複数行更新での NULL 値のキャスト
PostgreSQL で複数の行を NULL 値で更新すると、スタンドアロン VALUES 式の型データが存在しないため、エラーが発生する可能性があります。この問題を解決するための解決策をいくつか紹介します。
1. LIMIT 0 で行を選択し、UNION ALL VALUES で行を追加
このメソッドは、LIMIT 0 サブクエリを使用してテーブルから列名と型を取得します。これは行タイプを定義し、更新された値をキャストするために使用されます。
UPDATE foo f SET x = t.x , y = t.y FROM ( (SELECT pkid, x, y FROM foo LIMIT 0) -- parenthesis needed with LIMIT UNION ALL VALUES (1, 20, NULL) -- no type casts here , (2, 50, NULL) ) t -- column names and types are already defined WHERE f.pkid = t.pkid;
2. LIMIT 0 で行を選択し、UNION ALL SELECT で行を追加
前の方法と似ていますが、VALUES 式の代わりに SELECT を使用して行を追加し、潜在的な型解決の問題を回避します。
UPDATE foo f SET x = t.x , y = t.y FROM ( (SELECT pkid, x, y FROM foo LIMIT 0) -- parenthesis needed with LIMIT UNION ALL SELECT 1, 20, NULL UNION ALL SELECT 2, 50, NULL ) t -- column names and types are already defined WHERE f.pkid = t.pkid;
3.列ごとの型を使用した VALUES 式
このアプローチでは、VALUES 式の最初の行として NULL 値の行を使用し、列の型を効果的に定義します。後続の行は、明示的なキャストを行わずに更新できます。
... FROM ( VALUES ((SELECT pkid FROM foo LIMIT 0) , (SELECT x FROM foo LIMIT 0) , (SELECT y FROM foo LIMIT 0)) -- get type for each col individually , (1, 20, NULL) , (2, 50, NULL) ) t (pkid, x, y) -- columns names not defined yet, only types. ...
4.行タイプを使用した VALUES 式
このメソッドは、行タイプを使用して列タイプを暗黙的に定義します。行はテーブルを表す行タイプにキャストされ、フィールド選択を使用して個々の列にアクセスできます。
UPDATE foo f SET x = (t.r).x -- parenthesis needed to make syntax unambiguous , y = (t.r).y FROM ( VALUES ('(1,20,)'::foo) -- columns need to be in default order of table ,('(2,50,)') -- nothing after the last comma for NULL ) t (r) -- column name for row type WHERE f.pkid = (t.r).pkid;
5.分解された行タイプの VALUES 式
前の方法と似ていますが、標準構文で分解された行の値を使用します。
UPDATE foo f SET x = t.x , y = t.y FROM ( VALUES (('(1,20,)'::foo).*) -- decomposed row of values , (2, 50, NULL) ) t(pkid, x, y) -- arbitrary column names (I made them match) WHERE f.pkid = t.pkid; -- eliminates 1st row with NULL values
結論
LIMIT 0 で行を選択すると、高速で広く使用されている方法ですが、一部の値の型解決が不可能な場合は失敗する可能性があります。他の方法は、関係する列と行の数に基づいてパフォーマンスへの影響が異なる代替アプローチを提供します。最終的に、どの方法を選択するかは、特定の要件と既存のコードとの互換性によって決まります。
以上がPostgreSQL の複数行更新で NULL 値を処理する方法は?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。

tograntpermissionstonewmysqlusers、フォローステープ:1)Accessmysqlasauserwithsufthiveerprivileges、2)createanewuser withthecreateusercommand、3)usethegrantcommandtospecifypermissionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionselect、挿入、挿入、挿入、更新、4)

toadduusersinmysqucrectivally andcurally、soflowthesteps:1)usethecreateuserstatementtoaddanewuser、指定するhostandastrongpassword.2)補助金を使用して、補助金を使用して、補助すること、

toaddanewuserwithpermissionsinmysql、followthesesteps:1)createtheuserwithcreateuser'newuser '@' localhost'identifiedifiedifiedifiedby'pa ssword ';。2)grantreadacestoalltablesin'mydatabase'withgrantselectonmydatabase.to'newuser'@'localhost';。3)grantwriteaccessto '

MySQLの文字列データ型には、CHAR、VARCHAR、バイナリ、Varbinary、BLOB、およびテキストが含まれます。照合は、文字列の比較とソートを決定します。 1.Charは固定長の文字列に適しており、Varcharは可変長文字列に適しています。 2.バイナリとVarbinaryはバイナリデータに使用され、BLOBとテキストは大規模なオブジェクトデータに使用されます。 3. UTF8MB4_UNICODE_CIなどのルールのソートは、高度と小文字を無視し、ユーザー名に適しています。 UTF8MB4_BINは症例に敏感であり、正確な比較が必要なフィールドに適しています。

最適なMySQLVarcharの列の長さの選択は、データ分析に基づいており、将来の成長を検討し、パフォーマンスの影響を評価し、文字セットの要件を評価する必要があります。 1)データを分析して、典型的な長さを決定します。 2)将来の拡張スペースを予約します。 3)パフォーマンスに対する大きな長さの影響に注意してください。 4)ストレージに対する文字セットの影響を考慮します。これらの手順を通じて、データベースの効率とスケーラビリティを最適化できます。

mysqlblobshavelimits:tinyblob(255bytes)、blob(65,535bytes)、mediumblob(16,777,215bytes)、andlongblob(4,294,967,295bytes).tousebl難易度:1)PROFFORMANCESANDSTORERGEBLOBSEXTERNALLY;

MySQLでユーザーの作成を自動化するための最良のツールとテクノロジーには、次のものがあります。1。MySQLWorkBench、中小サイズの環境に適した、使いやすいがリソース消費量が高い。 2。アンシブル、マルチサーバー環境に適した、シンプルだが急な学習曲線。 3.カスタムPythonスクリプト、柔軟性がありますが、スクリプトセキュリティを確保する必要があります。 4。大規模な環境に適した人形とシェフ、複雑ですがスケーラブル。選択する際には、スケール、学習曲線、統合のニーズを考慮する必要があります。

はい、youcansearchinsideablobinmysqlusingspecifictechniques.1)converttheblobtoautf-8stringwithconvert function andsearchusinglike.2)


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