


Wie gehe ich mit verschachtelten Masseneinfügungen mit Fremdschlüsseleinschränkungen um?
Eine Herausforderung bei verschachtelten Batch-Einfügungen ist die Einfügungsreihenfolge. Angenommen, Sie erstellen übergeordnete und untergeordnete Tabellen unter Verwendung von Fremdschlüsselreferenzen zwischen ihnen. Normalerweise muss ein übergeordneter Datensatz vorhanden sein, bevor ein untergeordneter Datensatz eingefügt werden kann. Um dieses Problem zu lösen, muss zuerst der übergeordnete Datensatz und dann der untergeordnete Datensatz eingefügt werden.
Das Problem besteht darin, dass Sie keinen untergeordneten Datensatz einfügen können, bis die ID des übergeordneten Datensatzes verfügbar ist. Eine Möglichkeit, dieses Problem zu lösen, besteht darin, eine gespeicherte Prozedur zum Einfügen von Datensätzen zu verwenden. Eine gespeicherte Prozedur kann zuerst übergeordnete Datensätze und dann untergeordnete Datensätze einfügen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass übergeordnete Datensätze vor untergeordneten Datensätzen eingefügt werden und dass jeder untergeordnete Datensatz über eine gültige übergeordnete ID verfügt.
Eine andere Möglichkeit, verschachtelte Masseneinfügungen durchzuführen, ist die Verwendung einer Technik namens „Table Staging“. Beim Tabellen-Staging handelt es sich um die Erstellung temporärer Tabellen zum Speichern von Unterdatensätzen. Zuerst wird der übergeordnete Datensatz eingefügt, dann werden die untergeordneten Datensätze in die temporäre Tabelle eingefügt. Sobald alle untergeordneten Datensätze eingefügt wurden, können Sie eine Zusammenführungsanweisung verwenden, um die untergeordneten Datensätze in die eigentliche untergeordnete Tabelle einzufügen. Der Vorteil dieses Ansatzes besteht darin, dass sichergestellt wird, dass die untergeordneten Datensätze gültig sind, da sie vor dem Einfügen mit der übergeordneten Tabelle verglichen werden.
Schließlich können Sie die OUTPUT-Klausel in Ihrer Insert-Anweisung verwenden, um den Primärschlüssel zu erfassen und zu verwenden (z. B. Scope_identity()). Dadurch können Sie untergeordnete Entitäten durchlaufen. Hier ist ein Beispiel für diesen Ansatz:
<code> using (var scope = tran.Connection.BeginTransaction()) { using (connectionString.WithTransaction(tran)) { int scope_identity = 0; foreach (var entity in dataload.Entities){ scope_identity = connectionString.ExecuteScalar<int>( $"INSERT INTO tbl_owner(OwnerName) OUTPUT INSERTED.OwnerID Values(@Name)", entity); foreach(var project in entity.Related) { connectionString.Execute( $"INSERT INTO tbl_project(Name, OwnerId) Values(@Name, @OwnerId)", new{Name = project.Name, OwnerId = scope_identity }); } } scope.Commit(); } }</int></code>
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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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