


Kaskadierende übergeordnete Löschung mit Fremdschlüsseleinschränkung
In relationalen Datenbanksystemen erfordert das Löschen einer untergeordneten Zeile häufig die Löschung der übergeordneten Zeile, wenn dies der Fall ist von keinem anderen Kind mehr erwähnt. Diese Aufgabe kann in PostgreSQL-Versionen 9.1 und höher mithilfe eines datenmodifizierenden CTE (Common Table Expression) ausgeführt werden.
Datenmodifizierender CTE-Ansatz
<code class="sql">WITH del_child AS ( DELETE FROM child WHERE child_id = 1 RETURNING parent_id, child_id ) DELETE FROM parent p USING del_child x WHERE p.parent_id = x.parent_id AND NOT EXISTS ( SELECT FROM child c WHERE c.parent_id = x.parent_id AND c.child_id x.child_id -- ! );</code>
Dies CTE löscht zunächst die angegebene untergeordnete Zeile. Anschließend werden die übergeordnete ID und die gelöschte untergeordnete ID zurückgegeben. Die zweite DELETE-Anweisung verwendet diese Informationen, um die übergeordnete Zeile zu löschen, wenn keine weiteren untergeordneten Zeilen mehr vorhanden sind. Die Bedingung c.child_id x.child_id stellt sicher, dass nur andere Kinder als das gelöschte berücksichtigt werden.
Beseitigung von Race Conditions
Um potenzielle Race Conditions zu verhindern, bei denen gleichzeitige Transaktionen zu unerwarteten Ergebnissen führen können , kann die übergeordnete Zeile vor dem Löschvorgang gesperrt werden. Dies wird erreicht, indem die FOR NO KEY UPDATE-Klausel im CTE verwendet wird, um die übergeordnete Zeile zu sperren.
<code class="sql">WITH lock_parent AS ( SELECT p.parent_id, c.child_id FROM child c JOIN parent p ON p.parent_id = c.parent_id WHERE c.child_id = 12 -- provide child_id here once FOR NO KEY UPDATE -- locks parent row. ) , del_child AS ( DELETE FROM child c USING lock_parent l WHERE c.child_id = l.child_id ) DELETE FROM parent p USING lock_parent l WHERE p.parent_id = l.parent_id AND NOT EXISTS ( SELECT FROM child c WHERE c.parent_id = l.parent_id AND c.child_id l.child_id -- ! );</code>
Dieser Ansatz beschränkt die Ausführung der riskanten DELETE-Vorgänge auf eine einzige Transaktion und eliminiert so effektiv die Möglichkeit einer gleichzeitigen Ausführung Störung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie implementiert man die kaskadierende übergeordnete Löschung mit Fremdschlüsseleinschränkungen in PostgreSQL?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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.

SQL -Befehle in MySQL können in Kategorien wie DDL, DML, DQL und DCL unterteilt werden und werden verwendet, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, zu ändern, zu löschen, Daten einfügen, aktualisieren, Daten löschen und komplexe Abfragebetriebe durchführen. 1. Die grundlegende Verwendung umfasst die Erstellungstabelle erstellbar, InsertInto -Daten einfügen und Abfragedaten auswählen. 2. Die erweiterte Verwendung umfasst die Zusammenarbeit mit Tabellenverbindungen, Unterabfragen und GroupBy für die Datenaggregation. 3.. Häufige Fehler wie Syntaxfehler, Datentyp -Nichtübereinstimmung und Berechtigungsprobleme können durch Syntaxprüfung, Datentypkonvertierung und Berechtigungsmanagement debuggen. 4. Vorschläge zur Leistungsoptimierung umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verwendung von Transaktionen, um die Datenkonsistenz sicherzustellen.

InnoDB erreicht Atomizität durch Ungewöhnung, Konsistenz und Isolation durch Verriegelungsmechanismus und MVCC sowie Persistenz durch Redolog. 1) Atomizität: Verwenden Sie Unolog, um die Originaldaten aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Transaktion zurückgerollt werden kann. 2) Konsistenz: Stellen Sie die Datenkonsistenz durch Verriegelung auf Zeilenebene und MVCC sicher. 3) Isolierung: Unterstützt mehrere Isolationsniveaus und wird standardmäßig WiederholungSead verwendet. 4) Persistenz: Verwenden Sie Redolog, um Modifikationen aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Daten für lange Zeit gespeichert werden.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

InnoDB verhindert effektiv das Phantom-Lesen durch den Mechanismus für den nächsten Kleien. 1) Nächstschlüsselmesser kombiniert Zeilensperr- und Gap-Sperre, um Datensätze und deren Lücken zu sperren, um zu verhindern, dass neue Datensätze eingefügt werden. 2) In praktischen Anwendungen kann durch Optimierung der Abfragen und Anpassung der Isolationsstufen die Verringerungswettbewerb reduziert und die Gleichzeitleistung verbessert werden.


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