


Postgres-Tabellen mit CSV-Daten aktualisieren: Ein selektiver Ansatz
Diese Anleitung zeigt, wie Sie die Spalte einer Postgres-Tabelle mithilfe von Daten aus einer CSV-Datei selektiv aktualisieren und andere Spalten unberührt lassen. Nehmen wir an, wir müssen die Spalte „Banane“ in unserer Tabelle aktualisieren und gleichzeitig die vorhandenen Werte der Spalte „Apfel“ beibehalten.
Lösung:
Diese Methode nutzt eine temporäre Tabelle für eine effiziente und sichere Datenbearbeitung.
1. Erstellen Sie eine temporäre Tabelle:
Erstellen Sie zunächst eine temporäre Tabelle (tmp_x
), die die Struktur Ihrer Zieltabelle widerspiegelt, einschließlich des Primärschlüssels („ID“):
CREATE TEMP TABLE tmp_x (id int, apple text, banana text);
2. CSV-Daten importieren:
Als nächstes importieren Sie Ihre CSV-Daten mit dem Befehl COPY
in die temporäre Tabelle. Denken Sie daran, /absolute/path/to/file
durch den tatsächlichen Pfad zu Ihrer CSV-Datei zu ersetzen:
COPY tmp_x FROM '/absolute/path/to/file' (FORMAT csv);
3. Aktualisieren Sie die Zieltabelle:
Aktualisieren Sie nun die Spalte „Banana“ in Ihrer Haupttabelle (tbl
) mithilfe von Daten aus der temporären Tabelle und gleichen Sie Zeilen basierend auf der Spalte „ID“ ab:
UPDATE tbl SET banana = tmp_x.banana FROM tmp_x WHERE tbl.id = tmp_x.id;
4. Entfernen Sie die temporäre Tabelle:
Entfernen Sie abschließend die temporäre Tabelle, um Ressourcen freizugeben:
DROP TABLE tmp_x;
Wichtige Überlegungen:
-
Berechtigungen: Vor Postgres 11 erforderte der Befehl
COPY
normalerweise Superuser-Berechtigungen. Ab Postgres 11 können Rollen wiepg_read_server_files
oderpg_write_server_files
verwendet werden. Alternativ vermeidet dercopy
-Metabefehl inpsql
Superuser-Anforderungen. -
Leistung: Verbessern Sie bei großen CSV-Dateien die Leistung, indem Sie
temp_buffers
anpassen und einen Index für die Spalte „ID“ der temporären Tabelle erstellen. Eine manuelle Analyse der temporären Tabelle (ANALYZE tmp_x;
) wird empfohlen, da diese nicht automatisch analysiert wird.
Dieser Ansatz gewährleistet einen sauberen und effizienten Aktualisierungsprozess und minimiert das Risiko unbeabsichtigter Datenänderungen. Denken Sie daran, Ihre Daten immer zu sichern, bevor Sie größere Datenbankaktualisierungen durchführen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie aktualisiere ich die Spalte einer Postgres-Tabelle mit Daten aus einer CSV-Datei und behalte gleichzeitig andere Spalten bei?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

In der Datenbankoptimierung sollten Indexierungsstrategien gemäß Abfrageanforderungen ausgewählt werden: 1. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet und die Reihenfolge der Bedingungen festgelegt ist, verwenden Sie zusammengesetzte Indizes. 2. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet, aber die Reihenfolge der Bedingungen nicht festgelegt ist, verwenden Sie mehrere einspaltige Indizes. Zusammengesetzte Indizes eignen sich zur Optimierung von Multi-Säulen-Abfragen, während Einspaltindizes für Einspalten-Abfragen geeignet sind.

Um die MySQL -Abfrage zu optimieren, müssen SlowQuerylog und Performance_Schema verwendet werden: 1. Aktivieren Sie SlowQuerylog und setzen Sie Schwellenwerte, um langsame Abfragen aufzuzeichnen; 2. Verwenden Sie Performance_Schema, um die Details zur Ausführung von Abfragen zu analysieren, Leistungs Engpässe zu finden und zu optimieren.

MySQL und SQL sind wesentliche Fähigkeiten für Entwickler. 1.MYSQL ist ein Open -Source -Relational Database Management -System, und SQL ist die Standardsprache, die zum Verwalten und Betrieb von Datenbanken verwendet wird. 2.MYSQL unterstützt mehrere Speichermotoren durch effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, und SQL vervollständigt komplexe Datenoperationen durch einfache Aussagen. 3. Beispiele für die Nutzung sind grundlegende Abfragen und fortgeschrittene Abfragen wie Filterung und Sortierung nach Zustand. 4. Häufige Fehler umfassen Syntaxfehler und Leistungsprobleme, die durch Überprüfung von SQL -Anweisungen und Verwendung von Erklärungsbefehlen optimiert werden können. 5. Leistungsoptimierungstechniken umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verbesserung der Code -Lesbarkeit.

MySQL Asynchronous Master-Slave-Replikation ermöglicht die Datensynchronisation durch Binlog, die die Leseleistung und die hohe Verfügbarkeit verbessert. 1) Der Master -Server -Datensatz ändert sich am Binlog; 2) Der Slave -Server liest Binlog über E/A -Threads; 3) Der Server -SQL -Thread wendet BinLog an, um Daten zu synchronisieren.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

Die Installation und die grundlegenden Vorgänge von MySQL umfassen: 1. MySQL herunterladen und installieren, das Stammbenutzerkennwort festlegen. 2. Verwenden Sie SQL -Befehle, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, wie z. 3. Ausführen von CRUD -Operationen, verwenden Sie Einfügen, auswählen, aktualisieren, Befehle löschen; 4. Erstellen Sie Indizes und gespeicherte Verfahren, um die Leistung zu optimieren und komplexe Logik zu implementieren. Mit diesen Schritten können Sie MySQL -Datenbanken von Grund auf neu erstellen und verwalten.

InnoDbbufferpool verbessert die Leistung von MySQL -Datenbanken durch das Laden von Daten und Indexseiten in den Speicher. 1) Die Datenseite wird in das Bufferpool geladen, um die Festplatten -E/A zu reduzieren. 2) Schmutzige Seiten sind regelmäßig markiert und auf der Festplatte aktualisiert. 3) LRU -Algorithmusverwaltungsdatenseite Eliminierung. 4) Der Lese-Out-Mechanismus lädt die möglichen Datenseiten im Voraus.

MySQL ist für Anfänger geeignet, da es einfach zu installieren, leistungsfähig und einfach zu verwalten ist. 1. Einfache Installation und Konfiguration, geeignet für eine Vielzahl von Betriebssystemen. 2. Unterstützung grundlegender Vorgänge wie Erstellen von Datenbanken und Tabellen, Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Daten. 3. Bereitstellung fortgeschrittener Funktionen wie Join Operations und Unterabfragen. 4. Die Leistung kann durch Indexierung, Abfrageoptimierung und Tabellenpartitionierung verbessert werden. 5. Backup-, Wiederherstellungs- und Sicherheitsmaßnahmen unterstützen, um die Datensicherheit und -konsistenz zu gewährleisten.


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