right () left() substring() 看需求使用
STUFF 函数将字符串插入另一字符串。它在第一个字符串中从开始位置删除指定长度的字符;然后将第二个字符串插入第一个字符串的开始位置。
Transact-SQL 语法约定
语法
<span>STUFF</span> <strong>(</strong> <em>character_expression </em><strong>, </strong><em>start </em><strong>, </strong><em>length </em><strong>,</strong><em>character_expression </em><strong>)</strong> |
stuff((select '|'+(value) from tb
where id=3
for xml path('')),1,1,'')
这句无法单独运行
3.最终实现
<span>select</span> id ,value<span>=</span><span>stuff</span>((<span>select</span> <span>'</span><span>|</span><span>'</span><span>+</span>(value) <span>from</span><span> tb </span><span>where</span> id<span>=</span><span>3</span> <span>for</span> xml path(<span>''</span>)),<span>1</span>,<span>1</span>,<span>''</span>) <span>from</span> tb <span>where</span> id<span>=</span><span>3</span> <span>group</span> <span>by</span> id
ps:去掉一个where 得到的结果是不一样的,不懂为何。group by id 有去重的效果
效果图。没有------------
在oracle 数据库中他也有自己的实现。觉得这些东西没有什么的。只要你有需求,必然有答案,只是你接触了没有而已。反正现在编程我们都是站在巨人的肩膀上了。

Speichernde Verfahren sind vorkompilierte SQL -Anweisungen in MySQL zur Verbesserung der Leistung und zur Vereinfachung komplexer Vorgänge. 1. Verbesserung der Leistung: Nach der ersten Zusammenstellung müssen nachfolgende Anrufe nicht neu kompiliert werden. 2. Die Sicherheit verbessern: Beschränken Sie den Zugriff auf die Datenentabelle durch Berechtigungssteuerung. 3. Vereinfachen Sie komplexe Operationen: Kombinieren Sie mehrere SQL -Anweisungen, um die Logik der Anwendungsschicht zu vereinfachen.

Das Arbeitsprinzip des MySQL -Abfrage -Cache besteht darin, die Ergebnisse der ausgewählten Abfrage zu speichern. Wenn dieselbe Abfrage erneut ausgeführt wird, werden die zwischengespeicherten Ergebnisse direkt zurückgegeben. 1) Abfrage -Cache verbessert die Leistung der Datenbank und findet zwischengespeicherte Ergebnisse durch Hash -Werte. 2) Einfache Konfiguration, setzen Sie in MySQL -Konfigurationsdatei query_cache_type und query_cache_size. 3) Verwenden Sie das Schlüsselwort SQL_NO_Cache, um den Cache spezifischer Abfragen zu deaktivieren. 4) In Hochfrequenz-Update-Umgebungen kann Abfrage-Cache Leistungs Engpässe verursachen und muss für die Verwendung durch Überwachung und Anpassung von Parametern optimiert werden.

Die Gründe, warum MySQL in verschiedenen Projekten häufig verwendet wird, umfassen: 1. Hochleistungs und Skalierbarkeit, die mehrere Speichermotoren unterstützen; 2. Einfach zu verwendende und pflegende, einfache Konfiguration und reichhaltige Werkzeuge; 3. Reiches Ökosystem, das eine große Anzahl von Community- und Drittanbietern anzieht; V.

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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