在Oracle中,命令和对象名称都是大小写不敏感的,因为Oracle在处理语句时,将所有的名称和命令全部转化为大写。但是对于字符串中
在Oracle中,命令和对象名称都是大小写不敏感的,因为Oracle在处理语句时,将所有的名称和命令全部转化为大写。
但是对于字符串中的字符,无论是比较还是排序,都是大小写敏感的。这在Oracle是默认方式,但不是唯一的方式。
下面看一个简单的例子:
SQL> CREATE TABLE T (NAME VARCHAR2(30));
表已创建。
SQL> INSERT INTO T VALUES ('A');
已创建 1 行。
SQL> INSERT INTO T VALUES ('a');
已创建 1 行。
SQL> INSERT INTO T VALUES ('B');
已创建 1 行。
SQL> COMMIT;
提交完成。
SQL> CREATE INDEX IND_T_NAME ON T(NAME);
索引已创建。
看一下默认情况下的排序和查询结果:
SQL> SELECT * FROM T ORDER BY NAME;
NAME
------------------------------
A
B
a
SQL> SELECT * FROM T WHERE NAME = 'A';
NAME
------------------------------
A
这是最正常不过的结果了,下面修改会话默认的排序方式:
SQL> ALTER SESSION SET NLS_SORT = BINARY_CI;
会话已更改。
SQL> SELECT * FROM T ORDER BY NAME;
NAME
------------------------------
A
a
B
SQL> SELECT * FROM T WHERE NAME = 'A';
NAME
------------------------------
A
可以看到,通过设置排序方法为BINARY_CI,已经实现了对排序的大小写不敏感,但是查询语句中仍然是大小写敏感的,下面进一步修改比较方式:
SQL> ALTER SESSION SET NLS_COMP = LINGUISTIC;
会话已更改。
SQL> SELECT * FROM T ORDER BY NAME;
NAME
------------------------------
A
a
B
SQL> SELECT * FROM T WHERE NAME = 'A';
NAME
------------------------------
A
a
现在已经达到了大小写不敏感查询的目的了,这是由于设置比较方式是基于语义的,而不是基于二进制的,而语言方式下A和a是没有区别的。
虽然目的达到了,但是还是要说明一下,,这里虽然实现了对大小写不敏感的查询,但是这个结果的实现与表面看到的现象并不完全相同。
从查询语句上看,似乎只是对NAME进行一下判断就可以了,并未对列进行任何的操作,而实际上并非如此,下面看看这种情况下的执行计划:
SQL> SET AUTOT ON EXP
SQL> SELECT * FROM T WHERE NAME = 'A';
NAME
------------------------------
A
a
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 17 | 3 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 1 | 17 | 3 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - filter(NLSSORT("NAME",'nls_sort=''BINARY_CI''')=HEXTORAW('6100')
)
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement
Oracle居然对列进行了操作,将NAME进行了NLSSORT操作,然后判断是否与目标值进行判断。不过Oracle也没有其他的好方法进行处理,对等号右边的常量进行转换固然代价较低,但是SQL的判断条件就由等于变成了IN,这种转换恐怕变化更大。而且还要找到所有其他所有可能转换为目标值的常量,这个操作要比对列进行转换复杂得多。
不过这种方法就存在一个问题,就是Oracle无法使用索引了,一方面是由于对列进行了操作,另一方面是由于Oracle的索引是按照BINARY方式编码存储的。因此这种查询会采用全表扫描的方式。
SQL> SELECT /*+ INDEX(T IND_T_NAME) */ * FROM T WHERE NAME = 'A';
NAME
------------------------------
A
a
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 17 | 3 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 1 | 17 | 3 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - filter(NLSSORT("NAME",'nls_sort=''BINARY_CI''')=HEXTORAW('6100')
)
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement
这个情况,可以考虑建立一个函数索引来解决问题:
SQL> CREATE INDEX IND_T_L_NAME ON T(NLSSORT(NAME, 'NLS_SORT=BINARY_CI'));
索引已创建。
SQL> SELECT * FROM T WHERE NAME = 'A';
NAME
------------------------------
A
a
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 242883967
--------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 17 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T | 1 | 17 | 2 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | IND_T_L_NAME | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - access(NLSSORT("NAME",'nls_sort=''BINARY_CI''')=HEXTORAW('6100') )
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement

Innodbbufferpool mengurangkan cakera I/O dengan data caching dan halaman pengindeksan, meningkatkan prestasi pangkalan data. Prinsip kerjanya termasuk: 1. Bacaan Data: Baca data dari Bufferpool; 2. Penulisan Data: Selepas mengubah suai data, tulis kepada Bufferpool dan menyegarkannya ke cakera secara teratur; 3. Pengurusan cache: Gunakan algoritma LRU untuk menguruskan halaman cache; 4. Mekanisme Membaca: Muatkan halaman data bersebelahan terlebih dahulu. Dengan saiz bufferpool dan menggunakan pelbagai contoh, prestasi pangkalan data dapat dioptimumkan.

Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain, MySQL digunakan terutamanya untuk menyimpan dan mengurus data, manakala bahasa lain seperti Python, Java, dan C digunakan untuk pemprosesan logik dan pembangunan aplikasi. MySQL terkenal dengan prestasi tinggi, skalabilitas dan sokongan silang platform, sesuai untuk keperluan pengurusan data, sementara bahasa lain mempunyai kelebihan dalam bidang masing-masing seperti analisis data, aplikasi perusahaan, dan pengaturcaraan sistem.

MySQL bernilai belajar kerana ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang sesuai untuk penyimpanan data, pengurusan dan analisis. 1) MySQL adalah pangkalan data relasi yang menggunakan SQL untuk mengendalikan data dan sesuai untuk pengurusan data berstruktur. 2) Bahasa SQL adalah kunci untuk berinteraksi dengan MySQL dan menyokong operasi CRUD. 3) Prinsip kerja MySQL termasuk seni bina klien/pelayan, enjin penyimpanan dan pengoptimum pertanyaan. 4) Penggunaan asas termasuk membuat pangkalan data dan jadual, dan penggunaan lanjutan melibatkan menyertai jadual menggunakan Join. 5) Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu kebenaran, dan kemahiran debugging termasuk menyemak sintaks dan menggunakan perintah menjelaskan. 6) Pengoptimuman prestasi melibatkan penggunaan indeks, pengoptimuman penyata SQL dan penyelenggaraan pangkalan data yang tetap.

MySQL sesuai untuk pemula untuk mempelajari kemahiran pangkalan data. 1. Pasang alat pelayan dan klien MySQL. 2. Memahami pertanyaan SQL asas, seperti SELECT. 3. Operasi data induk: Buat jadual, masukkan, kemas kini, dan padam data. 4. Belajar Kemahiran Lanjutan: Fungsi Subquery dan Window. 5. Debugging dan Pengoptimuman: Semak sintaks, gunakan indeks, elakkan pilih*, dan gunakan had.

MySQL dengan cekap menguruskan data berstruktur melalui struktur jadual dan pertanyaan SQL, dan melaksanakan hubungan antara meja melalui kunci asing. 1. Tentukan format data dan taip apabila membuat jadual. 2. Gunakan kunci asing untuk mewujudkan hubungan antara jadual. 3. Meningkatkan prestasi melalui pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan. 4. Secara kerap sandaran dan memantau pangkalan data untuk memastikan pengoptimuman keselamatan data dan prestasi.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web. Ciri -ciri utamanya termasuk: 1. Menyokong pelbagai enjin penyimpanan, seperti InnoDB dan Myisam, sesuai untuk senario yang berbeza; 2. Menyediakan fungsi replikasi master-hamba untuk memudahkan pengimbangan beban dan sandaran data; 3. Meningkatkan kecekapan pertanyaan melalui pengoptimuman pertanyaan dan penggunaan indeks.

SQL digunakan untuk berinteraksi dengan pangkalan data MySQL untuk merealisasikan penambahan data, penghapusan, pengubahsuaian, pemeriksaan dan reka bentuk pangkalan data. 1) SQL Melaksanakan operasi data melalui Pilih, Masukkan, Kemas kini, Padam Penyataan; 2) Gunakan pernyataan membuat, mengubah, drop untuk reka bentuk dan pengurusan pangkalan data; 3) Pertanyaan kompleks dan analisis data dilaksanakan melalui SQL untuk meningkatkan kecekapan membuat keputusan perniagaan.

Operasi asas MySQL termasuk membuat pangkalan data, jadual, dan menggunakan SQL untuk melakukan operasi CRUD pada data. 1. Buat pangkalan data: createdatabasemy_first_db; 2. Buat Jadual: CreateTableBooks (Idintauto_IncrementPrimaryKey, Titlevarchar (100) NotNull, Authorvarchar (100) NotNull, Published_yearint); 3. Masukkan Data: InsertIntoBooks (Tajuk, Pengarang, Published_year) VA


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)