文章分享一篇关于自己的学习笔记,oracel中字符串分割成集合详解有需要学习的同学可以看看。
首先分别使用两种方式构造两个函数
代码如下 | 复制代码 |
-- use conventional plsql return l_list; -- use single sql return l_list; |
确认两种方法完成同样的功能
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代码如下 | 复制代码 |
-- same result SQL> set serveroutput on
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我们知道在PL/SQL和SQL里面,varchar2类型的长度限制是不同的。那么这两种方法是否也存在同样的限制?验证一下
先测试PL/SQL版本
-- 这里使用单个字母作为元素,加上必要的逗号分割符,一个元素占用长度2. PL/SQL中上限32767。当取(32767/2 = 16383)个元素的时候,运行成功
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代码如下 | 复制代码 |
-- pls versions tring length limit l_list := f_str2list_pls(l_str, ','); PL/SQL procedure successfully completed |
代码如下 | 复制代码 |
declare l_list := f_str2list_pls(l_str, ','); ORA-06502: PL/SQL: numeric or value error: character string buffer too small -- 修改一下代码,实际调用这个函数。从结果可以看到,f_str2list_pls()内部报超长错误 l_list := f_str2list_pls(l_str||',a', ','); |
下面测试SQL版本
代码如下 | 复制代码 |
-- 因为SQL中varchar2上限是4000,所以使用2000个元素。一切正常。 l_list := f_str2list_sql(l_str, ','); PL/SQL procedure successfully completed |
代码如下 | 复制代码 |
declare l_list := f_str2list_sql(l_str, ','); |
测试比较两种方式在不同数据量下的性能
代码如下 | 复制代码 |
---------------------------------------------------- -- warm up before actually calculation
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我们分别测试当元素个数为100, 200, 500, 1000, 2000的情况。每种情况进行3-5次然后取平均
元素个数
PL/SQL 运行时间 (1/100 second)
SQL 运行时间 (1/100 second)
PCT
100
1
1
100%
200
1
1 - 2
50% - 100%
500
1 - 2
2 - 3
30% - 50%
1000
1
4
25%
2000
2
10
20%
总结:
SQL版本的书写简便,并且可以脱离PL/SQL环境直接使用(单条SQL进行行列转换)。
SQL版本只能处理长度小于4000的字符串,实际最大只能包含2000个元素。PL/SQL版本可以处理长度小于32767的字符串。
小数据量情况下,两者性能相当。随着数据量增大,PL/SQL版本性能明显占优

mysql'sblobissuitable forstoringbinarydatawithinarationaldatabase、whileenosqloptionslikemongodb、redis、andcassandraofferferulesions forunstructureddata.blobissimplerbutcanslowdowdowd withwithdata

toaddauserinmysql、使用:createuser'username '@' host'identifidedby'password '; here'showtodoitsely:1)chosehostcarefilytoconを選択しますTrolaccess.2)setResourcelimitslikemax_queries_per_hour.3)usestrong、uniquasswords.4)endforcessl/tlsconnectionswith

toavoidcommonMonmistakeswithStringDatatypesinmysql、undultingStringTypenuste、choosetherightType、andManageEncodingandCollationsEttingtingive.1)Usecharforfixed-LengthStrings、Varcharforaible Length、AndText/Blobforlardata.2)setCurrectCherts

mysqloffersechar、varchar、Text、anddenumforstringdata.usecharforfixed-lengthstrings、varcharerforvariable-length、text forlarger text、andenumforenforcingdataantegritywithaetofvalues。

MySQLBlob要求の最適化は、次の戦略を通じて実行できます。1。ブロブクエリの頻度を減らす、独立した要求の使用、または読み込みの遅延。 2。適切なブロブタイプ(TinyBlobなど)を選択します。 3。ブロブデータを別々のテーブルに分離します。 4.アプリケーションレイヤーでBLOBデータを圧縮します。 5.ブロブメタデータをインデックスします。これらの方法は、実際のアプリケーションでの監視、キャッシュ、データシェルディングを組み合わせることにより、パフォーマンスを効果的に改善できます。

MySQLユーザーを追加する方法を習得することは、データベース管理者と開発者にとって重要です。これは、データベースのセキュリティとアクセス制御を保証するためです。 1)CreateUserコマンドを使用して新しいユーザーを作成し、2)付与コマンドを介してアクセス許可を割り当て、3)FlushPrivilegesを使用してアクセス許可を有効にすることを確認します。

choosecharforfixed-lengthdata、varcharforvariable-lengthdata、andtextforlargetextfields.1)chariseffienceforconsistent-lengthdatalikecodes.2)varcharsuitsvariaible-lengthdatalikenames、balancingflexibilityandperformance.3)Textisidealforforforforforforforforforforforidex

MySQLの文字列データ型とインデックスを処理するためのベストプラクティスには、次のものが含まれます。1)固定長のchar、可変長さのvarchar、大規模なテキストのテキストなどの適切な文字列タイプを選択します。 2)インデックス作成に慎重になり、インデックスを避け、一般的なクエリのインデックスを作成します。 3)プレフィックスインデックスとフルテキストインデックスを使用して、長い文字列検索を最適化します。 4)インデックスを定期的に監視および最適化して、インデックスを小さく効率的に保つ。これらの方法により、読み取りと書き込みのパフォーマンスをバランスさせ、データベースの効率を改善できます。


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