


Wie kann ich SQL-CASE-Anweisungen in LINQ-Abfragen für Datenaktualisierungen replizieren?
LINQs Ansatz für bedingte Datenaktualisierungen
LINQ (Language Integrated Query) bietet effiziente Möglichkeiten zur Verwaltung der bedingten Logik und spiegelt die Funktionalität der CASE-Anweisungen von SQL wider, insbesondere beim Aktualisieren von Datenbankdatensätzen. Lassen Sie uns untersuchen, wie wir dies erreichen können.
Ein häufiges Szenario besteht darin, eine Spalte basierend auf mehreren Bedingungen zu aktualisieren. Betrachten Sie dieses SQL-Beispiel:
UPDATE osc_products SET products_quantity = CASE WHEN itempromoflag = 'N' THEN 100000 WHEN itemcat1 IN ('1','2','31') AND itemsalestatus = 'S' THEN 100000 WHEN itemsalestatus = 'O' THEN 0 ELSE cds_oeinvitem.itemqtyonhand - cds_oeinvitem.itemqtycommitted END
Diese SQL-Anweisung aktualisiert products_quantity
basierend auf verschiedenen Kriterien. Die entsprechende LINQ-Abfrage wäre:
cdsDBDataContext db = new cdsDBDataContext(); var query = from items in db.cdsItems where items.ItemHandHeldFlag == "Y" let quantity = ( items.ItemPromoFlag != 'N' ? 100000 : (items.ItemCat1.In("1", "2", "31") && items.ItemSaleStatus == "S") ? 100000 : items.ItemSaleStatus == "O" ? 0 : items.ItemQtyOnHand - items.ItemQtyCommitted ) select new { ItemId = items.ItemId, UpdatedQuantity = quantity };
Diese LINQ-Abfrage verwendet das Schlüsselwort let
, um ein berechnetes quantity
basierend auf der bedingten Logik zu definieren. Der ternäre Operator (? :
) bietet eine prägnante Möglichkeit, die Funktionalität der CASE-Anweisung zu implementieren. Die endgültige Auswahl umfasst das ItemId
und das berechnete UpdatedQuantity
, was effiziente Datenbankaktualisierungen ermöglicht.
Dies zeigt die Flexibilität von LINQ bei der Handhabung komplexer bedingter Aktualisierungen und bietet eine leistungsstarke Alternative zu direkten SQL-CASE-Anweisungen in Ihrem C#-Code.
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Mysql'SbloBissableForstoringBinaryDatawithinarelationalDatabase, whilenosqloptionslikemongodb, Redis und CassandraofferFlexible, skalablessolutionenfornernstrukturierteData.blobissimplerbutcanslowdownscalgedlargedDataTTersClaTTersScalgedlargedDataTersClaTTersScalgedlargedDataTersClaTTERSCHITHLARGEGEGEBEN

ToaddauserinMysql, Verwendung: createUser'username '@' host'identifiedBy'password '; hier'Showtodoitesecurely: 1) choosethehostCrefulyTocon TrolAccess.2) setResourcelimits withOptionslikemax_queries_per_hour.3) UsSeStong, Uniquepasswords.4) Enforcesl/tlsConnectionsWith

ToavoidCommonMistakeswithStringDatatypesinmysql, Verständnisstringtypenuances, ChoosetherightType, und ManageCodingandCollationsetingseffekt.1) UsecharforFixed-Länge-Strings, Varcharforvariable-Länge und Ventionlargerdata.2) -Tetcorrectaracters und Ventionlargerdata.2)

MySQLoffersCHAR,VARCHAR,TEXT,andENUMforstringdata.UseCHARforfixed-lengthstrings,VARCHARforvariable-length,TEXTforlargertext,andENUMforenforcingdataintegritywithasetofvalues.

Die Optimierung von MySQLblob -Anfragen kann durch die folgenden Strategien durchgeführt werden: 1. Reduzieren Sie die Häufigkeit von Blob -Abfragen, verwenden Sie unabhängige Anfragen oder Verzögerungsbelastungen; 2. Wählen Sie den entsprechenden Blob -Typ (z. B. Tinyblob) aus; 3.. Trennen Sie die BLOB -Daten in separate Tabellen. 4.. Komprimieren Sie die BLOB -Daten in der Anwendungsschicht; 5. Index die Blob -Metadaten. Diese Methoden können die Leistung effektiv verbessern, indem Überwachung, Zwischenspeicherung und Datenschärfe in tatsächlichen Anwendungen kombiniert werden.

Das Beherrschen der Methode zum Hinzufügen von MySQL -Benutzern ist für Datenbankadministratoren und -entwickler von entscheidender Bedeutung, da sie die Sicherheits- und Zugriffskontrolle der Datenbank gewährleistet. 1) Erstellen Sie einen neuen Benutzer, der den Befehl createUser verwendet, 2) Berechtigungen über den Zuschussbefehl zuweisen, 3) Verwenden Sie FlushPrivileges, um sicherzustellen, dass die Berechtigungen wirksam werden.

ChooSeCharforfixed-LengthData, varcharforvariable-LengthData, undTextForLargetEXTFields.1) Charisefficiefforconsistent-LengthDatalikeCodes.2) varcharSefficienpyficyFoximent-Länge-Länge.3) VarcharSuitsVariable-Lengthdatalikenamen, BalancingFlexibilityPerance.3) textissideale

Best Practices für die Handhabung von String -Datentypen und -indizes in MySQL gehören: 1) Auswählen des entsprechenden Zeichenfolge -Typs, z. B. Zeichen für feste Länge, Varchar für variable Länge und Text für großen Text; 2) bei der Indexierung vorsichtig sein, über die Indexierung vermeiden und Indizes für gemeinsame Abfragen erstellen; 3) Verwenden Sie Präfixindizes und Volltextindizes, um lange String-Suchvorgänge zu optimieren. 4) Überwachen und optimieren Sie die Indizes regelmäßig, um die Indizes gering und effizient zu halten. Mit diesen Methoden können wir Lese- und Schreibleistung in Einklang bringen und die Datenbankeffizienz verbessern.


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