뚜렷한 것은 중복 제거 도구 일뿐 만 아니라 쿼리 성능 및 프로세스 데이터를 효과적으로 최적화 할 수 있습니다. 고유 한 행의 수 (Count (Controst Column_name))의 수를 계산하여 고유 한 행 (Contret Column1, Column2 Order)별로 정렬하고 인덱스 및 하위 쿼리를 결합하여 성능을 최적화하십시오.
SQL에서 뚜렷한 DISTINCT
: 그것은 단지 중복 제거에 관한 것이 아닙니다
많은 개발자들은 먼저 DISTINCT
대해 배우고 중복 제거를위한 간단한 도구라고 생각합니다. 그러나 사실, DISTINCT
아름다움은 그 이상입니다. 쿼리 성능 및 유연한 데이터 처리를 최적화하는 데 많은 알려지지 않은 기술이 있습니다. 이 기사는 당신을 DISTINCT
세상으로 데려 가서 그것이 어떤 속임수를 연주 할 수 있는지 보게 될 것입니다.
DISTINCT
본질 : 독특한 관점
DISTINCT
키워드는 결과 세트에서 중복 행을 제거하는 데 사용됩니다. 이것은 간단하게 들리지만 기본 메커니즘은 탐구 할 가치가 있습니다. 데이터베이스 시스템은 일반적으로 인덱스 또는 해시 테이블과 같은 데이터 구조를 사용하여 DISTINCT
기능을 효율적으로 구현합니다. 테이블에 올바른 색인이 있으면 DISTINCT
매우 효율적입니다. 반대로, 테이블이 크고 올바른 색인이없는 경우, DISTINCT
성능 문제가 발생할 수 있으며 인덱스 추가 또는 다른 방법을 사용하여 데이터 양을 줄이는 것과 같은 최적화 전략을 고려해야합니다. 거대한 도서관에서 책을 찾는 것과 같습니다. 도서관에 완전한 카탈로그 (색인)가있는 경우 원하는 책을 쉽게 찾을 수 있습니다 (유일한 줄). 카탈로그가 없으면 하나씩 읽어야 할 수도 있습니다.
DISTINCT
하고 다른 키워드 조합
DISTINCT
힘은보다 강력한 기능을 달성하기 위해 다른 SQL 키워드와 영리하게 결합 될 수 있다는 것입니다. 예를 들어, DISTINCT
종종 COUNT
와 함께 사용되며 결과 세트의 고유 행 수는 계산됩니다. SELECT COUNT(DISTINCT column_name) FROM table_name;
이 명령문은 특정 열의 다른 값 수를 빠르게 계산할 수 있으며 데이터 분석에 매우 일반적으로 사용됩니다. 예를 들어, 고유 한 행을 정렬하기 위해 ORDER BY
고유 DISTINCT
사용할 수 있습니다. SELECT DISTINCT column1, column2 FROM table_name ORDER BY column1;
이를 통해 결과 세트의 고유 한 행이 지정된 열로 정렬되어 결과를보다 쉽게 이해하고 처리 할 수 있습니다.
코드 예 : DISTINCT
힘을 목격하십시오
간단한 예제를 사용하여 DISTINCT
매력을 느끼겠습니다. id
, name
및 city
: 세 가지 열이 포함 된 users
라는 이름의 테이블이 있다고 가정합니다.
<code class="sql">CREATE TABLE users ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), city VARCHAR(255) ); INSERT INTO users (id, name, city) VALUES (1, 'Alice', 'New York'), (2, 'Bob', 'London'), (3, 'Alice', 'Paris'), (4, 'Charlie', 'New York'), (5, 'Bob', 'London'); -- 获取所有不同的城市SELECT DISTINCT city FROM users; -- 获取所有不同的用户名和城市组合SELECT DISTINCT name, city FROM users; -- 统计不同城市的个数SELECT COUNT(DISTINCT city) FROM users;</code>
이 코드는 DISTINCT
몇 가지 일반적인 사용을 보여줍니다. 단일 열이 아닌 전체 SELECT
목록에서 DISTINCT
행동을합니다. 따라서, SELECT DISTINCT name, city
name
과 city
의 중복 제거보다는 유일한 유명한 도시 조합을 개별적으로 반환합니다.
성능 최적화 및 트랩
DISTINCT
을 사용하는 경우 잠재적 성능 문제에주의를 기울여야합니다. 결과 세트가 크면 DISTINCT
작업에는 많은 리소스가 소비됩니다. 현재 인덱스, 하위 쿼리 또는 기타 최적화 기술을 사용하여 효율성을 향상시키는 것을 고려할 수 있습니다. 또한 데이터베이스의 실행 계획을 이해하는 것은 DISTINCT
쿼리를 최적화하는 데 중요합니다. 데이터베이스에서 제공 한 도구를 사용하여 쿼리의 실행 계획을 분석하고 성능 병목 현상을 식별하고 최적화 할 수 있습니다.
경험 : 유연한 사용, 절반의 노력으로 두 배의 결과
DISTINCT
다목적이 아니지만 매우 유용한 도구입니다. 다른 SQL 기술과 DISTINCT
결합하는 능력은보다 효율적이고 우아한 SQL 쿼리를 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 구조와 데이터베이스 메커니즘을 이해하는 것이 좋은 SQL을 작성하는 열쇠이며, DISTINCT
무기고에서 강력한 도구 일뿐입니다. 더 많은 연습을하고 더 많이 생각 함으로써만 진정으로 통제 할 수 있습니다.
위 내용은 뚜렷하고 구별되는 문구 공유의 사용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

