


Prévenir la duplication avec les contraintes EXCLUDE dans PostgreSQL
Lors de la création d'une base de données qui stocke des plages de dates/heures arbitraires, il est essentiel d'appliquer des contraintes qui empêchent les entrées qui se chevauchent ou qui sont adjacentes. Ces contraintes sont cruciales pour maintenir l'intégrité et l'exactitude des données.
Dans PostgreSQL, la contrainte EXCLUDE répond à cet objectif en utilisant un index GiST. Cependant, une préoccupation commune se pose concernant l'hypothèse d'une résolution d'une seconde lors de la définition de ces contraintes. Les types de données d'horodatage dans PostgreSQL ont souvent une résolution plus élevée, ce qui peut entraîner des inexactitudes.
Solution utilisant des limites exclusives
Pour résoudre ce problème et éviter les plages superposées et adjacentes, il est Il est recommandé d'appliquer des limites exclusives ('[)') sur les plages de dates/heures. Cela implique d'inclure la limite inférieure (en utilisant 'lower_inc()') et d'exclure la limite supérieure ("PAS upper_inc()') via une contrainte CHECK. De plus, pour exclure les plages adjacentes, une autre contrainte EXCLUDE utilisant l'opérateur '-|-' peut être utilisée.
Exemple de code :
CREATE TABLE tbl ( tbl_id serial PRIMARY KEY , tsr tsrange , CONSTRAINT tsr_no_overlap EXCLUDE USING gist (tsr WITH &&) , CONSTRAINT tsr_no_adjacent EXCLUDE USING gist (tsr WITH -|-) , CONSTRAINT tsr_enforce_bounds CHECK (lower_inc(tsr) AND NOT upper_inc(tsr)) );
Cette solution garantit que seules les plages avec des limites exclusives sont autorisées, empêchant ainsi les entrées qui se chevauchent et celles qui sont adjacentes. Il garantit également l'intégrité des données en appliquant le comportement de plage souhaité.
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!

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.

La réplication maître-esclave Asynchrones MySQL permet la synchronisation des données via le binlog, améliorant les performances de lecture et la haute disponibilité. 1) L'enregistrement du serveur maître change en binlog; 2) Le serveur esclave lit le binlog via des threads d'E / S; 3) Le thread SQL du serveur applique le binlog pour synchroniser les données.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

L'installation et les opérations de base de MySQL incluent: 1. Télécharger et installer MySQL, définir le mot de passe de l'utilisateur racine; 2. Utilisez des commandes SQL pour créer des bases de données et des tables, telles que CreateDatabase et CreateTable; 3. Exécuter les opérations CRUD, utiliser des commandes INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE; 4. Créer des index et des procédures stockées pour optimiser les performances et implémenter une logique complexe. Avec ces étapes, vous pouvez créer et gérer les bases de données MySQL à partir de zéro.

InnodbBufferPool améliore les performances des bases de données MySQL en chargeant des données et des pages d'index dans la mémoire. 1) La page de données est chargée dans le tampon pour réduire les E / S du disque. 2) Les pages sales sont marquées et rafraîchies au disque régulièrement. 3) Élimination de la page de données de gestion de l'algorithme LRU. 4) Le mécanisme de lecture charge les pages de données possibles à l'avance.

MySQL convient aux débutants car il est simple à installer, puissant et facile à gérer les données. 1. Installation et configuration simples, adaptées à une variété de systèmes d'exploitation. 2. Prise en charge des opérations de base telles que la création de bases de données et de tables, d'insertion, d'interrogation, de mise à jour et de suppression de données. 3. Fournir des fonctions avancées telles que les opérations de jointure et les sous-questionnaires. 4. Les performances peuvent être améliorées par l'indexation, l'optimisation des requêtes et le partitionnement de la table. 5. Prise en charge des mesures de sauvegarde, de récupération et de sécurité pour garantir la sécurité et la cohérence des données.


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