Oracle データベースの上位 10 レコードを効率的にフィルタリングする: サブクエリと ROWNUM テクノロジー
この記事は、HISTORY テーブルから STORAGE_GB で並べ替え、特定の条件を満たす行を除外し、最終的に最初の 10 レコードのみを選択するという問題を解決することを目的としています。ソート前に ROWNUM を直接使用して結果を制限すると、問題が発生する可能性があります。
サブクエリを使用した解決策:
解決策は、並べ替え順序を含むすべての基準に基づいて必要なレコードを選択するサブクエリを作成することです。次に、このサブクエリをデータ ソースとして使用し、ROWNUM を使用して最初の 10 行を選択します。
SELECT * FROM ( SELECT DISTINCT APP_ID, NAME, STORAGE_GB, HISTORY_CREATED, TO_CHAR(HISTORY_DATE, 'DD.MM.YYYY') AS HISTORY_DATE FROM HISTORY WHERE STORAGE_GB IS NOT NULL AND APP_ID NOT IN ( SELECT APP_ID FROM HISTORY WHERE TO_CHAR(HISTORY_DATE, 'DD.MM.YYYY') = '06.02.2009' ) ORDER BY STORAGE_GB DESC ) WHERE ROWNUM <= 10;
最適化には EXISTS を使用します:
大規模なデータセットの場合、Oracle の ROWNUM は効率的ではありません。パフォーマンスを向上させるには、NOT IN の代わりに EXISTS 演算子の使用を検討してください。
SELECT DISTINCT APP_ID, NAME, STORAGE_GB, HISTORY_CREATED, TO_CHAR(HISTORY_DATE, 'DD.MM.YYYY') AS HISTORY_DATE FROM HISTORY WHERE STORAGE_GB IS NOT NULL AND NOT EXISTS ( SELECT 1 FROM HISTORY WHERE APP_ID = APP_ID AND TO_CHAR(HISTORY_DATE, 'DD.MM.YYYY') = '06.02.2009' ) ORDER BY STORAGE_GB DESC FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;
(注: LIMIT 10
は Oracle では直接サポートされていません。代わりに FETCH FIRST 10 ROWS ONLY
を使用する必要があります)
上記の方法により、Oracle データベースから条件を満たす上位 10 件のレコードを効率的に絞り込むことができます。 EXISTS
を使用してバージョンを選択すると、特に大規模なデータ セットを処理する場合、クエリの効率が大幅に向上します。
以上がフィルタリングを使用して Oracle の上位 10 レコードを効率的に選択するにはどうすればよいですか?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。

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

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MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

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