cari
Rumahpembangunan bahagian belakangC++Pangkalan Data Penggunaan Berbeza Penerangan Singkat Pangkalan Data Penggunaan Berbeza

Buang baris duplikat yang berbeza, tambahkan berbeza selepas nama lajur. Ia boleh digunakan untuk satu lajur atau pelbagai lajur, merawat nilai null sebagai sama. Beri perhatian kepada kesan prestasi yang berpotensi apabila menggunakannya, mengoptimumkan struktur jadual dan mewujudkan indeks dapat meningkatkan kecekapan.

Pangkalan Data Penggunaan Berbeza Penerangan Singkat Pangkalan Data Penggunaan Berbeza

Pangkalan Data Penggunaan DISTINCT : Deduplikasi Berat dan Cerita Di Sebalik

Pernahkah anda terharu dengan data pendua dalam pangkalan data? Ingin cepat mengeluarkan nilai yang unik, tetapi tidak tahu di mana untuk bermula? Jangan risau, kata kunci DISTINCT adalah penyelamat anda! Artikel ini akan membawa anda ke dalam pemahaman yang mendalam tentang penggunaan DISTINCT , butiran yang perlu diberi perhatian dalam aplikasi praktikal, dan juga beberapa soalan yang mungkin tidak pernah anda fikirkan.

Fungsi teras DISTINCT adalah mudah: Keluarkan baris pendua dari hasil pertanyaan. Ia seperti penapis yang kuat yang hanya menyimpan rekod yang unik. Tetapi di sebalik fungsi mudah ini, terdapat banyak mata pengetahuan yang patut digali secara mendalam.

Pengetahuan asas: pertanyaan SQL dan duplikasi data

Sebelum kita mula, mari kita anggap bahawa anda sudah memahami sintaks pertanyaan SQL asas. Pernyataan SELECT digunakan untuk mengekstrak data, FROM menentukan sumber data, dan WHERE digunakan untuk menapis data. Data pendua biasanya disebabkan oleh reka bentuk atau kesilapan jadual yang berlebihan dalam proses import data.

Betapa DISTINCT berfungsi

Kata kunci DISTINCT diletakkan sebelum nama lajur pernyataan SELECT , dan ia memberitahu pangkalan data untuk mengembalikan hanya baris tersebut dengan nilai unik dalam lajur yang ditentukan. Enjin pangkalan data akan menyusun dan membandingkan hasil pertanyaan, mengeluarkan pendua, dan akhirnya mengembalikan koleksi yang mengandungi nilai yang unik. Ini kedengarannya mudah, tetapi pelaksanaan dalamannya mungkin berbeza -beza oleh sistem pangkalan data. Sesetengah pangkalan data boleh menggunakan jadual hash atau struktur data lain untuk mengoptimumkan proses deduplikasi, sehingga meningkatkan kecekapan.

Contoh mudah

Katakan kami mempunyai jadual yang dipanggil users , yang mengandungi dua lajur: id dan username :

 <code class="sql">-- 创建表CREATE TABLE users ( id INT PRIMARY KEY, username VARCHAR(255) ); -- 插入一些数据,包含重复用户名INSERT INTO users (id, username) VALUES (1, 'John Doe'), (2, 'Jane Doe'), (3, 'John Doe'), (4, 'Peter Pan'), (5, 'Jane Doe'); -- 使用DISTINCT 查询唯一用户名SELECT DISTINCT username FROM users;</code>

Kod SQL ini akan kembali: John Doe , Jane Doe , Peter Pan . Ambil perhatian bahawa lajur id tidak muncul dalam pernyataan SELECT kerana kami hanya mengambil berat tentang nama pengguna yang unik.

Penggunaan Lanjutan: DISTINCT untuk pelbagai lajur

DISTINCT juga boleh bertindak pada pelbagai lajur. Sebagai contoh, jika anda ingin mendapatkan kombinasi unik id dan username :

 <code class="sql">SELECT DISTINCT id, username FROM users;</code>

Ini akan mengembalikan gabungan unik semua id dan username , yang akan dipelihara walaupun username diduplikasi selagi id berbeza.

