PostgreSQL: 다른 열을 기반으로 보조 시퀀스 생성
PostgreSQL에서는 다른 열에 의존하는 시퀀스를 생성하여 테이블의 하위 그룹 내에서 시퀀스 번호를 생성할 수 있습니다.
다음 형식을 고려하세요.
CREATE TABLE stuff ( id integer PRIMARY KEY, seq integer NOT NULL, data text );
다음 예와 마찬가지로 id와 seq의 각 조합이 고유해야 합니다.
<code>ID | SEQ | DATA ----+------ +------------------- 1 | 1 | Quick brown fox... 1 | 2 | Quick brown fox... 1 | 3 | Quick brown fox... 2 | 1 | Quick brown fox... 3 | 1 | Quick brown fox...</code>
보조 테이블 및 트리거 생성
이렇게 하려면 두 개의 테이블과 트리거를 만들어야 합니다.
CREATE TABLE things ( id SERIAL PRIMARY KEY, name text ); CREATE TRIGGER make_thing_seq AFTER INSERT ON things FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE nextval('things_id_seq'); CREATE SEQUENCE things_id_seq;
things
테이블은 id
열을 포함하는 상위 테이블입니다. make_thing_seq
트리거는 things
테이블에 삽입된 각 행에 대해 thing_seq_<thing_id></thing_id>
이라는 새 시퀀스를 자동으로 생성합니다.
항목 순서 채우기
이제 stuff
테이블의 seq
열을 채우는 두 번째 트리거를 생성해야 합니다.
CREATE FUNCTION fill_in_stuff_seq() RETURNS trigger AS $$ BEGIN NEW.seq := nextval('thing_seq_' || NEW.id); RETURN NEW; END; $$ LANGUAGE plpgsql; CREATE TRIGGER fill_in_stuff_seq BEFORE INSERT ON stuff FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE fill_in_stuff_seq();
이 트리거는 stuff
테이블에 새 행이 삽입될 때 해당 시퀀스를 검색하고(id
열을 기준으로) 다음 값을 seq
열에 할당하도록 합니다. 함수의 언어가 PL/pgSQL임을 명확하게 지정하기 위해 LANGUAGE plpgsql
문이 여기에 추가되었습니다.
데모
일부 데이터를 삽입하고 시퀀스 생성을 확인합니다.
INSERT INTO things (name) VALUES ('Joe'); INSERT INTO things (name) VALUES ('Bob'); SELECT * FROM things; -- 检查序列表 \d+ things_id_seq INSERT INTO stuff (id, data) VALUES (1, 'Keychain'); INSERT INTO stuff (id, data) VALUES (1, 'Pet goat'); INSERT INTO stuff (id, data) VALUES (2, 'Family photo'); INSERT INTO stuff (id, data) VALUES (1, 'Redundant lawnmower'); SELECT * FROM stuff;
결과는 id
열을 기반으로 시퀀스 자동 할당을 보여줍니다. d things_id_seq
명령은 시퀀스 세부 정보를 표시하는 데 사용됩니다.
위 내용은 다른 열에 종속된 PostgreSQL 시퀀스를 만드는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI


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