


Conversion de type de données T-SQL : comparaison de CAST et CONVERT
SQL Server propose deux méthodes principales de conversion de types de données : CAST et CONVERT. Les deux ont des fonctionnalités similaires, mais comprendre les principales différences peut vous aider à optimiser les performances du code et à respecter les normes.
La différence entre CAST et CONVERT
- Compatibilité des normes ANSI : CAST est conforme à la norme ANSI SQL, tandis que CONVERT est spécifique à SQL Server.
- Précision : CAST préserve la précision des valeurs numériques en les tronquant plutôt qu'en les arrondissant. CONVERT peut entraîner une perte de précision lors des conversions implicites.
- Flexibilité : CONVERT offre plus de flexibilité dans le formatage et la personnalisation des conversions. Cependant, pour les changements de type de base, CAST est suffisant.
Considérations relatives aux performances
En général, CAST fonctionne légèrement plus rapidement que CONVERT pour des transformations simples car il suit les normes de l'industrie. CONVERTIR Un traitement supplémentaire peut être requis pour un formatage personnalisé.
Suggestions
Dans la plupart des cas, il est recommandé d'utiliser CAST pour la conversion de type. Il est conforme à la norme ANSI, préserve la précision et est généralement plus rapide. Cependant, si un formatage personnalisé ou des conversions avancées sont nécessaires, CONVERT peut être utilisé.
Exemple
Considérons l'exemple suivant :
DECLARE @value VARCHAR(50) = '1234.5' -- 使用 CAST 转换为整数 SELECT CAST(@value AS INT) -- 使用 CONVERT 和自定义格式转换为整数 SELECT CONVERT(INT, @value, 1)
Le résultat de CAST sera 1 234 et le résultat de CONVERT sera 1 234 en raison du délimiteur de virgule personnalisé utilisé.
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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.

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