


Déclencheur de mise à jour efficace pour capturer les champs modifiés dans SQL Server
Problème :
La méthode COLUMNS_UPDATED est connue, mais un une technique plus rapide est nécessaire pour capturer les valeurs de champ modifiées dans un format XML pour la réplication à des fins.
Requête de routine automatisée :
CREATE TRIGGER DBCustomers_Insert ON DBCustomers AFTER UPDATE AS BEGIN DECLARE @sql as NVARCHAR(1024); SET @sql = 'SELECT '; -- HELP NEEDED FOR FOLLOWING LINE... -- I can manually write every column, but need an automated way that works with any column specifications for each column, if its modified append $sql = ',' + columnname... SET @sql = $sql + ' FROM inserted FOR XML RAW'; DECLARE @x as XML; SET @x = CAST(EXEC(@sql) AS XML); .. use @x END
Solution alternative :
Au lieu d'utiliser COLUMNS_UPDATED, cette réponse présente une méthode alternative qui résout le problème. Cela implique d'annuler le pivotement des tables insérées et supprimées pour créer des colonnes de clé, de valeur de champ et de nom de champ. En joignant et en filtrant ces deux tableaux non croisés, seules les lignes modifiées, supprimées et insérées sont identifiées.
Exemple :
-- Setup tables and data CREATE TABLE dbo.Sample_Table (ContactID int, Forename varchar(100), Surname varchar(100), Extn varchar(16), Email varchar(100), Age int ); INSERT INTO Sample_Table VALUES (1,'Bob','Smith','2295','[email protected]',24); ... -- Create trigger CREATE TRIGGER TriggerName ON dbo.Sample_Table FOR DELETE, INSERT, UPDATE AS BEGIN -- Unpivot deleted and inserted tables WITH deleted_unpvt AS ( SELECT ContactID, FieldName, FieldValue FROM (SELECT ContactID, Forename, Surname, Extn, Email, Age FROM deleted) p UNPIVOT (FieldValue FOR FieldName IN (Forename, Surname, Extn, Email, Age)) AS deleted_unpvt ), inserted_unpvt AS ( SELECT ContactID, FieldName, FieldValue FROM (SELECT ContactID, Forename, Surname, Extn, Email, Age FROM inserted) p UNPIVOT (FieldValue FOR FieldName IN (Forename, Surname, Extn, Email, Age)) AS inserted_unpvt ) -- Join tables and capture changes INSERT INTO Sample_Table_Changes (ContactID, FieldName, FieldValueWas, FieldValueIs) SELECT Coalesce (D.ContactID, I.ContactID) ContactID , Coalesce (D.FieldName, I.FieldName) FieldName , D.FieldValue as FieldValueWas , I.FieldValue AS FieldValueIs FROM deleted_unpvt d FULL OUTER JOIN inserted_unpvt i on D.ContactID = I.ContactID AND D.FieldName = I.FieldName WHERE D.FieldValue I.FieldValue -- Changes OR (D.FieldValue IS NOT NULL AND I.FieldValue IS NULL) -- Deletions OR (D.FieldValue IS NULL AND I.FieldValue IS NOT NULL) -- Insertions END -- Execute changes UPDATE Sample_Table SET age = age+1; ... -- Output results SELECT *, SQL_VARIANT_PROPERTY(FieldValueWas, 'BaseType') FieldBaseType, SQL_VARIANT_PROPERTY(FieldValueWas, 'MaxLength') FieldMaxLength from Sample_Table_Changes;
Avantages du Solution alternative :
- Évite les problèmes avec les champs de bits bigint et débordement arithmétique
- Format de sortie personnalisable et conversion du type de données
- Gère les scénarios de modification des clés primaires naturelles en utilisant une colonne remplie par un GUID comme identifiant unique
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Les procédures stockées sont des instructions SQL précompilées dans MySQL pour améliorer les performances et simplifier les opérations complexes. 1. Améliorer les performances: après la première compilation, les appels ultérieurs n'ont pas besoin d'être recompilés. 2. Améliorez la sécurité: restreignez l'accès à la table de données grâce au contrôle de l'autorisation. 3. Simplifier les opérations complexes: combinez plusieurs instructions SQL pour simplifier la logique de la couche d'application.

