


Utilisation des CTE Postgres pour l'insertion simultanée de données sur plusieurs tables
L'insertion efficace de données dans plusieurs tables de base de données interconnectées est cruciale pour gérer des relations de données complexes. Les expressions de table communes (CTE) de PostgreSQL, en particulier les CTE de modification de données, offrent une solution robuste.
Considérons un scénario impliquant trois tables : sample
, sample1
et sample2
, définies comme suit :
CREATE TABLE sample ( id bigserial PRIMARY KEY, lastname varchar(20), firstname varchar(20) ); CREATE TABLE sample1( user_id bigserial PRIMARY KEY, sample_id bigint REFERENCES sample, adddetails varchar(20) ); CREATE TABLE sample2( id bigserial PRIMARY KEY, user_id bigint REFERENCES sample1, value varchar(10) );
Le défi réside dans la réutilisation des clés générées à partir d'une insertion pour des insertions ultérieures dans des tables associées. Les CTE modifiant les données résolvent élégamment ce problème :
WITH ins1 AS ( INSERT INTO sample(firstname, lastname) VALUES ('fai55', 'shaggk') RETURNING id AS sample_id ), ins2 AS ( INSERT INTO sample1 (sample_id, adddetails) SELECT sample_id, 'ss' FROM ins1 RETURNING user_id ) INSERT INTO sample2 (user_id, value) SELECT user_id, 'ss2' FROM ins2;
Cette approche CTE enchaînée garantit une insertion séquentielle, chaque INSERT
dépendant du succès de son prédécesseur. L'utilisation de SELECT
au lieu de VALUES
garantit que les insertions de tables en aval ne se poursuivent que si le INSERT
précédent se termine avec succès.
Alternativement, une approche plus centralisée utilise un seul CTE pour définir les lignes de données :
WITH data(firstname, lastname, adddetails, value) AS ( VALUES ('fai55', 'shaggk', 'ss', 'ss2') ), ins1 AS ( INSERT INTO sample (firstname, lastname) SELECT DISTINCT firstname, lastname FROM data RETURNING firstname, lastname, id AS sample_id ), ins2 AS ( INSERT INTO sample1 (sample_id, adddetails) SELECT ins1.sample_id, d.adddetails FROM data d JOIN ins1 USING (firstname, lastname) RETURNING sample_id, user_id ) INSERT INTO sample2 (user_id, value) SELECT ins2.user_id, d.value FROM data d JOIN ins1 USING (firstname, lastname) JOIN ins2 USING (sample_id);
Cette méthode nécessite une gestion minutieuse des (firstname, lastname)
combinaisons en double. Les considérations d'écriture simultanées sont également importantes et nécessitent une enquête plus approfondie (voir les ressources supplémentaires pour plus de détails).
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!

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Le chemin d'apprentissage MySQL comprend des connaissances de base, des concepts de base, des exemples d'utilisation et des techniques d'optimisation. 1) Comprendre les concepts de base tels que les tables, les lignes, les colonnes et les requêtes SQL. 2) Apprenez la définition, les principes de travail et les avantages de MySQL. 3) Master les opérations de base CRUD et l'utilisation avancée, telles que les index et les procédures stockées. 4) Familier avec les suggestions de débogage d'erreurs et d'optimisation des performances communes, telles que l'utilisation rationnelle des indices et les requêtes d'optimisation. Grâce à ces étapes, vous aurez une compréhension complète de l'utilisation et de l'optimisation de MySQL.

Les applications réelles de MySQL incluent la conception de base de données de base et l'optimisation des requêtes complexes. 1) Utilisation de base: utilisé pour stocker et gérer les données des utilisateurs, telles que l'insertion, l'interrogation, la mise à jour et la suppression des informations utilisateur. 2) Utilisation avancée: gérer la logique commerciale complexe, telle que la gestion de l'ordre et des stocks des plateformes de commerce électronique. 3) Optimisation des performances: améliorer les performances en utilisant rationnellement les index, les tables de partition et les caches de requête.

Les commandes SQL dans MySQL peuvent être divisées en catégories telles que DDL, DML, DQL et DCL, et sont utilisées pour créer, modifier, supprimer des bases de données et tables, insérer, mettre à jour, supprimer des données et effectuer des opérations de requête complexes. 1. L'utilisation de base inclut la table de création de création, les données d'insertion d'inserto et de sélectionner les données de requête. 2. L'utilisation avancée implique la jointure pour les jointures de table, les sous-questionnaires et le groupe pour l'agrégation de données. 3. Des erreurs courantes telles que les erreurs de syntaxe, les problèmes de décalage du type de données et d'autorisation peuvent être débogués par la vérification de la syntaxe, la conversion du type de données et la gestion de l'autorisation. 4. Les suggestions 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'utiliser les transactions pour assurer la cohérence des données.

InnODB atteint l'atomicité par undolog, la cohérence et l'isolement par le mécanisme de verrouillage et le MVCC, et la persistance par redolog. 1) Atomicité: Utilisez undolog pour enregistrer les données d'origine pour vous assurer que la transaction peut être annulée. 2) Cohérence: assurez la cohérence des données via le verrouillage au niveau des lignes et le MVCC. 3) Isolement: prend en charge plusieurs niveaux d'isolement et RepeatableRead est utilisé par défaut. 4) Persistance: utilisez Redolog pour enregistrer des modifications pour garantir que les données sont enregistrées pendant longtemps.

La position de MySQL dans les bases de données et la programmation est très importante. Il s'agit d'un système de gestion de base de données relationnel open source qui est largement utilisé dans divers scénarios d'application. 1) MySQL fournit des fonctions efficaces de stockage de données, d'organisation et de récupération, en prenant en charge les systèmes Web, mobiles et de niveau d'entreprise. 2) Il utilise une architecture client-serveur, prend en charge plusieurs moteurs de stockage et optimisation d'index. 3) Les usages de base incluent la création de tables et l'insertion de données, et les usages avancés impliquent des jointures multiples et des requêtes complexes. 4) Des questions fréquemment posées telles que les erreurs de syntaxe SQL et les problèmes de performances peuvent être déboguées via la commande Explication et le journal de requête lente. 5) Les méthodes d'optimisation des performances comprennent l'utilisation rationnelle des indices, la requête optimisée et l'utilisation des caches. Les meilleures pratiques incluent l'utilisation des transactions et des acteurs préparés

MySQL convient aux petites et grandes entreprises. 1) Les petites entreprises peuvent utiliser MySQL pour la gestion des données de base, telles que le stockage des informations clients. 2) Les grandes entreprises peuvent utiliser MySQL pour traiter des données massives et une logique métier complexe pour optimiser les performances de requête et le traitement des transactions.

INNODB empêche efficacement la lecture des fantômes via le mécanisme de blocage à clé suivante. 1) Le blocage de touche suivante combine le verrouillage des lignes et le verrouillage de l'espace pour verrouiller les enregistrements et leurs lacunes pour empêcher l'insertion de nouveaux enregistrements. 2) Dans les applications pratiques, en optimisant la requête et en ajustant les niveaux d'isolement, la concurrence des verrouillage peut être réduite et les performances de la concurrence peuvent être améliorées.


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