Soalan Lazim dan Perangkap

  • Impak Prestasi: Menggunakan DISTINCT untuk jadual besar boleh menjejaskan prestasi pertanyaan kerana pangkalan data memerlukan operasi penyortiran dan perbandingan tambahan. Untuk aplikasi sensitif prestasi, perdagangan yang teliti diperlukan. Pengindeksan dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan DISTINCT .
  • Pemprosesan Nilai Null: DISTINCT merawat nilai NULL sebagai nilai yang sama. Jika jadual anda mengandungi nilai NULL , anda perlu memberi perhatian kepada ini.
  • Gabungan dengan klausa lain: DISTINCT boleh digunakan dalam kombinasi dengan klausa seperti WHERE , ORDER BY dan lain -lain untuk mencapai pertanyaan yang lebih kompleks.

Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik

  • Buat Indeks: Mewujudkan Indeks pada lajur yang digunakan dalam pertanyaan DISTINCT dapat meningkatkan kelajuan pertanyaan.
  • Mengoptimumkan struktur jadual: Elakkan data berlebihan dalam jadual dan secara asasnya mengurangkan penjanaan data pendua.
  • Menggunakan sistem pangkalan data yang sesuai: Sistem pangkalan data yang berbeza mungkin cekap dalam mengendalikan pertanyaan DISTINCT . Memilih sistem pangkalan data yang betul adalah penting untuk pengoptimuman prestasi.

Semuanya, DISTINCT adalah kata kunci SQL yang sangat berguna yang membantu kami dengan mudah mengeluarkan data pendua dari hasil pertanyaan. Tetapi ingatlah untuk memahami bagaimana ia berfungsi dan kesan prestasi yang berpotensi untuk memanfaatkannya dengan lebih baik dan mengelakkan beberapa perangkap biasa. Ingat, pengoptimuman prestasi pangkalan data adalah proses pembelajaran dan amalan yang berterusan, dan percubaan dan peningkatan yang berterusan hanya dapat mencari penyelesaian yang optimum.

Atas ialah kandungan terperinci Pangkalan Data Penggunaan Berbeza Penerangan Singkat Pangkalan Data Penggunaan Berbeza. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
C# vs C: Analisis perbandingan bahasa pengaturcaraanC# vs C: Analisis perbandingan bahasa pengaturcaraanMay 04, 2025 am 12:03 AM

Perbezaan utama antara C# dan C ialah sintaks, pengurusan memori dan prestasi: 1) C# sintaks adalah moden, menyokong Lambda dan Linq, dan C mengekalkan ciri -ciri C dan menyokong templat. 2) C# secara automatik menguruskan memori, C perlu diuruskan secara manual. 3) Prestasi C lebih baik daripada C#, tetapi prestasi C# juga dioptimumkan.

Membina Aplikasi XML dengan C: Contoh PraktikalMembina Aplikasi XML dengan C: Contoh PraktikalMay 03, 2025 am 12:16 AM

Anda boleh menggunakan perpustakaan TinyXML, PuGixML, atau libxml2 untuk memproses data XML dalam C. 1) Parse XML Files: Gunakan kaedah DOM atau SAX, DOM sesuai untuk fail kecil, dan SAX sesuai untuk fail besar. 2) Menjana fail XML: Tukar struktur data ke dalam format XML dan tulis ke fail. Melalui langkah -langkah ini, data XML dapat diuruskan dan dimanipulasi dengan berkesan.

XML di C: Mengendalikan struktur data kompleksXML di C: Mengendalikan struktur data kompleksMay 02, 2025 am 12:04 AM

Bekerja dengan struktur data XML di C boleh menggunakan perpustakaan TinyXML atau PugixML. 1) Gunakan perpustakaan PugixML untuk menghuraikan dan menghasilkan fail XML. 2) Mengendalikan elemen XML bersarang kompleks, seperti maklumat buku. 3) Mengoptimumkan kod pemprosesan XML, dan disyorkan untuk menggunakan perpustakaan yang cekap dan parsing streaming. Melalui langkah -langkah ini, data XML dapat diproses dengan cekap.