Le principe de travail du cache de requête MySQL consiste à stocker les résultats de la requête sélectionnée, et lorsque la même requête est à nouveau exécutée, les résultats mis en cache sont directement renvoyés. 1) Le cache de requête améliore les performances de lecture de la base de données et trouve des résultats mis en cache grâce aux valeurs de hachage. 2) Configuration simple, définissez query_cache_type et query_cache_size dans le fichier de configuration mysql. 3) Utilisez le mot-clé SQL_NO_CACH pour désactiver le cache de requêtes spécifiques. 4) Dans les environnements de mise à jour à haute fréquence, le cache de requête peut provoquer des goulots d'étranglement des performances et doit être optimisé pour une utilisation par la surveillance et l'ajustement des paramètres.

Les raisons pour lesquelles MySQL sont largement utilisées dans divers projets comprennent: 1. Haute performances et évolutivité, en prenant en charge plusieurs moteurs de stockage; 2. Facile à utiliser et à maintenir, configuration simple et outils riches; 3. Écosystème riche, attirant un grand nombre de supports d'outils communautaires et tiers; 4. Prise en charge multiplateforme, adaptée à plusieurs systèmes d'exploitation.

Les étapes de mise à niveau de la base de données MySQL incluent: 1. Sauvegarder la base de données, 2. Arrêtez le service MySQL actuel, 3. Installez la nouvelle version de MySQL, 4. Démarrez la nouvelle version du service MySQL, 5. Récupérez la base de données. Des problèmes de compatibilité sont nécessaires pendant le processus de mise à niveau, et des outils avancés tels que Perconatoolkit peuvent être utilisés pour les tests et l'optimisation.

Les politiques de sauvegarde MySQL incluent une sauvegarde logique, une sauvegarde physique, une sauvegarde incrémentielle, une sauvegarde basée sur la réplication et une sauvegarde cloud. 1. Logical Backup utilise MySQLDump pour exporter la structure et les données de la base de données, ce qui convient aux petites bases de données et aux migrations de versions. 2. Les sauvegardes physiques sont rapides et complètes en copie les fichiers de données, mais nécessitent la cohérence de la base de données. 3. La sauvegarde incrémentielle utilise la journalisation binaire pour enregistrer les modifications, ce qui convient aux grandes bases de données. 4. La sauvegarde basée sur la réplication réduit l'impact sur le système de production en sauvegarde du serveur. 5. Les sauvegardes cloud telles que Amazonrds fournissent des solutions d'automatisation, mais les coûts et le contrôle doivent être pris en compte. Lors de la sélection d'une politique, de la taille de la base de données, de la tolérance aux temps d'arrêt, du temps de récupération et des objectifs de points de récupération doit être pris en compte.

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L'optimisation de la conception du schéma de la base de données dans MySQL peut améliorer les performances par les étapes suivantes: 1. Optimisation d'index: Créer des index sur les colonnes de requête communes, équilibrant la surcharge de la requête et insertion des mises à jour. 2. Optimisation de la structure du tableau: Réduisez la redondance des données par normalisation ou anti-normalisation et améliorez l'efficacité d'accès. 3. Sélection du type de données: utilisez des types de données appropriés, tels que INT au lieu de Varchar, pour réduire l'espace de stockage. 4. Partionnement et sous-table: Pour les volumes de données importants, utilisez le partitionnement et la sous-table pour disperser les données pour améliorer l'efficacité de la requête et de la maintenance.

TOOPTIMIZEMYSQLPERFORMANCE, SuivreTheSestets: 1) Implémentation de PROPERIDEXINGTOSPEEDUPQUERIES, 2) Utiliser la manière dont la gamme ajustée en ligne


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