


Mise à jour des lignes de tableau dans PostgreSQL à l'aide d'une sous-requête
Postgres offre la possibilité de mettre à jour les lignes de tableau existantes à l'aide de valeurs dérivées d'une sous-requête. Cela peut être très bénéfique pour les scénarios dans lesquels les données doivent être modifiées en fonction d'un autre ensemble de données stockées dans la base de données.
Énoncé du problème :
Vous avez une table nommée "factice" avec divers champs représentant les détails de l'adresse et les indicateurs du client, du fournisseur et du partenaire. L'objectif est de mettre à jour la table en définissant les indicateurs client, fournisseur et partenaire sur Vrai ou Faux selon que des données correspondantes existent dans les tables "cust_original", "suppl_original" et "partner_original", respectivement.
Solution :
Pour y parvenir à l'aide d'une instruction de mise à jour SQL, vous pouvez exploiter la capacité de sous-requête de PostgreSQL. L'instruction update prend la syntaxe suivante :
UPDATE table_name SET field1 = subquery_result1, field2 = subquery_result2, ... FROM (select field1, field2, ... from subquery) AS subquery_name WHERE table_name.id = subquery_name.id;
Dans le contexte de votre problème spécifique, la requête de mise à jour ressemblerait à ceci :
UPDATE dummy SET customer = subquery.customer, supplier = subquery.supplier, partner = subquery.partner FROM (SELECT address_id, CASE WHEN cust.addr1 IS NOT NULL THEN TRUE ELSE FALSE END AS customer, CASE WHEN suppl.addr1 IS NOT NULL THEN TRUE ELSE FALSE END AS supplier, CASE WHEN partn.addr1 IS NOT NULL THEN TRUE ELSE FALSE END AS partner FROM dummy AS pa LEFT OUTER JOIN cust_original AS cust ON (pa.addr1 = cust.addr1 AND pa.addr2 = cust.addr2 AND pa.city = cust.city AND pa.state = cust.state AND SUBSTRING(cust.zip, 1, 5) = pa.zip) LEFT OUTER JOIN supp_original AS suppl ON (pa.addr1 = suppl.addr1 AND pa.addr2 = suppl.addr2 AND pa.city = suppl.city AND pa.state = suppl.state AND pa.zip = SUBSTRING(suppl.zip, 1, 5)) LEFT OUTER JOIN partner_original AS partn ON (pa.addr1 = partn.addr1 AND pa.addr2 = partn.addr2 AND pa.city = partn.city AND pa.state = partn.state AND pa.zip = SUBSTRING(partn.zip, 1, 5)) WHERE pa.address_id = address_id) AS subquery WHERE dummy.address_id = subquery.address_id;
Cette instruction update basée sur une sous-requête met à jour efficacement la table « factice » en définissant les indicateurs client, fournisseur et partenaire en fonction des données correspondantes dans la sous-requête, qui effectue les jointures et les évaluations de cas nécessaires.
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!

MySQL est un système de gestion de la base de données relationnel open source, principalement utilisé pour stocker et récupérer les données rapidement et de manière fiable. Son principe de travail comprend les demandes des clients, la résolution de requête, l'exécution des requêtes et les résultats de retour. Des exemples d'utilisation comprennent la création de tables, l'insertion et la question des données et les fonctionnalités avancées telles que les opérations de jointure. Les erreurs communes impliquent la syntaxe SQL, les types de données et les autorisations, et les suggestions d'optimisation incluent l'utilisation d'index, les requêtes optimisées et la partition de tables.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source adapté au stockage, à la gestion, à la requête et à la sécurité des données. 1. Il prend en charge une variété de systèmes d'exploitation et est largement utilisé dans les applications Web et autres domaines. 2. Grâce à l'architecture client-serveur et à différents moteurs de stockage, MySQL traite efficacement les données. 3. L'utilisation de base comprend la création de bases de données et de tables, d'insertion, d'interrogation et de mise à jour des données. 4. L'utilisation avancée implique des requêtes complexes et des procédures stockées. 5. Les erreurs courantes peuvent être déboguées par le biais de la déclaration Explication. 6. L'optimisation des performances comprend l'utilisation rationnelle des indices et des instructions de requête optimisées.