C#과 C의 주요 차이점은 구문, 메모리 관리 및 성능입니다. 1) C# Syntax는 현대적이며 Lambda 및 Linq를 지원하며 C 기능을 유지하고 템플릿을 지원합니다. 2) C# 자동으로 메모리를 관리하고 C는 수동으로 관리해야합니다. 3) C 성능은 C#보다 낫지 만 C# 성능도 최적화되고 있습니다.

tinyxml, pugixml 또는 libxml2 라이브러리를 사용하여 C에서 XML 데이터를 처리 할 수 있습니다. 1) XML 파일을 구문 분석 할 수 있습니다. dom 또는 sax 메소드 사용, dom은 작은 파일에 적합하며 Sax는 큰 파일에 적합합니다. 2) XML 파일 생성 : 데이터 구조를 XML 형식으로 변환하고 파일에 씁니다. 이러한 단계를 통해 XML 데이터를 효과적으로 관리하고 조작 할 수 있습니다.

C에서 XML 데이터 구조로 작업하면 tinyxml 또는 pugixml 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 1) pugixml 라이브러리를 사용하여 XML 파일을 구문 분석하고 생성하십시오. 2) 책 정보와 같은 복잡한 중첩 XML 요소를 처리합니다. 3) XML 처리 코드를 최적화하면 효율적인 라이브러리 및 스트리밍 구문 분석을 사용하는 것이 좋습니다. 이러한 단계를 통해 XML 데이터를 효율적으로 처리 할 수 있습니다.

C는 낮은 수준의 메모리 관리 및 효율적인 실행 기능으로 인해 게임 개발, 금융 거래 시스템 및 임베디드 시스템에 없어서는 안될 것이기 때문에 여전히 성능 최적화를 지배합니다. 구체적으로, 그것은 다음과 같이 나타납니다. 1) 게임 개발에서 C의 저수준 메모리 관리 및 효율적인 실행 기능은 게임 엔진 개발에 선호되는 언어가됩니다. 2) 금융 거래 시스템에서 C의 성능 장점은 대기 시간이 매우 낮고 처리량이 높음을 보장합니다. 3) 임베디드 시스템에서 C의 저수준 메모리 관리 및 효율적인 실행 기능은 자원 제약 환경에서 매우 인기가 있습니다.

C XML 프레임 워크의 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) TinyXML은 자원으로 제한된 환경에 적합합니다. 2) PugixML은 고성능 요구 사항에 적합합니다. 3) XERCES-C는 복잡한 XMLSCHEMA 검증 및 성능, 사용 편의성 및 라이센스를 고려해야합니다.

C#은 개발 효율성과 유형 안전이 필요한 프로젝트에 적합한 반면 C#은 고성능 및 하드웨어 제어가 필요한 프로젝트에 적합합니다. 1) C#은 기업 애플리케이션 및 Windows 개발에 적합한 가비지 컬렉션 및 LINQ를 제공합니다. 2) C는 고성능 및 기본 제어로 유명하며 게임 및 시스템 프로그래밍에 널리 사용됩니다.

C 코드 최적화는 다음 전략을 통해 달성 할 수 있습니다. 1. 최적화 사용을 위해 메모리를 수동으로 관리합니다. 2. 컴파일러 최적화 규칙을 준수하는 코드를 쓰십시오. 3. 적절한 알고리즘 및 데이터 구조를 선택하십시오. 4. 인라인 함수를 사용하여 통화 오버 헤드를 줄입니다. 5. 템플릿 메타 프로 그램을 적용하여 컴파일 시간에 최적화하십시오. 6. 불필요한 복사를 피하고 움직이는 의미와 참조 매개 변수를 사용하십시오. 7. Const를 올바르게 사용하여 컴파일러 최적화를 돕습니다. 8. std :: 벡터와 같은 적절한 데이터 구조를 선택하십시오.

C의 휘발성 키워드는 변수 값이 코드 제어 외부에서 변경 될 수 있으므로 최적화 할 수 없음을 컴파일러에게 알리는 데 사용됩니다. 1) 종종 센서 상태와 같은 하드웨어 또는 인터럽트 서비스 프로그램에 의해 수정 될 수있는 변수를 읽는 데 사용됩니다. 2) 휘발성은 멀티 스레드 안전을 보장 할 수 없으며 뮤텍스 잠금 장치 또는 원자 작업을 사용해야합니다. 3) 휘발성을 사용하면 성능이 약간 줄어들 수 있지만 프로그램 정확성을 보장 할 수 있습니다.


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