SQL Server에서 수정된 필드를 캡처하기 위한 효율적인 업데이트 트리거
문제:
COLUMNS_UPDATED 메서드가 알려져 있지만 복제를 위해 수정된 필드 값을 XML 형식으로 캡처하려면 더 빠른 기술이 필요합니다. 목적.
자동 루틴 쿼리:
CREATE TRIGGER DBCustomers_Insert ON DBCustomers AFTER UPDATE AS BEGIN DECLARE @sql as NVARCHAR(1024); SET @sql = 'SELECT '; -- HELP NEEDED FOR FOLLOWING LINE... -- I can manually write every column, but need an automated way that works with any column specifications for each column, if its modified append $sql = ',' + columnname... SET @sql = $sql + ' FROM inserted FOR XML RAW'; DECLARE @x as XML; SET @x = CAST(EXEC(@sql) AS XML); .. use @x END
대체 솔루션:
COLUMNS_UPDATED를 사용하는 대신 이 응답은 문제를 해결하는 대체 방법. 키, 필드 값 및 필드 이름 열을 생성하려면 삽입된 테이블과 삭제된 테이블을 모두 피벗 해제해야 합니다. 피벗되지 않은 두 테이블을 조인하고 필터링하면 수정, 삭제, 삽입된 행만 식별됩니다.
예:
-- Setup tables and data CREATE TABLE dbo.Sample_Table (ContactID int, Forename varchar(100), Surname varchar(100), Extn varchar(16), Email varchar(100), Age int ); INSERT INTO Sample_Table VALUES (1,'Bob','Smith','2295','[email protected]',24); ... -- Create trigger CREATE TRIGGER TriggerName ON dbo.Sample_Table FOR DELETE, INSERT, UPDATE AS BEGIN -- Unpivot deleted and inserted tables WITH deleted_unpvt AS ( SELECT ContactID, FieldName, FieldValue FROM (SELECT ContactID, Forename, Surname, Extn, Email, Age FROM deleted) p UNPIVOT (FieldValue FOR FieldName IN (Forename, Surname, Extn, Email, Age)) AS deleted_unpvt ), inserted_unpvt AS ( SELECT ContactID, FieldName, FieldValue FROM (SELECT ContactID, Forename, Surname, Extn, Email, Age FROM inserted) p UNPIVOT (FieldValue FOR FieldName IN (Forename, Surname, Extn, Email, Age)) AS inserted_unpvt ) -- Join tables and capture changes INSERT INTO Sample_Table_Changes (ContactID, FieldName, FieldValueWas, FieldValueIs) SELECT Coalesce (D.ContactID, I.ContactID) ContactID , Coalesce (D.FieldName, I.FieldName) FieldName , D.FieldValue as FieldValueWas , I.FieldValue AS FieldValueIs FROM deleted_unpvt d FULL OUTER JOIN inserted_unpvt i on D.ContactID = I.ContactID AND D.FieldName = I.FieldName WHERE D.FieldValue I.FieldValue -- Changes OR (D.FieldValue IS NOT NULL AND I.FieldValue IS NULL) -- Deletions OR (D.FieldValue IS NULL AND I.FieldValue IS NOT NULL) -- Insertions END -- Execute changes UPDATE Sample_Table SET age = age+1; ... -- Output results SELECT *, SQL_VARIANT_PROPERTY(FieldValueWas, 'BaseType') FieldBaseType, SQL_VARIANT_PROPERTY(FieldValueWas, 'MaxLength') FieldMaxLength from Sample_Table_Changes;
대체 솔루션:
- 다음 문제 방지 bigint 비트 필드 및 산술 오버플로
- 사용자 정의 가능한 출력 형식 및 데이터 유형 캐스팅
- GUID로 채워진 열을 고유 식별자로 사용하여 자연 기본 키를 변경하는 시나리오를 처리합니다
위 내용은 XML 또는 대체 방법을 사용하여 SQL Server 업데이트 트리거에서 수정된 필드를 효율적으로 캡처하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

