


Wie können OUTER und CROSS APPLY SQL-Abfragen in realen Anwendungen verbessern?
Praktische Anwendungen von OUTER und CROSS APPLY in SQL-Abfragen
OUTER und CROSS APPLY verbessern die Effizienz und Lesbarkeit von SQL-Abfragen in verschiedenen realen Anwendungen erheblich. Hier einige anschauliche Beispiele:
1. Top-N-Rekorde pro Kategorie:
Die Verwendung von APPLY bietet Leistungsvorteile gegenüber verschachtelten Abfragen beim Extrahieren der obersten N Zeilen für jede Gruppe. Betrachten Sie dieses Beispiel:
SELECT pr.name, pa.name FROM sys.procedures pr OUTER APPLY (SELECT TOP 2 * FROM sys.parameters pa WHERE pa.object_id = pr.object_id ORDER BY pr.name) pa ORDER BY pr.name, pa.name;
2. Verwendung tabellenwertiger Funktionen:
CROSS APPLY vereinfacht die Anwendung von Tabellenwertfunktionen auf einzelne Zeilen der äußeren Abfrage:
SELECT * FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(qs.plan_handle);
3. Effiziente Alias-Wiederverwendung:
CROSS APPLY ermöglicht die effektive Wiederverwendung von Spaltenaliasen innerhalb einer einzelnen Abfrage:
SELECT number, doubled_number, doubled_number_plus_one FROM master..spt_values CROSS APPLY (SELECT 2 * CAST(number AS BIGINT)) CA1(doubled_number) CROSS APPLY (SELECT doubled_number + 1) CA2(doubled_number_plus_one);
4. Optimierung der Aufhebung der Pivotierung der Spalte:
APPLY bietet eine elegante Lösung zum Aufheben der Pivotierung mehrerer Spaltengruppen aus Tabellen mit einer nicht normalisierten Struktur:
SELECT Id, Foo, Bar, GrpName FROM T CROSS APPLY (VALUES('1', Foo1, Bar1), ('2', Foo2, Bar2), ('3', Foo3, Bar3)) V(GrpName, Foo, Bar);
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MySQLstringtypesimpactstorageandperformanceasfollows:1)CHARisfixed-length,alwaysusingthesamestoragespace,whichcanbefasterbutlessspace-efficient.2)VARCHARisvariable-length,morespace-efficientbutpotentiallyslower.3)TEXTisforlargetext,storedoutsiderows,

Mysqlstringtypesincludevarchar, Text, char, enum, undset.1) varcharisversatileforVariable-LengthStringuptoaspecifiedLimit.2) TextissidealforlargetextStorageWithoutadefinedLimit.3) charisfixed-längen, geeigneter ForconsistentDatalikeCodecodes.4) EnumforcesDataTaTaTableConSconsistentDatalikaScodes.4)

MySqloffersVariousStringDatatypes: 1) Charforfixed-Länge-Strings, 2) varcharforvariable-Lengthtext, 3) Binary und VarbinaryforBinaryData, 4) BloBandtextForLargedata und 5) Enumandforcontrolledinput

TOGRANTREMMENTIONSTONEWMYSQLUSERS, folgt der THESESTEPS: 1) AccessMysqlasauser withSuffePrivileges, 2) CreateeNewuserwiththecreateuserCommand, 3) UsetheGrantcommandtospecifificpermissionSlikesSelect, Einfügung, orallprivileSontespezifizierungen, und orallprivileSonegierungen, und orallprivileSonegierungen, und orallprivileSonegierungen, und 4), orallprivileSONSONSONSONSONSORTIONALS, und4) und 4), und 4), und 4)), und 4), orallprivileSoneger

Toaddusersinmysqleffektiv und secury, folge theSesteps: 1) UseTheCreatErStatementToaddanewuser, spezifizieren derHostandastrongPassword.2) GrantNeornyprivileGeSusingTheGrantstatement, AdheringTothprincipleastprivilege.3) implementssecurityMectoNityMeaSualslyLection

ToaddanewuserwithComplexPermissionssinmysql, folge theSeSteps: 1) CreateThEserWithCreatUser'newuser '@' localhost'IdentifiedBy'pa ssword ';. 2) GranTeadaccessToAlltablesin'myDatabase'withGrantSelectonMyDatabase.to'newuser'@'localhost';.

Die String -Datentypen in MySQL umfassen Zeichen, Varchar, Binär, Varbarin, Blob und Text. Die Kollationen bestimmen den Vergleich und die Sortierung von Saiten. 1.Ch ist für Zeichenfolgen mit fester Länge geeignet. Varchar ist für Zeichenfolgen variabler Länge geeignet. 2. Für Binärdaten werden immer wieder variäarisch verwendet, und Blob und Text werden für große Objektdaten verwendet. 3.. Sortierregeln wie UTF8MB4_unicode_ci ignoriert den oberen und unteren Fall und eignet sich für Benutzernamen. UTF8MB4_BIN ist fallempfindlich und für Felder geeignet, die einen genauen Vergleich erfordern.

Die beste Auswahl der MySQLVarchar -Spaltenlänge sollte auf der Datenanalyse basieren, zukünftiges Wachstum berücksichtigen, die Leistungsauswirkungen bewerten und die Anforderungen an den Charaktersatz bewerten. 1) Analyse der Daten, um typische Längen zu bestimmen; 2) zukünftige Expansionsraum reservieren; 3) Auf die Auswirkungen großer Länge auf die Leistung achten; 4) Betrachten Sie die Auswirkungen von Zeichensätzen auf die Speicherung. Durch diese Schritte können die Effizienz und Skalierbarkeit der Datenbank optimiert werden.


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