Mengapa Gunakan "Pilih 100 Peratus Teratas"?
Sebelum SQL Server 2005, pembangun menggunakan helah "Pilih 100 Peratus Teratas" untuk membolehkan penggunaan pesanan mengikut klausa dalam definisi pandangan. Walau bagaimanapun, di luar tujuan ini, beberapa kod yang diwarisi hari ini masih termasuk "Pilih 100 Peratus Teratas" dalam pernyataan SQL dinamik yang digunakan dalam ADO dalam aplikasi ASP.NET.
Soalan: Adakah terdapat sebab untuk menggunakan " 100 Peratus Teratas" dalam senario ini?
Jawapannya: Pertengahan Materialisasi
Menurut pakar seperti Adam Machanic, "Pilih 100 Peratus Teratas" digunakan untuk "pewujudan pertengahan." Inilah sebabnya:
Dalam SQL Server, pertanyaan boleh dinilai dalam susunan yang berbeza bergantung pada keadaan. Sebagai contoh, dua pertanyaan berikut mungkin menghasilkan hasil yang berbeza disebabkan oleh kekaburan dalam susunan penilaian:
SELECT foo From MyTable WHERE ISNUMERIC (foo) = 1 AND CAST(foo AS int) > 100 SELECT foo FROM (SELECT foo From MyTable WHERE ISNUMERIC (foo) = 1) bar WHERE CAST(foo AS int) > 100
Walau bagaimanapun, sebelum SQL Server 2005, melampirkan pertanyaan dalaman dalam "Pilih 100 Peratus Teratas" memaksa pertanyaan dalaman terkumpul, menghasilkan penilaian yang konsisten pesanan:
SELECT foo FROM (SELECT TOP 100 PERCENT foo From MyTable WHERE ISNUMERIC (foo) = 1 ORDER BY foo) bar WHERE CAST(foo AS int) > 100
Nota Awas
Walaupun teknik ini boleh diterima pada masa lalu, secara amnya dinasihatkan untuk mengelak daripada menggunakan "Pilih 100 Peratus Teratas" dalam SQL dinamik . Hasilnya mungkin tidak konsisten disebabkan oleh perubahan dalam tahap tampung, skema, indeks atau kiraan baris.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Gunakan 'SELECT TOP 100 PERCENT' dalam Pertanyaan SQL?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.

Perintah SQL di MySQL boleh dibahagikan kepada kategori seperti DDL, DML, DQL, dan DCL, dan digunakan untuk membuat, mengubah suai, memadam pangkalan data dan jadual, memasukkan, mengemas kini, memadam data, dan melakukan operasi pertanyaan yang kompleks. 1. Penggunaan asas termasuk jadual penciptaan createtable, memasukkan data memasukkan, dan pilih data pertanyaan. 2. Penggunaan lanjutan melibatkan gabungan untuk Jadual Bergabung, Subqueries dan Groupby untuk Agregasi Data. 3. Kesilapan umum seperti kesilapan sintaks, jenis data yang tidak sepadan dan masalah kebenaran boleh disahpepijat melalui pemeriksaan sintaks, penukaran jenis data dan pengurusan kebenaran. 4. Cadangan Pengoptimuman Prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi gabungan dan menggunakan transaksi untuk memastikan konsistensi data.

InnoDB mencapai atomik melalui undolog, konsistensi dan pengasingan melalui mekanisme penguncian dan MVCC, dan kegigihan melalui redolog. 1) Atomicity: Gunakan Undolog untuk merekodkan data asal untuk memastikan urus niaga dapat dilancarkan kembali. 2) Konsistensi: Memastikan konsistensi data melalui penguncian peringkat baris dan MVCC. 3) Pengasingan: Menyokong pelbagai tahap pengasingan, dan RepeatableRead digunakan secara lalai. 4) Kegigihan: Gunakan redolog untuk merekodkan pengubahsuaian untuk memastikan data disimpan untuk masa yang lama.

Kedudukan MySQL dalam pangkalan data dan pengaturcaraan sangat penting. Ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam pelbagai senario aplikasi. 1) MySQL menyediakan fungsi penyimpanan data, organisasi dan pengambilan data yang cekap, sistem sokongan web, mudah alih dan perusahaan. 2) Ia menggunakan seni bina pelanggan-pelayan, menyokong pelbagai enjin penyimpanan dan pengoptimuman indeks. 3) Penggunaan asas termasuk membuat jadual dan memasukkan data, dan penggunaan lanjutan melibatkan pelbagai meja dan pertanyaan kompleks. 4) Soalan -soalan yang sering ditanya seperti kesilapan sintaks SQL dan isu -isu prestasi boleh disahpepijat melalui arahan jelas dan log pertanyaan perlahan. 5) Kaedah pengoptimuman prestasi termasuk penggunaan indeks rasional, pertanyaan yang dioptimumkan dan penggunaan cache. Amalan terbaik termasuk menggunakan urus niaga dan preparedStatemen

MySQL sesuai untuk perusahaan kecil dan besar. 1) Perniagaan kecil boleh menggunakan MySQL untuk pengurusan data asas, seperti menyimpan maklumat pelanggan. 2) Perusahaan besar boleh menggunakan MySQL untuk memproses data besar dan logik perniagaan yang kompleks untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan dan pemprosesan transaksi.

InnoDB secara berkesan menghalang pembacaan hantu melalui mekanisme utama. 1) Kekunci seterusnya menggabungkan kunci baris dan kunci jurang untuk mengunci rekod dan jurang mereka untuk mengelakkan rekod baru daripada dimasukkan. 2) Dalam aplikasi praktikal, dengan mengoptimumkan pertanyaan dan menyesuaikan tahap pengasingan, persaingan kunci dapat dikurangkan dan prestasi konkurensi dapat ditingkatkan.


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

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

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

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)