PostgreSQL の ON CONFLICT DO NOTHING
とデータ取得
PostgreSQL の ON CONFLICT DO NOTHING
句を RETURNING
とともに使用すると、競合が発生すると空の結果が返されます。 これは、DO NOTHING
が行を更新したり返したりしないためです。 この記事では、競合が発生した場合でもデータを取得するためのソリューションについて説明します。
既存のアプローチの課題と限界
既存の方法では、単一競合ターゲットや単純な条件に対してこの問題に対処することがよくあります。ただし、これらのアプローチには制限があり、潜在的な副作用がある可能性があります。
データ取得のための堅牢なソリューション
競合を効果的に処理し、同時書き込みシナリオに対処してデータを確実に取得するための 2 つの改善されたアプローチを紹介します。
1. 同時書き込みを行わない競合の処理
このメソッドは、Common Table Expression (CTE) を使用して INSERT
と SELECT
の操作を分離します。 結果は UNION ALL
.
WITH input_rows(usr, contact, name) AS ( VALUES ('foo1', 'bar1', 'bob1') , ('foo2', 'bar2', 'bob2') -- more? ) , ins AS ( INSERT INTO chats (usr, contact, name) SELECT * FROM input_rows ON CONFLICT (usr, contact) DO NOTHING RETURNING id ) SELECT 'i' AS source, id FROM ins UNION ALL SELECT 's' AS source, c.id FROM input_rows JOIN chats c USING (usr, contact);
このクエリは最初に挿入を試みます。 次に、入力データに一致する既存の行を選択します。 source
列は、行が挿入された ('i') か選択された ('s') かを示します。
2. 同時書き込みによる競合の処理
このより堅牢なソリューションは、同時書き込み操作を考慮しています。 クエリ内で欠落している行がないかチェックし、追加の UPSERT
を使用してそれらを処理します。
WITH input_rows(usr, contact, name) AS ( ... ) -- as above , ins AS ( INSERT INTO chats (usr, contact, name) SELECT * FROM input_rows ON CONFLICT (usr, contact) DO NOTHING RETURNING id, usr, contact ) , sel AS ( SELECT 'i' AS source, id, usr, contact FROM ins UNION ALL SELECT 's' AS source, c.id, usr, contact FROM input_rows JOIN chats c USING (usr, contact) ) , ups AS ( INSERT INTO chats (usr, contact, name) SELECT i.* FROM input_rows i LEFT JOIN sel s USING (usr, contact) WHERE s.usr IS NULL ON CONFLICT (usr, contact) DO UPDATE SET name = c.name -- or EXCLUDED.name RETURNING 'u' AS source, id ) SELECT source, id FROM sel UNION ALL SELECT * FROM ups;
このアプローチでは、競合や同時更新に関係なく、挿入または更新されたすべての行が確実に返されます。 ups
CTE は、最初の INSERT
で欠落した行を処理します。 source
列は、挿入された行 ('i')、選択された行 ('s')、および更新された行 ('u') を区別します。 これにより、さまざまな条件下でデータを取得するための包括的なソリューションが提供されます。
以上がPostgreSQL の ON CONFLICT DO NOTHING with RETURNING を使用するときにデータを取得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。

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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