MySQL est choisi pour ses performances, sa fiabilité, sa facilité d'utilisation et son soutien communautaire. 1.MySQL fournit des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, prenant en charge plusieurs types de données et opérations de requête avancées. 2. Adoptez l'architecture client-serveur et plusieurs moteurs de stockage pour prendre en charge l'optimisation des transactions et des requêtes. 3. Facile à utiliser, prend en charge une variété de systèmes d'exploitation et de langages de programmation. 4. Avoir un solide soutien communautaire et fournir des ressources et des solutions riches.

Les mécanismes de verrouillage d'InnoDB incluent des verrous partagés, des verrous exclusifs, des verrous d'intention, des verrous d'enregistrement, des serrures d'écart et des mèches suivantes. 1. Le verrouillage partagé permet aux transactions de lire des données sans empêcher d'autres transactions de lire. 2. Lock exclusif empêche les autres transactions de lire et de modifier les données. 3. Le verrouillage de l'intention optimise l'efficacité de verrouillage. 4. Enregistrement de l'indice de verrouillage d'enregistrement. 5. Écart d'enregistrement de l'indice des verrous de verrouillage de l'espace. 6. Le verrouillage de la touche suivante est une combinaison de verrouillage des enregistrements et de verrouillage de l'écart pour garantir la cohérence des données.

Les principales raisons des mauvaises performances de requête MySQL incluent le non-utilisation d'index, la mauvaise sélection du plan d'exécution par l'optimiseur de requête, la conception de table déraisonnable, le volume de données excessif et la concurrence de verrouillage. 1. Aucun indice ne provoque une requête lente et l'ajout d'index ne peut améliorer considérablement les performances. 2. Utilisez la commande Expliquez pour analyser le plan de requête et découvrez l'erreur Optimizer. 3. Reconstruire la structure de la table et l'optimisation des conditions de jointure peut améliorer les problèmes de conception de la table. 4. Lorsque le volume de données est important, les stratégies de partitionnement et de division de table sont adoptées. 5. Dans un environnement de concurrence élevé, l'optimisation des transactions et des stratégies de verrouillage peut réduire la concurrence des verrous.

Dans l'optimisation de la base de données, les stratégies d'indexation doivent être sélectionnées en fonction des exigences de requête: 1. Lorsque la requête implique plusieurs colonnes et que l'ordre des conditions est fixe, utilisez des index composites; 2. Lorsque la requête implique plusieurs colonnes mais que l'ordre des conditions n'est pas fixe, utilisez plusieurs index mono-colonnes. Les index composites conviennent à l'optimisation des requêtes multi-colonnes, tandis que les index mono-colonnes conviennent aux requêtes à colonne unique.

Pour optimiser la requête lente MySQL, SlowQueryLog et Performance_Schema doivent être utilisées: 1. Activer SlowQueryLog et définir des seuils pour enregistrer la requête lente; 2. Utilisez Performance_schema pour analyser les détails de l'exécution de la requête, découvrir les goulots d'étranglement des performances et optimiser.

MySQL et SQL sont des compétences essentielles pour les développeurs. 1.MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source, et SQL est le langage standard utilisé pour gérer et exploiter des bases de données. 2.MySQL prend en charge plusieurs moteurs de stockage via des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, et SQL termine des opérations de données complexes via des instructions simples. 3. Les exemples d'utilisation comprennent les requêtes de base et les requêtes avancées, telles que le filtrage et le tri par condition. 4. Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes de performances, qui peuvent être optimisées en vérifiant les instructions SQL et en utilisant des commandes Explication. 5. Les techniques d'optimisation des performances incluent l'utilisation d'index, d'éviter la numérisation complète de la table, d'optimiser les opérations de jointure et d'améliorer la lisibilité du code.


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