SQL Server で変更されたフィールドをキャプチャするための効率的な更新トリガー
問題:
COLUMNS_UPDATED メソッドは既知ですが、レプリケーション用に変更されたフィールド値を XML 形式でキャプチャするには、より迅速な技術が必要です
自動ルーチン クエリ:
CREATE TRIGGER DBCustomers_Insert ON DBCustomers AFTER UPDATE AS BEGIN DECLARE @sql as NVARCHAR(1024); SET @sql = 'SELECT '; -- HELP NEEDED FOR FOLLOWING LINE... -- I can manually write every column, but need an automated way that works with any column specifications for each column, if its modified append $sql = ',' + columnname... SET @sql = $sql + ' FROM inserted FOR XML RAW'; DECLARE @x as XML; SET @x = CAST(EXEC(@sql) AS XML); .. use @x END
代替解決策:
COLUMNS_UPDATED を使用する代わりに、この応答は次のように表示されます。問題に対処する代替方法。これには、挿入されたテーブルと削除されたテーブルの両方をアンピボットして、キー、フィールド値、およびフィールド名の列を作成することが含まれます。これら 2 つのピボットされていないテーブルを結合してフィルタリングすることにより、変更、削除、および挿入された行のみが識別されます。
例:
-- Setup tables and data CREATE TABLE dbo.Sample_Table (ContactID int, Forename varchar(100), Surname varchar(100), Extn varchar(16), Email varchar(100), Age int ); INSERT INTO Sample_Table VALUES (1,'Bob','Smith','2295','[email protected]',24); ... -- Create trigger CREATE TRIGGER TriggerName ON dbo.Sample_Table FOR DELETE, INSERT, UPDATE AS BEGIN -- Unpivot deleted and inserted tables WITH deleted_unpvt AS ( SELECT ContactID, FieldName, FieldValue FROM (SELECT ContactID, Forename, Surname, Extn, Email, Age FROM deleted) p UNPIVOT (FieldValue FOR FieldName IN (Forename, Surname, Extn, Email, Age)) AS deleted_unpvt ), inserted_unpvt AS ( SELECT ContactID, FieldName, FieldValue FROM (SELECT ContactID, Forename, Surname, Extn, Email, Age FROM inserted) p UNPIVOT (FieldValue FOR FieldName IN (Forename, Surname, Extn, Email, Age)) AS inserted_unpvt ) -- Join tables and capture changes INSERT INTO Sample_Table_Changes (ContactID, FieldName, FieldValueWas, FieldValueIs) SELECT Coalesce (D.ContactID, I.ContactID) ContactID , Coalesce (D.FieldName, I.FieldName) FieldName , D.FieldValue as FieldValueWas , I.FieldValue AS FieldValueIs FROM deleted_unpvt d FULL OUTER JOIN inserted_unpvt i on D.ContactID = I.ContactID AND D.FieldName = I.FieldName WHERE D.FieldValue I.FieldValue -- Changes OR (D.FieldValue IS NOT NULL AND I.FieldValue IS NULL) -- Deletions OR (D.FieldValue IS NULL AND I.FieldValue IS NOT NULL) -- Insertions END -- Execute changes UPDATE Sample_Table SET age = age+1; ... -- Output results SELECT *, SQL_VARIANT_PROPERTY(FieldValueWas, 'BaseType') FieldBaseType, SQL_VARIANT_PROPERTY(FieldValueWas, 'MaxLength') FieldMaxLength from Sample_Table_Changes;
代替解決策:
- bigint の問題を回避しますビットフィールドと算術オーバーフロー
- カスタマイズ可能な出力形式とデータ型キャスト
- GUID が設定された列を一意の識別子として使用して、自然主キーを変更するシナリオを処理します
以上がXML または代替メソッドを使用して SQL Server UPDATE トリガーの変更されたフィールドを効率的にキャプチャする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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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