先递归循环出某个文件夹下面的所有的文件夹以及文件在关联文件表查找文件的内容这是正确的做法,感兴趣的朋友可以了解下,或许对你学习oracle递归有所帮助
当你用start with connect by nocycle prior进行递归查找数据的时候那么下面两段代码的性能肯定是有明显差别的大家用的时候 请注意了代码可以不看下面 直接看我的总结
//查询某个文件夹文件夹ID=12里面的层次数以及 文件的个数
A:为文件之间的关联关系 上下级关系
B:为文件夹里面的文件
正解:
代码如下:
select count(0) cou,max(levels)+1 as levels
select C.a1,C.a2,C.levels...
from
(Select A.a1 ,A.a2,,,
level levels//层次关系
from A
where A.a1=,,,
and A.a2=....
start with A.a1 = 12
connect by nocylce prior A.ID=A.ParentID
) C left join B
on C.文件ID=B.文件ID
and C.文件类型=文件夹
错解:
代码如下:
select count(0) cou,max(levels)+1 as levels
select C.a1,C.a2,C.levels...
from
(Select A.a1 ,A.a2,,,
level levels//层次关系
from A
left join B
on C.文件ID=B.文件ID
where C.文件类型=文件夹
and A.a1=,,,
and A.a2=....
start with A.a1 = 12
connect by nocylce prior A.ID=A.ParentID
) C
上面代码的区别在于
正确的做法是:
先递归循环出某个文件夹下面的所有的文件夹以及文件在关联文件表查找文件的内容
错误的做法是:
先找到某个文件夹下面的 文件夹和文件
然后再 递归循环出 他下面的文件夹里面所有的文件夹以及文件
这样就造成了关联关联后冗余的数据 一起进行了 循环递归 本来就和文件没有关系 不应该吧文件也放进来递归

要优化MySQL慢查询,需使用slowquerylog和performance_schema:1.启用slowquerylog并设置阈值,记录慢查询;2.利用performance_schema分析查询执行细节,找出性能瓶颈并优化。

MySQL和SQL是开发者必备技能。1.MySQL是开源的关系型数据库管理系统,SQL是用于管理和操作数据库的标准语言。2.MySQL通过高效的数据存储和检索功能支持多种存储引擎,SQL通过简单语句完成复杂数据操作。3.使用示例包括基本查询和高级查询,如按条件过滤和排序。4.常见错误包括语法错误和性能问题,可通过检查SQL语句和使用EXPLAIN命令优化。5.性能优化技巧包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和提升代码可读性。

MySQL异步主从复制通过binlog实现数据同步,提升读性能和高可用性。1)主服务器记录变更到binlog;2)从服务器通过I/O线程读取binlog;3)从服务器的SQL线程应用binlog同步数据。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统。1)创建数据库和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。3)高级操作:JOIN、子查询和事务处理。4)调试技巧:检查语法、数据类型和权限。5)优化建议:使用索引、避免SELECT*和使用事务。

MySQL的安装和基本操作包括:1.下载并安装MySQL,设置根用户密码;2.使用SQL命令创建数据库和表,如CREATEDATABASE和CREATETABLE;3.执行CRUD操作,使用INSERT,SELECT,UPDATE,DELETE命令;4.创建索引和存储过程以优化性能和实现复杂逻辑。通过这些步骤,你可以从零开始构建和管理MySQL数据库。

InnoDBBufferPool通过将数据和索引页加载到内存中来提升MySQL数据库的性能。1)数据页加载到BufferPool中,减少磁盘I/O。2)脏页被标记并定期刷新到磁盘。3)LRU算法管理数据页淘汰。4)预读机制提前加载可能需要的数据页。

MySQL适合初学者使用,因为它安装简单、功能强大且易于管理数据。1.安装和配置简单,适用于多种操作系统。2.支持基本操作如创建数据库和表、插入、查询、更新和删除数据。3.提供高级功能如JOIN操作和子查询。4.可以通过索引、查询优化和分表分区来提升性能。5.支持备份、恢复和安全措施,确保数据的安全和一致性。

全表扫描在MySQL中可能比使用索引更快,具体情况包括:1)数据量较小时;2)查询返回大量数据时;3)索引列不具备高选择性时;4)复杂查询时。通过分析查询计划、优化索引、避免过度索引和定期维护表,可以在实际应用中做出最优选择。


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