SQL Complete-Anleitung für Vorstellungsgespräche
Structured Query Language oder SQL ist eine Standarddatenbanksprache, die zum Erstellen, Verwalten, Löschen, Aktualisieren und Abrufen von Daten aus relationalen Datenbanken wie MySQL, Oracle, SQL Server, PostgreSQL usw. verwendet wird.
Entity-Relationship-Modell (ER)
Es handelt sich um einen konzeptionellen Rahmen zur Beschreibung der Datenstruktur innerhalb einer Datenbank. Es wurde entwickelt, um reale Entitäten und die Beziehungen zwischen ihnen auf abstraktere Weise darzustellen. Es ähnelt der objektorientierten Programmierung für Programmiersprachen.
Entitäten: Dies sind Objekte oder „Dinge“ in der realen Welt, die eine eindeutige Existenz haben, wie zum Beispiel ein Kunde, ein Produkt oder eine Bestellung.
Beziehungen: Diese definieren, wie Entitäten miteinander in Beziehung stehen. Beispielsweise könnte eine Entität „Kunde“ eine Beziehung zu einer Entität „Bestellung“ haben
Befehle:
Datenbank erstellen
create database <database_name>;
Listendatenbank
show databases;
Verwenden Sie die Datenbank
use <database_name>
Struktur der Tabelle anzeigen
DESCRIBE table_name;
Untersprachen von SQL
Datenabfragesprache (DQL):
Sprache, die zum Durchführen von Abfragen der Daten verwendet wird. Dieser Befehl wird verwendet, um Daten aus der Datenbank abzurufen.
Befehle:
1) Wählen Sie:
select * from table_name; select column1,column2 from table_name; select * from table_name where column1 = "value";
Datendefinitionssprache (DDL):
Sprache, die zum Definieren des Datenbankschemas verwendet wird. Dieser Befehl wird zum Erstellen, Ändern und Löschen einer Datenbank, jedoch nicht von Daten verwendet.
Befehle
1) Erstellen:
create table table_name( column_name data_type(size) constraint, column_name data_type(size) constraint column_name data_type(size) constraint );
2) Drop:
Dieser Befehl entfernt die Tabelle/Datenbank vollständig.
drop table table_name; drop database database_name;
3) Abschneiden:
Dieser Befehl entfernt nur die Daten.
truncate table table_name;
4) Ändern:
Mit diesem Befehl können Spalten der Tabelle hinzugefügt, gelöscht oder aktualisiert werden.
Hinzufügen
alter table table_name add column_name datatype;
Ändern
alter table table_name modify column column_name datatype; --ALTER TABLE employees --MODIFY COLUMN salary DECIMAL(10,2);
Ablegen
alter table table_name drop column_name datatype;
Datenmanipulationssprache (DML):
Sprache, die zum Bearbeiten der in der Datenbank vorhandenen Daten verwendet wird.
1) Einfügen:
Mit diesem Befehl werden nur neue Werte eingefügt.
insert into table_name values (val1,val2,val3,val4); //4 columns
2) Aktualisierung:
update table_name set col1=val1, col2=val2 where col3 = val3;
3) Löschen:
delete from table_name where col1=val1;
Datenkontrollsprache (DCL):
GRANT: Bestimmten Benutzern erlauben, bestimmte Aufgaben auszuführen.
REVOKE: Stornieren Sie zuvor gewährte oder verweigerte Berechtigungen.
Transaktionskontrollsprache (TCL):
Es wird verwendet, um Transaktionen in einer Datenbank zu verwalten. Es verwaltet die durch DML-Befehle vorgenommenen Änderungen.
1) Commit
Es wird verwendet, um alle während der aktuellen Transaktion vorgenommenen Änderungen in der Datenbank zu speichern
BEGIN TRANSACTION; UPDATE employees SET salary = salary * 1.1 WHERE department = 'Sales'; COMMIT;
2) Rollback
Es wird verwendet, um alle während der aktuellen Transaktion vorgenommenen Änderungen rückgängig zu machen
BEGIN TRANSACTION; UPDATE employees SET salary = salary * 1.1 WHERE department = 'Sales'; ROLLBACK;
3) Speicherpunkt
begin transaction; update customers set first_name= 'one' WHERE customer_id=4; SAVEPOINT one; update customers set first_name= 'two' WHERE customer_id=4; ROLLBACK TO SAVEPOINT one; COMMIT;
Mit:
Dieser Befehl wird verwendet, um Ergebnisse basierend auf Aggregatfunktionen zu filtern. „Wir können keine Aggregatfunktionen in der WHERE-Anweisung verwenden, daher können wir sie in diesem Befehl verwenden“
Hinweis: Dies kann verwendet werden, wenn wir mit einer erstellten Spalte vergleichen müssen, während der WHERE-Befehl zum Vergleich mit einer vorhandenen Spalte verwendet werden kann
select Department, sum(Salary) as Salary from employee group by department having sum(Salary) >= 50000;
In
Dieser Befehl wird verwendet, wenn zwei oder mehr bestimmte Elemente ausgeschlossen werden sollen
select * from table_name where colname not in ('Germany', 'France', 'UK');
Unterscheidbar:
Dieser Befehl wird verwendet, um nur eindeutige Daten basierend auf dem ausgewählten Feld abzurufen.