MySQL에서 사용자 계정을 작성하고 관리하는 단계는 다음과 같습니다. 1. 사용자 만들기 : CreateUser'Newuser '@'localhost'Identifiedby'Password '; 2. 권한 할당 : GrantSelect 사용, 삽입, UpdateOnmyDatabase.to'newuser'@'localhost '; 3. 권한 오류 수정 : Revokeallprivilegesonmydatabase.from'Newuser'@'localhost '; 그런 다음 권한을 재 할당합니다. 4. 최적화 권한 : showgra를 사용하십시오

MySQL은 빠른 개발 및 중소형 응용 프로그램에 적합한 반면 Oracle은 대기업 및 고 가용성 요구에 적합합니다. 1) MySQL은 오픈 소스이며 사용하기 쉬우 며 웹 응용 프로그램 및 중소 기업에 적합합니다. 2) Oracle은 강력하고 대기업 및 정부 기관에 적합합니다. 3) MySQL은 다양한 스토리지 엔진을 지원하며 Oracle은 풍부한 엔터프라이즈 수준의 기능을 제공합니다.

다른 관계형 데이터베이스와 비교하여 MySQL의 단점에는 다음이 포함됩니다. 1. 성능 문제 : 대규모 데이터를 처리 할 때 병목 현상을 만날 수 있으며 PostgreSQL은 복잡한 쿼리 및 빅 데이터 처리에서 더 잘 수행됩니다. 2. 확장 성 : 수평 스케일링 능력은 Google 스패너 및 Amazon Aurora만큼 좋지 않습니다. 3. 기능 제한 : 고급 기능에서 PostgreSQL 및 Oracle만큼 좋지 않으면 일부 기능에는 더 많은 사용자 정의 코드 및 유지 관리가 필요합니다.

MySQL은 Innerjoin, LeftJoin, RightJoin 및 FullouterJoin의 4 가지 조인 유형을 지원합니다. 1. innerjoin은 두 개의 테이블에서 행을 일치시키고 기준을 충족하는 결과를 반환하는 데 사용됩니다. 2. Leftjoin 오른쪽 테이블이 일치하지 않더라도 왼쪽 테이블의 모든 행을 반환합니다. 3. RightJoin은 LeftJoin과 반대이며 오른쪽 테이블의 모든 행을 반환합니다. 4. FullouterNoin은 조건을 충족하거나 충족하지 않는 두 테이블의 모든 행을 반환합니다.

높은 부하에서 MySQL의 성능은 다른 RDBMS에 비해 장점과 단점이 있습니다. 1) MySQL은 IndoDB 엔진 및 인덱싱, 쿼리 캐시 및 파티션 테이블과 같은 최적화 전략을 통해 높은 하중에서 잘 수행됩니다. 2) PostgreSQL은 MVCC 메커니즘을 통해 효율적인 동시 읽기 및 쓰기를 제공하는 반면 Oracle과 Microsoft SQLServer는 각각의 최적화 전략을 통해 성능을 향상시킵니다. 합리적인 구성 및 최적화를 통해 MySQL은 높은 부하 환경에서 잘 수행 할 수 있습니다.

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.

MySQL은 데이터 저장, 관리 및 분석에 적합한 강력한 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템이기 때문에 학습 할 가치가 있습니다. 1) MySQL은 SQL을 사용하여 데이터를 작동하고 구조화 된 데이터 관리에 적합한 관계형 데이터베이스입니다. 2) SQL 언어는 MySQL과 상호 작용하는 열쇠이며 CRUD 작업을 지원합니다. 3) MySQL의 작동 원리에는 클라이언트/서버 아키텍처, 스토리지 엔진 및 쿼리 최적화가 포함됩니다. 4) 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성이 포함되며 고급 사용량은 Join을 사용하여 테이블을 결합하는 것과 관련이 있습니다. 5) 일반적인 오류에는 구문 오류 및 권한 문제가 포함되며 디버깅 기술에는 구문 확인 및 설명 명령 사용이 포함됩니다. 6) 성능 최적화에는 인덱스 사용, SQL 문의 최적화 및 데이터베이스의 정기 유지 보수가 포함됩니다.


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