데이터의 Navicat 배치 수정을위한 기능 사용 방법

Navicat에서 벌크 데이터 수정에 대한 기능 사용

이 기사는 효율적인 벌크 데이터 업데이트, 일반적인 기능 고려 사항 및 성능 고려 사항을 포함하여 Navicat 내에서 기능을 활용하는 방법을 다룹니다.

Navicat 批量修改数据如何使用函数 (Navicat에서 Bulk Data Modification에 벌크 데이터를 사용하는 방법). 여러 행을 동시에 수정합니다. 가장 효율적인 방법은 내장 데이터베이스 함수와 결합 된

문을 사용하여 SQL 쿼리를 통한 것입니다. 각 행을 개별적으로 업데이트하는 대신 여러 행의 특정 열에 함수를 적용하는 단일 SQL 쿼리를 작성할 수 있습니다. 예를 들어

in

형식의 열이있는

>라는 테이블이 있다고 가정 해 봅시다. 각 고객의 출생지에 1 년을 추가하려고합니다. 함수 (mysql 예제; 특정 함수는 데이터베이스 시스템에 따라 다릅니다)를 사용하여이를 달성 할 수 있습니다. 데이터베이스 시스템에 따라 명령문의 UPDATE 조항 내에 유사하게 통합 될 수 있습니다 (데이터베이스 시스템에 따라) (데이터베이스 시스템에 따라 다름)와 같은 다른 함수는 유사하게 통합 될 수 있습니다. 특정 데이터베이스의 동등한 함수 (예 : SQL Server의 , Oracle의 )와 를 대체하는 것을 잊지 마십시오.

문 내에서 더 복잡한 논리를 사용할 수도 있습니다. 문 또는 하위 쿼리를 사용하여 다른 테이블의 데이터를 기반으로 함수를 적용 할 수 있습니다. 예를 들어,

customers 열을 기반으로 birthdate DATE 열을 기반으로 DATE_ADD()

네이비 카트 내에서 함수를 사용하여 여러 행을 효율적으로 업데이트 할 수 있습니까?

<code class="sql">UPDATE customers
SET birthdate = DATE_ADD(birthdate, INTERVAL 1 YEAR);</code>

Navicat에서 기능을 사용하는 효율성은 잘 최적화 된 SQL 퀴즈를 구성하는 데 무겁습니다. 루프 나 커서 내에 명령문을 사용하지 마십시오. 이는 잘 만들어진 단일의 잘 만들어진

문보다 상당히 느리기 때문입니다. 쿼리 실행 속도를 높이기 위해 birthdate 조항 (행의 하위 집합 만 업데이트하는 경우)과 관련된 열에서 항상 적절한 인덱싱을 사용하십시오.또한 사용하는 기능이 데이터베이스 시스템에 최적화되어 있는지 확인하십시오. 일부 기능은 본질적으로 다른 기능보다 계산적으로 비싸 질 수 있습니다. 복잡한 계산을 수행하는 경우 메인 테이블을 업데이트하기 전에 결과를 미리 계산하고 임시 테이블에 저장하는 것을 고려하십시오. 이것은 특히 매우 큰 데이터 세트의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. Navicat의 쿼리 빌더는 이러한 복잡한 쿼리를 시각화하고 구성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

대량 데이터 수정을 위해 Navicat에서 지원하는 일반적인 기능은 무엇입니까? 대량 데이터 수정을 위해 Navicat에서 지원하는 기능은 (MySQL, PostgresQL, SQL, SQL, SQL, SQL, SQL, SQL, SQL STERT를 사용하는 기본 데이터 시스템에 따라 다릅니다. 등.). Navicat 자체는 자체 기능 세트를 제공하지 않습니다. 그것은 데이터베이스의 내장 기능을 실행하는 클라이언트 역할을합니다.

대량 업데이트에서 자주 사용되는 많은 데이터베이스 시스템에서 일반적인 함수는 다음과 같습니다.

날짜/시간 함수 :

, , , ,

(MySQL 예제; 구문은 데이터베이스마다 다릅니다)

, CONCAT(), SUBSTR(), REPLACE(), 조건부 함수 : 조건부 함수 : TRIM() 문, UPPER() (mysql 예제; 구문은 데이터베이스에 따라 다릅니다) LOWER() 집계 함수 : 문서에서 직접 사용되지는 않지만 내에서 직접 사용되지는 않지만, 에 해당 될 수 있습니다. 업데이트. 예는 , LENGTH(),

, , . 몇 가지 요인이 업데이트 속도에 크게 영향을 줄 수 있습니다.

데이터베이스 인덱싱 :
• 조항에 사용 된 열에 적절한 인덱스가 존재하는지 확인하십시오 (행의 하위 집합 만 업데이트하는 경우). 인덱스는 데이터베이스가 업데이트 할 행을 찾는 데 필요한 시간을 크게 줄입니다. 기능 복잡성 : WHERE 간단한 기능은 복잡한 계산 집약적 인 것보다 훨씬 빠릅니다. 복잡한 계산을 수행하는 경우 값을 사전 계산하고 임시 테이블에 저장하는 것을 고려하십시오.
데이터 볼륨 :
• 매우 큰 데이터 세트의 경우 배치 처리 기술 또는 저장된 절차를 사용하여 업데이트를 더 작고 관리하기 쉬운 청크로 분류하는 것을 고려하십시오. 이렇게하면 데이터베이스 서버의로드가 줄어들고 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다. 트랜잭션 관리 : 트랜잭션 (, )을 사용하여 오류의 경우 데이터 일관성 및 복구 가능성을 보장합니다. 그러나 오랜 기간 동안 테이블을 잠그지 않도록 거래를 가능한 한 짧게 유지하십시오.
데이터베이스 서버 리소스 :
• 업데이트 프로세스 중에 데이터베이스 서버의 CPU, 메모리 및 디스크 I/O 사용을 모니터링하십시오. 리소스가 불충분하면 성능이 상당한 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 이러한 요소를 신중하게 고려하고 잘 최적화 된 SQL 쿼리를 작성함으로써 Navicat의 대량 데이터 업데이트 효율을 크게 향상시킬 수 있습니다. 생산 데이터베이스에 적용하기 전에 개발 또는 준비 환경에서 항상 쿼리를 테스트해야합니다.

위 내용은 데이터의 Navicat 배치 수정을위한 기능 사용 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!