


Utilisation de la distinction et de l'appariement du partage distinct et des phrases
Distinct n'est pas seulement un outil de déduplication, il peut également optimiser efficacement les performances de la requête et les données de processus. Utilisez Distinct pour compter le nombre de lignes uniques (Count (distinct Column_name)), tri par lignes uniques (Column1 distinct, commande Column2 par colonne1), et combinez l'index et la sous-requête pour optimiser les performances.
Exploration DISTINCT
dans SQL: il ne s'agit pas seulement de déduplication
De nombreux développeurs découvrent d' DISTINCT
et pensent que c'est un outil simple pour la déduplication. Mais en fait, la beauté de DISTINCT
est bien plus que cela. Il a de nombreuses techniques inconnues dans l'optimisation des performances de la requête et un traitement flexible des données. Cet article vous emmènera dans le monde de DISTINCT
et verra quelles astuces il peut jouer.
L'essence de DISTINCT
: une perspective unique
Le mot-clé DISTINCT
est utilisé pour supprimer les lignes en double de l'ensemble de résultats. Cela semble simple, mais son mécanisme sous-jacent mérite d'être exploré. Les systèmes de base de données utilisent généralement des structures de données telles que les index ou les tables de hachage pour implémenter efficacement DISTINCT
. Si votre table a le bon indice, DISTINCT
sera très efficace; Inversement, si le tableau est grand et qu'il n'y a pas d'indice droit, DISTINCT
peut causer des problèmes de performance et vous devez considérer les stratégies d'optimisation, telles que l'ajout d'index ou l'utilisation d'autres méthodes pour réduire la quantité de données. C'est comme chercher des livres dans une immense bibliothèque. Si la bibliothèque a un catalogue complet (index), il est facile de trouver le livre que vous souhaitez (la seule ligne); S'il n'y a pas de catalogue, vous devrez peut-être le lire un par un.
Combinaison de mots clés DISTINCT
Le pouvoir de DISTINCT
est qu'il peut être intelligemment combiné avec d'autres mots clés SQL pour atteindre des fonctions plus puissantes. Par exemple, DISTINCT
est souvent utilisé avec COUNT
, et le nombre de lignes uniques dans le jeu de résultats est compté: SELECT COUNT(DISTINCT column_name) FROM table_name;
Cette instruction peut calculer rapidement le nombre de valeurs différentes dans une certaine colonne et est très couramment utilisée dans l'analyse des données. Par exemple, DISTINCT
peut être utilisé en combinaison avec ORDER BY
pour trier les lignes uniques: SELECT DISTINCT column1, column2 FROM table_name ORDER BY column1;
Cela peut garantir que les lignes uniques de l'ensemble de résultats sont triées par la colonne spécifiée, ce qui rend les résultats plus faciles à comprendre et à traiter.
Exemple de code: témoin de la puissance de DISTINCT
Utilisons un exemple simple pour ressentir le charme de DISTINCT
. Supposons qu'il y ait un tableau nommé users
, qui contient trois colonnes: id
, name
et city
:
<code class="sql">CREATE TABLE users ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), city VARCHAR(255) ); INSERT INTO users (id, name, city) VALUES (1, 'Alice', 'New York'), (2, 'Bob', 'London'), (3, 'Alice', 'Paris'), (4, 'Charlie', 'New York'), (5, 'Bob', 'London'); -- 获取所有不同的城市SELECT DISTINCT city FROM users; -- 获取所有不同的用户名和城市组合SELECT DISTINCT name, city FROM users; -- 统计不同城市的个数SELECT COUNT(DISTINCT city) FROM users;</code>
Ce code montre plusieurs utilisations communes de DISTINCT
. Notez que DISTINCT
agit sur toute la liste SELECT
, pas une seule colonne. Par conséquent, SELECT DISTINCT name, city
retournera la seule combinaison de ville célèbre, plutôt que la déduplication du name
et city
séparément.
Optimisation des performances et pièges
Lorsque vous utilisez DISTINCT
, vous devez prêter attention aux problèmes de performance potentiels. Si l'ensemble de résultats est important, DISTINCT
consomme beaucoup de ressources. Pour le moment, nous pouvons envisager d'utiliser des index, des sous-requêtes ou d'autres techniques d'optimisation pour améliorer l'efficacité. De plus, la compréhension du plan d'exécution de la base de données est cruciale pour optimiser les requêtes DISTINCT
. Vous pouvez utiliser les outils fournis par la base de données pour analyser le plan d'exécution de la requête, identifier les goulots d'étranglement des performances et optimiser.
Expérience: utilisation flexible, deux fois le résultat avec la moitié de l'effort
DISTINCT
n'est pas polyvalent, mais c'est un outil très utile. La maîtrise de l'utilisation DISTINCT
et combinée avec d'autres techniques SQL peut vous aider à écrire des requêtes SQL plus efficaces et élégantes. N'oubliez pas que la compréhension des structures de données et des mécanismes de base de données est la clé pour écrire un bon SQL, et DISTINCT
n'est qu'un outil puissant dans votre arsenal. Ce n'est qu'en pratiquant plus et en pensant plus que vous pouvez vraiment le contrôler.
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!

C n'est pas mort, mais a prospéré dans de nombreux domaines clés: 1) le développement de jeux, 2) la programmation du système, 3) l'informatique haute performance, 4) les navigateurs et les applications réseau, C est toujours le choix grand public, montrant ses fortes scénarios de vitalité et d'application.

Les principales différences entre C # et C sont la syntaxe, la gestion de la mémoire et les performances: 1) la syntaxe C # est moderne, prend en charge Lambda et Linq, et C conserve les fonctionnalités C et prend en charge les modèles. 2) C # gère automatiquement la mémoire, C doit être géré manuellement. 3) Les performances C sont meilleures que C #, mais les performances C # sont également en cours d'optimisation.

Vous pouvez utiliser les bibliothèques TinyXML, PUGIXML ou LIBXML2 pour traiter les données XML dans C. 1) Parse Fichiers XML: utilisez des méthodes DOM ou SAX, DOM convient aux petits fichiers et SAX convient aux fichiers volumineux. 2) Générez le fichier XML: convertissez la structure de données au format XML et écrivez dans le fichier. Grâce à ces étapes, les données XML peuvent être gérées et manipulées efficacement.

Travailler avec des structures de données XML en C peut utiliser la bibliothèque TinyXML ou PUGIXML. 1) Utilisez la bibliothèque PUGIXML pour analyser et générer des fichiers XML. 2) Gérer les éléments XML imbriqués complexes, tels que les informations du livre. 3) Optimiser le code de traitement XML, et il est recommandé d'utiliser des bibliothèques efficaces et des analyses de streaming. Grâce à ces étapes, les données XML peuvent être traitées efficacement.

C domine toujours l'optimisation des performances car sa gestion de la mémoire de bas niveau et ses capacités d'exécution efficaces le rendent indispensable dans le développement de jeux, les systèmes de transaction financière et les systèmes intégrés. Plus précisément, il se manifeste comme suit: 1) dans le développement de jeux, la gestion de la mémoire de bas niveau de C et les capacités d'exécution efficaces en font le langage préféré pour le développement du moteur de jeu; 2) Dans les systèmes de transaction financière, les avantages de performance de C assurent la latence extrêmement faible et le débit élevé; 3) Dans les systèmes intégrés, la gestion de la mémoire de bas niveau de C et les capacités d'exécution efficaces le rendent très populaire dans des environnements limités aux ressources.

Le choix du cadre C XML doit être basé sur les exigences du projet. 1) TinyXML convient aux environnements liés aux ressources, 2) PUGIXML convient aux exigences à haute performance, 3) Xerces-C prend en charge la vérification complexe XMLSChema et les performances, la facilité d'utilisation et les licences doivent être prises en compte lors du choix.

C # convient aux projets qui nécessitent l'efficacité du développement et la sécurité des types, tandis que C convient aux projets qui nécessitent des performances élevées et un contrôle matériel. 1) C # fournit la collection des ordures et LINQ, adapté aux applications d'entreprise et au développement de Windows. 2) C est connu pour ses performances élevées et son contrôle sous-jacent, et est largement utilisé dans les jeux et la programmation système.

L'optimisation du code C peut être réalisée grâce aux stratégies suivantes: 1. Gérer manuellement la mémoire pour l'utilisation d'optimisation; 2. Écrivez du code conforme aux règles d'optimisation du compilateur; 3. Sélectionnez les algorithmes et structures de données appropriés; 4. Utiliser les fonctions en ligne pour réduire les frais généraux d'appel; 5. Appliquer la métaprogrammation du modèle pour optimiser au moment de la compilation; 6. Évitez la copie inutile, utilisez la sémantique mobile et les paramètres de référence; 7. Utilisez Constir correctement pour aider à l'optimisation du compilateur; 8. Sélectionnez des structures de données appropriées, telles que STD :: Vector.


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