


Gunakan Postgres untuk memasukkan data ke dalam tiga jadual serentak
Andaikan anda perlu memasukkan data ke dalam tiga jadual serentak menggunakan satu pertanyaan. Struktur jadual adalah seperti berikut:
CREATE TABLE sample ( id bigserial PRIMARY KEY, lastname varchar(20), firstname varchar(20) ); CREATE TABLE sample1( user_id bigserial PRIMARY KEY, sample_id bigint REFERENCES sample, adddetails varchar(20) ); CREATE TABLE sample2( id bigserial PRIMARY KEY, user_id bigint REFERENCES sample1, value varchar(10) );
Anda perlu memastikan kunci utama untuk setiap sisipan dan kemudian gunakannya dalam jadual berikutnya. Walau bagaimanapun, melaksanakan satu pertanyaan untuk setiap sisipan tidak membenarkan penggunaan semula nilai kunci dengan serta-merta.
Penyelesaian: Pengubahsuaian data CTE
Untuk memasukkan data ke dalam tiga jadual secara serentak, anda boleh menggunakan pengubahsuaian data CTE (Common Table Expression). Mereka mewujudkan kebergantungan antara sisipan berturut-turut:
WITH ins1 AS ( INSERT INTO sample(firstname, lastname) VALUES ('fai55', 'shaggk') RETURNING id AS sample_id ), ins2 AS ( INSERT INTO sample1 (sample_id, adddetails) SELECT sample_id, 'ss' FROM ins1 RETURNING user_id ) INSERT INTO sample2 (user_id, value) SELECT user_id, 'ss2' FROM ins2;
CTE pertama, ins1, memasukkan ke dalam jadual sampel dan mengembalikan kunci yang dijana (sample_id). Kemudian, ins2 memasukkan ke dalam sample1 menggunakan sample_id daripada ins1 dan mengembalikan user_id. Akhir sekali, INSERT ketiga memasukkan ke dalam sample2 menggunakan user_id.
Sediakan data lebih awal
Lazimnya lebih cekap untuk mentakrifkan baris data dalam CTE terlebih dahulu:
WITH data(firstname, lastname, adddetails, value) AS ( VALUES ('fai55', 'shaggk', 'ss', 'ss2'), ('fai56', 'XXaggk', 'xx', 'xx2') ) ... -- (查询的其余部分保持不变)
Ingat untuk mempertimbangkan faktor seperti kekangan keunikan, penukaran jenis dan pengendalian penulisan serentak untuk memastikan integriti data.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Memasukkan Data ke dalam Tiga Jadual Postgres Secara Serentak Menggunakan Pertanyaan Tunggal?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Dalam pengoptimuman pangkalan data, strategi pengindeksan hendaklah dipilih mengikut keperluan pertanyaan: 1. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur dan urutan syarat ditetapkan, gunakan indeks komposit; 2. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur tetapi urutan syarat tidak ditetapkan, gunakan pelbagai indeks lajur tunggal. Indeks komposit sesuai untuk mengoptimumkan pertanyaan berbilang lajur, manakala indeks lajur tunggal sesuai untuk pertanyaan tunggal lajur.

Untuk mengoptimumkan pertanyaan perlahan MySQL, SlowQuerylog dan Performance_Schema perlu digunakan: 1. Dayakan SlowQueryLog dan tetapkan ambang untuk merakam pertanyaan perlahan; 2. Gunakan Performance_Schema untuk menganalisis butiran pelaksanaan pertanyaan, cari kesesakan prestasi dan mengoptimumkan.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.

MySQL Asynchronous Master-Slave Replikasi membolehkan penyegerakan data melalui binlog, meningkatkan prestasi baca dan ketersediaan yang tinggi. 1) Rekod pelayan induk berubah kepada binlog; 2) Pelayan hamba membaca binlog melalui benang I/O; 3) Server SQL Thread menggunakan binlog untuk menyegerakkan data.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Pemasangan dan operasi asas MySQL termasuk: 1. Muat turun dan pasang MySQL, tetapkan kata laluan pengguna root; 2. Gunakan arahan SQL untuk membuat pangkalan data dan jadual, seperti CreateTatabase dan Createtable; 3. Melaksanakan operasi CRUD, gunakan memasukkan, pilih, kemas kini, padamkan arahan; 4. Buat indeks dan prosedur tersimpan untuk mengoptimumkan prestasi dan melaksanakan logik kompleks. Dengan langkah -langkah ini, anda boleh membina dan mengurus pangkalan data MySQL dari awal.

Innodbbufferpool meningkatkan prestasi pangkalan data MySQL dengan memuatkan data dan halaman indeks ke dalam ingatan. 1) Halaman data dimuatkan ke dalam bufferpool untuk mengurangkan cakera I/O. 2) Halaman kotor ditandakan dan disegarkan ke cakera secara teratur. 3) Pengurusan Data Pengurusan Algoritma LRU Penghapusan. 4) Mekanisme pembacaan memuatkan halaman data yang mungkin terlebih dahulu.

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.


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

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

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