-----------------------------------摘抄于ArcGIS10帮助 查询文件地理数据库所使用的 SQL WHERE 子句语法与查询 coverage、shapefile 及其他基于文件的数据源的语法相同,但增加了一些功能,例如支持子查询。因此,WHERE 子句语法是有别于个人地数据库的。A
-----------------------------------摘抄于ArcGIS10帮助
查询文件地理数据库所使用的 SQL WHERE 子句语法与查询 coverage、shapefile 及其他基于文件的数据源的语法相同,但增加了一些功能,例如支持子查询。因此,WHERE 子句语法是有别于个人地数据库的。ArcGIS 中用于创建 SQL 表达式的对话框可帮助您对要查询的数据使用正确的 WHERE 子句语法,因为它们利用适当的分隔符列出字段名称和值。而且还为您选择相关的关键字和运算符。然而,如果为个人地理数据库中的某个图层定义了一条 WHERE 子句,则一旦将此图层的源数据移动到文件地理数据库之后,这条子句可能不会对同一图层起作用。以下是 WHERE 子句不起作用的可能原因:
- 对于个人地理数据库,字段名称括在方括号中,但对于文件地理数据库,它们括在双引号中。
- 在个人地理数据库中,通配符 * 代表任意数量的字符,通配符 ? 代表一个字符。而文件地理数据库则分别使用 % 和 _。
- 个人地理数据库中的字符串搜索不区分大小写,但在文件地理数据库中则区分大小写。
- 个人地理数据库使用 UCASE 和 LCASE 转换字符串大小写,但文件地理数据库使用 UPPER 和 LOWER。
- 个人地理数据库中用 # 分隔日期和时间,但在文件地理数据库中它们则以单词 date 开头。
用于个人地理数据库的 WHERE 子句语法 |
用于文件地理数据库的等效语法 |
---|---|
[STATE_NAME] = 'California' |
"STATE_NAME" = 'California' |
[OWNER_NAME] LIKE '?atherine smith' |
"OWNER_NAME" LIKE '_atherine smith' |
[STATE_NAME] = 'california'(需要进行不区分大小写的搜索时) |
LOWER("STATE_NAME") = 'california' |
UCASE([LAST_NAME]) = 'JONES' |
UPPER("LAST_NAME") = 'JONES' |
[DATE_OF_BIRTH] = #06-13-2001 19:30:00# |
"DATE_OF_BIRTH" = date '2001-06-13 19:30:00' |
WHERE 子句不起作用的另一个原因是,文件地理数据库支持的运算符和函数比个人地理数据库支持的要少,而且文件地理数据库只对子查询提供有限的支持。然而,这不太可能是 WHERE 子句不起作用的原因。文件地理数据库支持大多数可能需要使用的 WHERE 子句功能。
----------------------------ArcObject开发-------------------------
如果您用 ArcObjects 编写了一个应用程序,并想要将该应用程序访问的数据从个人地理数据库切换到文件地理数据库,可考虑以下操作:
- 更新工作空间工厂,使该应用程序对新数据源进行操作。将工作空间工厂从 AccessWorkspaceFactory 更改为 FileGDBWorkspaceFactory,并将地理数据库扩展名从 .mdb 更改为 .gdb。
-
如果您的应用程序使用 SQL,则可能需要更新语法以使其对文件地理数据库起作用:
- 正如前文所述,文件地理数据库与个人地理数据库的 SQL WHERE 子句语法是有区别的。如果应用程序使用 QueryFilter 或 QueryDef,请参考前面对 WHERE 子句的讨论,以了解可能需要进行哪些更改。
- 文件地理数据库并不支持可对个人地理数据库使用的所有功能和函数。ArcGIS 9.2 中,文件地理数据库不支持的最常用的函数包括 DISTINCT、GROUP BY 和 ORDER BY,在子查询外不支持集合函数 AVG、COUNT、MIN、MAX 和 SUM。在将来的版本中有可能添加对其中某些函数的支持。
- 文件地理数据库只提供有限的 QueryDef 连接支持,子字段只能包含简单的列名称;不支持别名、表达式和函数。FROM 子句只能包含简单的表名。
-
文件地理数据库中对 INSERT 和 UPDATE 的 ExecuteSQL 支持被限制为只包含文本值的简单语句。在 INSERT 和 UPDATE 语句中,不支持复合表达式(如
<span>SET RENTAL_PRICE = (RENTAL_PRICE - 1.00)</span>
)以及子查询。但 DELETE 语句不受限制;它支持文件地理数据库所支持的任何 WHERE 子句功能。 - 如果应用程序包含子查询,这些子查询可能对文件地理数据库不起作用,因为对它们的支持是受限制的。有关详细信息,请参阅 SQL 参考。
- 要最大化数据传输性能,请在要加载大量记录时,考虑使用只加载模式。有关详细信息,请参阅下面的“性能提示”。
除这些差异之外,ArcObjects 在文件地理数据库上的工作方式与在个人地理数据库上是相同的。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。

MySQLのSQLコマンドは、DDL、DML、DQL、DCLなどのカテゴリに分割でき、データベースとテーブルの作成、変更、削除、データの挿入、更新、削除、複雑なクエリ操作の実行に使用できます。 1.基本的な使用には、作成可能な作成テーブル、INSERTINTO INSERTデータ、クエリデータの選択が含まれます。 2。高度な使用法には、テーブル結合、サブQueries、およびデータ集約のためのグループに参加します。 3.構文エラー、データ型の不一致、許可の問題などの一般的なエラーは、構文チェック、データ型変換、許可管理を介してデバッグできます。 4.パフォーマンス最適化の提案には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、およびデータの一貫性を確保するためのトランザクションの使用が含まれます。

INNODBは、ロックメカニズムとMVCCを通じて、非論的、一貫性、および分離を通じて原子性を達成し、レッドログを介した持続性を達成します。 1)原子性:Undologを使用して元のデータを記録して、トランザクションをロールバックできることを確認します。 2)一貫性:行レベルのロックとMVCCを介してデータの一貫性を確保します。 3)分離:複数の分離レベルをサポートし、デフォルトでrepeatable -readが使用されます。 4)持続性:Redologを使用して修正を記録し、データが長時間保存されるようにします。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1)Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。


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