SQL Server Management Studio: 予期しないサブクエリの動作
SQL Server Management Studio (SSMS) は、無効なフィールドを参照するサブクエリを含むクエリを処理するときに、予期しない動作を示すことがあります。 SSMS は通常、構文検証を実行しますが、特定の状況下ではこれらのエラーを驚くほど見落とす可能性があり、開発者に混乱を引き起こす可能性があります。
次の例を考えてみましょう:
delete from Photo where hs_id in (select hs_id from HotelSupplier where id = 142)
このクエリは、Photo
から選択するサブクエリで見つかった hs_id
値に基づいて、HotelSupplier
テーブルからエントリを削除することを目的としています。 ただし、HotelSupplier
には hs_id
フィールドがありません。代わりに hs_key
を使用します。
興味深いことに、このクエリは、単独で実行するとサブクエリ自体が失敗するにもかかわらず、SSMS ではエラーなしで実行されることがよくあります。
select hs_id from HotelSupplier where id = 142
説明
SSMS の動作は、修飾されていない列参照の処理に起因します。 hs_id
参照は、サブクエリではなく、外部クエリ (Photo
) に属するものとして解釈されます。 これは、最も外側のスコープから内側に向かって修飾されていない列名を解決するルールに従います。
サブクエリは明示的に列を選択しないため、SSMS は事実上クエリを次のように書き換えます。
delete from Photo where Photo.hs_id in (select * from HotelSupplier where id = 142)
サブクエリが行を返す場合 (おそらくここでそうであるように)、Photo
が NULL ではない hs_id
内のすべての行が削除されます。 サブクエリからの空でない結果セットにより、IN
句は非 NULL 値に対して true と評価されます。
重要なポイント
この一見直感に反する動作は、SQL クエリで完全修飾列名 (HotelSupplier.hs_key
など) を使用することの重要性を強調しています。 これにより、あいまいさがなくなり、予測可能なクエリ実行が保証され、予期しないデータの削除やその他の意図しない結果が回避されます。
以上がSQL Server Management Studio がサブクエリの構文検証をバイパスすることがあるのはなぜですか?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。

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

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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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