什么是排序规则(collation) 关于SQL Server的排序规则,估计大家都不陌生,在创建数据库时我们经常要选择一种排序规则(conllation),一般我们会留意到每一种语言的排序规则都有许多种,比如标准大陆简体中文Chinese_PRC的排序规则就有数十种之多。 这些排序
什么是排序规则(collation)
关于SQL Server的排序规则,估计大家都不陌生,在创建数据库时我们经常要选择一种排序规则(conllation),一般我们会留意到每一种语言的排序规则都有许多种,比如标准大陆简体中文Chinese_PRC的排序规则就有数十种之多。
这些排序规则有什么作用呢?让我们先来看看MS官方的解释:
排序规则指定了表示每个字符的位模式。它还指定了用于排序和比较字符的规则。排序规则具有下面的特征:
语言
区分大小写
区分重音
区分假名
比如在SQL Server 2005中,排序规则名称由两部份构成,比如 Chinese_PRC_CI_AI_WS
前半部份是指本排序规则所支持的字符集,,如Chinese_PRC 指针对大陆简体字UNICODE的排序规则。
后半部份即后缀的含义如下:
_BIN 指定使用向后兼容的二进制排序顺序。
_BIN2 指定使用 SQL Server 2005 中引入的码位比较语义的二进制排序顺序。
_Stroke 按笔划排序
_CI(CS) 是否区分大小写,CI不区分,CS区分
_AI(AS) 是否区分重音,AI不区分,AS区分
_KI(KS) 是否区分假名类型,KI不区分,KS区分
_WI(WS) 是否区分全半角,WI不区分,WS区分
既然排序规则如此复杂,那么应用了不同排序规则的列之间默认情况下便不能进行Union、Join、Like等equal操作了,于是便有了排序规则(collation)冲突。
排序规则(collation)冲突。
我们知道,SQL Server 从2000 开始,便支持多个排序规则。SQL Server 2000 的数据库可使用除默认排序规则以外的其他排序规则。此外,SQL Server 2000 还支持为列专门制定排序规则。
这样一来,我们在写跨表、跨数据库、跨服务器操作的T-SQL时,如果equal的字段排序规则不同,便会发生排序规则冲突。
比如我们先见两个结构相同的表,但字段的排序规则不同:
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-- 1. Create TableA.
CREATE TABLE TagsTableA
(
TagName NVARCHAR(64) COLLATE Chinese_PRC_BIN
)
-- 2. Create TableB.
CREATE TABLE TagsTableB
(
TagName NVARCHAR(64) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS
)
当表建好之后执行:
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-- 3. Try to join them
SELECT * from TagsTableA A INNER JOIN TagsTableB B on A.TagName = B.TagName
便会出下类似下面的问题:
无法解决 equal to 操作中 "Chinese_PRC_BIN" 和 "Chinese_PRC_CI_AS" 之间的排序规则冲突。

MySQLは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あり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

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INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLは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あり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、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、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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