C dan prestasi: di mana ia masih menguasaiC dan prestasi: di mana ia masih menguasaiMay 01, 2025 am 12:14 AM

C masih menguasai pengoptimuman prestasi kerana pengurusan memori peringkat rendah dan keupayaan pelaksanaan yang cekap menjadikannya sangat diperlukan dalam pembangunan permainan, sistem transaksi kewangan dan sistem tertanam. Khususnya, ia ditunjukkan sebagai: 1) dalam pembangunan permainan, pengurusan memori peringkat rendah C dan keupayaan pelaksanaan yang cekap menjadikannya bahasa pilihan untuk pembangunan enjin permainan; 2) Dalam sistem transaksi kewangan, kelebihan prestasi C memastikan latensi yang sangat rendah dan throughput yang tinggi; 3) Dalam sistem tertanam, pengurusan memori peringkat rendah C dan keupayaan pelaksanaan yang cekap menjadikannya sangat popular dalam persekitaran yang terkawal sumber.

Rangka Kerja C XML: Memilih yang sesuai untuk andaRangka Kerja C XML: Memilih yang sesuai untuk andaApr 30, 2025 am 12:01 AM

Pilihan kerangka C XML harus berdasarkan keperluan projek. 1) TinyXML sesuai untuk persekitaran yang terkawal sumber, 2) PugixML sesuai untuk keperluan berprestasi tinggi, 3) Xerces-C menyokong pengesahan XMLSchema kompleks, dan prestasi, kemudahan penggunaan dan lesen mesti dipertimbangkan ketika memilih.

C# vs C: Memilih bahasa yang sesuai untuk projek andaC# vs C: Memilih bahasa yang sesuai untuk projek andaApr 29, 2025 am 12:51 AM

C# sesuai untuk projek yang memerlukan kecekapan pembangunan dan keselamatan jenis, manakala C sesuai untuk projek yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan perkakasan. 1) C# menyediakan koleksi sampah dan LINQ, sesuai untuk aplikasi perusahaan dan pembangunan Windows. 2) C dikenali dengan prestasi tinggi dan kawalan asasnya, dan digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan permainan dan sistem.

Cara Mengoptimumkan KodCara Mengoptimumkan KodApr 28, 2025 pm 10:27 PM

Pengoptimuman kod C boleh dicapai melalui strategi berikut: 1. Menguruskan memori secara manual untuk penggunaan pengoptimuman; 2. Tulis kod yang mematuhi peraturan pengoptimuman pengkompil; 3. Pilih algoritma dan struktur data yang sesuai; 4. Gunakan fungsi inline untuk mengurangkan overhead panggilan; 5. Memohon template metaprogramming untuk mengoptimumkan pada masa penyusunan; 6. Elakkan penyalinan yang tidak perlu, gunakan semantik bergerak dan parameter rujukan; 7. Gunakan Const dengan betul untuk membantu pengoptimuman pengkompil; 8. Pilih struktur data yang sesuai, seperti STD :: vektor.

Bagaimana untuk memahami kata kunci yang tidak menentu di C?Bagaimana untuk memahami kata kunci yang tidak menentu di C?Apr 28, 2025 pm 10:24 PM

Kata kunci yang tidak menentu dalam C digunakan untuk memaklumkan pengkompil bahawa nilai pembolehubah boleh diubah di luar kawalan kod dan oleh itu tidak dapat dioptimumkan. 1) Ia sering digunakan untuk membaca pembolehubah yang boleh diubahsuai oleh perkakasan atau program perkhidmatan mengganggu, seperti keadaan sensor. 2) Tidak menentu tidak dapat menjamin keselamatan multi-thread, dan harus menggunakan kunci mutex atau operasi atom. 3) Menggunakan tidak menentu boleh menyebabkan prestasi sedikit berkurangan, tetapi memastikan ketepatan program.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Inggeris

SublimeText3 versi Inggeris

Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma