开始 前一阵子,在项目中碰到这样一个SQL查询需求,有两个相同结构的表(table_left table_right),如下: 图1. 检查表table_left的各组(groupId),是否在表table_right中存在有一组(groupId)数据(data)与它的数据(data)完全相等. 如图1. 可以看出表table_lef
开始
前一阵子,在项目中碰到这样一个SQL查询需求,有两个相同结构的表(table_left & table_right),如下:
图1.
检查表table_left的各组(groupId),是否在表table_right中存在有一组(groupId)数据(data)与它的数据(data)完全相等.
如图1. 可以看出表table_left和table_right存在两组数据完整相等:
图2.
分析
从上面的两个表,可以知道它们存放的是一组一组的数据;那么,接下来我借助数学集合的列举法和运算进行分析。
先通过集合的列举法描述两个表的各组数据:
图3.
这里只有两种情况,相等和不相等。对于不相等,可再分为部分相等、包含、和完全不相等。使用集合描述,可使用交集,香港虚拟主机,子集,并集。如下面图4.,香港虚拟主机,我列举出这几种常见的情况:
图4.
实现
在数据库中,要找出表table_left和表table_right存在相同数据的组,方法很多,这里我列出两种常用的方法。
(下面的SQL脚本,是以图4.的数据为基础参考)
方法1:
通过"Select … From …Order by … xml for path('') "把各组的data列数据连串起来(如,图4.把table_left的组#11的列data连串起来成"data1-data2-data3"),其他分组(包含表table_right)以此方法实现data列数据连串起来;然后通过比较两表的连串后字段是否存在相等,若是相等就说明这比较多两组数据相等,由此可以判断出表table_left的哪组数据在表table_right存在与它数据完全相等的组。
针对方法1,美国空间,需要对原表增加一个字段dataPath,用于存储data列数据连串的结果,如:
200)
200)

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

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