文章分享一篇关于自己的学习笔记,oracel中字符串分割成集合详解有需要学习的同学可以看看。
首先分别使用两种方式构造两个函数
代码如下 | 复制代码 |
-- use conventional plsql return l_list; -- use single sql return l_list; |
确认两种方法完成同样的功能
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代码如下 | 复制代码 |
-- same result SQL> set serveroutput on
|
我们知道在PL/SQL和SQL里面,varchar2类型的长度限制是不同的。那么这两种方法是否也存在同样的限制?验证一下
先测试PL/SQL版本
-- 这里使用单个字母作为元素,加上必要的逗号分割符,一个元素占用长度2. PL/SQL中上限32767。当取(32767/2 = 16383)个元素的时候,运行成功
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代码如下 | 复制代码 |
-- pls versions tring length limit l_list := f_str2list_pls(l_str, ','); PL/SQL procedure successfully completed |
代码如下 | 复制代码 |
declare l_list := f_str2list_pls(l_str, ','); ORA-06502: PL/SQL: numeric or value error: character string buffer too small -- 修改一下代码,实际调用这个函数。从结果可以看到,f_str2list_pls()内部报超长错误 l_list := f_str2list_pls(l_str||',a', ','); |
下面测试SQL版本
代码如下 | 复制代码 |
-- 因为SQL中varchar2上限是4000,所以使用2000个元素。一切正常。 l_list := f_str2list_sql(l_str, ','); PL/SQL procedure successfully completed |
代码如下 | 复制代码 |
declare l_list := f_str2list_sql(l_str, ','); |
测试比较两种方式在不同数据量下的性能
代码如下 | 复制代码 |
---------------------------------------------------- -- warm up before actually calculation
|
我们分别测试当元素个数为100, 200, 500, 1000, 2000的情况。每种情况进行3-5次然后取平均
元素个数
PL/SQL 运行时间 (1/100 second)
SQL 运行时间 (1/100 second)
PCT
100
1
1
100%
200
1
1 - 2
50% - 100%
500
1 - 2
2 - 3
30% - 50%
1000
1
4
25%
2000
2
10
20%
总结:
SQL版本的书写简便,并且可以脱离PL/SQL环境直接使用(单条SQL进行行列转换)。
SQL版本只能处理长度小于4000的字符串,实际最大只能包含2000个元素。PL/SQL版本可以处理长度小于32767的字符串。
小数据量情况下,两者性能相当。随着数据量增大,PL/SQL版本性能明显占优

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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