Oracle-Tabellennamen: Die Bedeutung von Anführungszeichen
Eine häufige Frage bei der Oracle-Datenbankverwaltung betrifft die Verwendung doppelter Anführungszeichen um Tabellennamen. Auch wenn es scheinbar einfach ist, ist das Verständnis ihrer Funktion entscheidend, um häufige Fehler zu vermeiden.
Das Standardverhalten von Oracle ist die Verarbeitung von Bezeichnern ohne Berücksichtigung der Groß-/Kleinschreibung. Das bedeutet, dass MyTable
, mytable
und MYTABLE
alle als dieselbe Tabelle behandelt werden. Dies ändert sich jedoch, wenn ein Tabellenname in doppelte Anführungszeichen gesetzt wird.
Doppelte Anführungszeichen erzwingen die Berücksichtigung der Groß- und Kleinschreibung. "MyTable"
unterscheidet sich von "mytable"
oder "MYTABLE"
. Wenn die Tabelle mit Anführungszeichen erstellt wird, muss sie mit genau derselben Groß-/Kleinschreibung und denselben Anführungszeichen referenziert werden.
Betrachten Sie diese Beispiele:
SELECT * FROM mytable WHERE id = 1; -- Works (case-insensitive)
Diese Abfrage ist aufgrund des standardmäßigen Oracle-Abgleichs ohne Berücksichtigung der Groß- und Kleinschreibung erfolgreich. Aber das schlägt fehl:
SELECT * FROM "mytable" WHERE id = 1; -- Fails (case-sensitive)
Dieser Fehler tritt auf, weil "mytable"
als Groß-/Kleinschreibung beachtet definiert wurde. Die Abfrage benötigt die genaue Groß- und Kleinschreibung und Anführungszeichen.
Oracle verwendet intern Vergleiche, bei denen die Groß-/Kleinschreibung beachtet wird, aber Bezeichner ohne Anführungszeichen werden vor dem Vergleich in Großbuchstaben geschrieben. Durch Zitieren wird dies umgangen.
Erstellen einer Tabelle mit Anführungszeichen:
CREATE TABLE "my_data"(col1 NUMBER, col2 VARCHAR2(255));
Diese Abfragen sind gültig:
SELECT * FROM "my_data"; SELECT * FROM "MY_DATA"; SELECT * FROM "My_Data";
Dies wird jedoch scheitern:
SELECT * FROM my_data;
Umgekehrt erstellen Sie eine Tabelle ohne Anführungszeichen:
CREATE TABLE my_other_data(col1 NUMBER, col2 VARCHAR2(255));
Diese Abfragen sind alle falsch:
SELECT * FROM My_Other_Data; SELECT * FROM "my_other_data"; SELECT * FROM "MY_OTHER_DATA";
Nur das funktioniert:
SELECT * FROM my_other_data;
Die Beherrschung des Unterschieds zwischen Bezeichnern, bei denen die Groß-/Kleinschreibung beachtet wird (in Anführungszeichen gesetzt) und der Bezeichner, bei denen die Groß-/Kleinschreibung nicht berücksichtigt wird (ohne Anführungszeichen), und die Rolle doppelter Anführungszeichen ist für eine effektive Oracle-Datenbankverwaltung und das Schreiben von Abfragen von entscheidender Bedeutung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie wirken sich Anführungszeichen auf Tabellennamen in Oracle aus?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Speichernde Verfahren sind vorkompilierte SQL -Anweisungen in MySQL zur Verbesserung der Leistung und zur Vereinfachung komplexer Vorgänge. 1. Verbesserung der Leistung: Nach der ersten Zusammenstellung müssen nachfolgende Anrufe nicht neu kompiliert werden. 2. Die Sicherheit verbessern: Beschränken Sie den Zugriff auf die Datenentabelle durch Berechtigungssteuerung. 3. Vereinfachen Sie komplexe Operationen: Kombinieren Sie mehrere SQL -Anweisungen, um die Logik der Anwendungsschicht zu vereinfachen.

Das Arbeitsprinzip des MySQL -Abfrage -Cache besteht darin, die Ergebnisse der ausgewählten Abfrage zu speichern. Wenn dieselbe Abfrage erneut ausgeführt wird, werden die zwischengespeicherten Ergebnisse direkt zurückgegeben. 1) Abfrage -Cache verbessert die Leistung der Datenbank und findet zwischengespeicherte Ergebnisse durch Hash -Werte. 2) Einfache Konfiguration, setzen Sie in MySQL -Konfigurationsdatei query_cache_type und query_cache_size. 3) Verwenden Sie das Schlüsselwort SQL_NO_Cache, um den Cache spezifischer Abfragen zu deaktivieren. 4) In Hochfrequenz-Update-Umgebungen kann Abfrage-Cache Leistungs Engpässe verursachen und muss für die Verwendung durch Überwachung und Anpassung von Parametern optimiert werden.

Die Gründe, warum MySQL in verschiedenen Projekten häufig verwendet wird, umfassen: 1. Hochleistungs und Skalierbarkeit, die mehrere Speichermotoren unterstützen; 2. Einfach zu verwendende und pflegende, einfache Konfiguration und reichhaltige Werkzeuge; 3. Reiches Ökosystem, das eine große Anzahl von Community- und Drittanbietern anzieht; V.

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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