Select distinct field from table;
SELECT COUNT(DISTINCT salesman_id) FROM orders;
Korrelierte Abfrage
Es handelt sich um eine Unterabfrage (eine in einer anderen Abfrage verschachtelte Abfrage), die auf Spalten der äußeren Abfrage verweist
SELECT EmployeeName, Salary FROM Employees e1 WHERE Salary > ( SELECT AVG(Salary) FROM Employees e2 WHERE e1.DepartmentID = e2.DepartmentID );
Normalisierung
Normalisierung ist eine Datenbankentwurfstechnik, mit der Tabellen so organisiert werden, dass Redundanz reduziert und die Datenintegrität verbessert wird. Das Hauptziel der Normalisierung besteht darin, eine große Tabelle in kleinere, besser handhabbare Teile zu unterteilen und gleichzeitig die Beziehungen zwischen den Daten beizubehalten
Erste Normalform (1NF)
Alle Werte in den Spalten sind atomar (unteilbar).
Jede Spalte enthält nur einen Datentyp.
EmployeeID | EmployeeName | Department | PhoneNumbers ---------------------------------------------------- 1 | Alice | HR | 123456, 789012 2 | Bob | IT | 345678
Nach 1NF:
EmployeeID | EmployeeName | Department | PhoneNumber ---------------------------------------------------- 1 | Alice | HR | 123456 1 | Alice | HR | 789012 2 | Bob | IT | 345678
Zweite Normalform (2NF)
Es ist in 1NF.
Alle Nicht-Schlüsselattribute sind voll funktionsfähig vom Primärschlüssel abhängig (keine teilweisen Abhängigkeiten).
EmployeeID | EmployeeName | DepartmentID | DepartmentName --------------------------------------------------------- 1 | Alice | 1 | HR 2 | Bob | 2 | IT
Nach 2NF:
EmployeeID | EmployeeName | DepartmentID --------------------------------------- 1 | Alice | 1 2 | Bob | 2 DepartmentID | DepartmentName ------------------------------ 1 | HR 2 | IT
Dritte Normalform (3NF)
Es ist in 2NF.
Alle Attribute sind funktional nur vom Primärschlüssel abhängig (keine transitiven Abhängigkeiten).
EmployeeID | EmployeeN | DepartmentID | Department | DepartmentLocation -------------------------------------------------------------------------- 1 | Alice | 1 | HR | New York 2 | Bob | 2 | IT | Los Angeles
Nach 3NF:
EmployeeID | EmployeeN | DepartmentID ---------------------------------------- 1 | Alice | 1 2 | Bob | 2 DepartmentID | DepartmentName | DepartmentLocation ----------------------------------------------- 1 | HR | New York 2 | IT | Los Angeles
Union:
Dieser Befehl wird verwendet, um Ergebnisse von zwei oder mehr SELECT-Anweisungen zu kombinieren
Select * from table_name WHERE (subject = 'Physics' AND year = 1970) UNION (SELECT * FROM nobel_win WHERE (subject = 'Economics' AND year = 1971));
Limit:
Mit diesem Befehl wird die Menge der aus der Abfrage abgerufenen Daten begrenzt.
select Department, sum(Salary) as Salary from employee limit 2;
Versatz:
Mit diesem Befehl wird die Anzahl der Zeilen übersprungen, bevor das Ergebnis zurückgegeben wird.
select Department, sum(Salary) as Salary from employee limit 2 offset 2;
Order By:
This command is used to sort the data based on the field in ascending or descending order.
Data:
create table employees ( id int primary key, first_name varchar(50), last_name varchar(50), salary decimal(10, 2), department varchar(50) ); insert into employees (first_name, last_name, salary, department) values ('John', 'Doe', 50000.00, 'Sales'), ('Jane', 'Smith', 60000.00, 'Marketing'), ('Jim', 'Brown', 60000.00, 'Sales'), ('Alice', 'Johnson', 70000.00, 'Marketing');
select * from employees order by department; select * from employees order by salary desc
Null
This command is used to test for empty values
select * from tablename where colname IS NULL;
Group By
This command is used to arrange similar data into groups using a function.
select department, avg(salary) AS avg_salary from employees group by department;
Like:
This command is used to search a particular pattern in a column.
SELECT * FROM employees WHERE first_name LIKE 'a%';
SELECT * FROM salesman WHERE name BETWEEN 'A' AND 'L';
Wildcard:
Characters used with the LIKE operator to perform pattern matching in string searches.
% - Percent
_ - Underscore
How to print Wildcard characters?
SELECT 'It\'s a beautiful day';
SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE '%50!%%' ESCAPE '!';
Case
The CASE statement in SQL is used to add conditional logic to queries. It allows you to return different values based on different conditions.
SELECT first_name, last_name, salary, CASE salary WHEN 50000 THEN 'Low' WHEN 60000 THEN 'Medium' WHEN 70000 THEN 'High' ELSE 'Unknown' END AS salary_category FROM employees;
Display Text
1) Print something
Select "message";
select ' For', ord_date, ',there are', COUNT(ord_no) group by colname;
2) Print numbers in each column
Select 1,2,3;
3) Print some calculation
Select 6x2-1;
4) Print wildcard characters
select colname1,'%',colname2 from tablename;
5) Connect two colnames
select first_name || ' ' || last_name AS colname from employees
6) Use the nth field
select * from orders group by colname order by 2 desc;
Constraints
1) Not Null:
This constraint is used to tell the field that it cannot have null value in a column.
create table employees( id int(6) not null );
2) Unique:
This constraint is used to tell the field that it cannot have duplicate value. It can accept NULL values and multiple unique constraints are allowed per table.
create table employees ( id int primary key, first_name varchar(50) unique );
3) Primary Key:
This constraint is used to tell the field that uniquely identifies in the table. It cannot accept NULL values and it can have only one primary key per table.
create table employees ( id int primary key );
4) Foreign Key:
This constraint is used to refer the unique row of another table.
create table employees ( id int primary key foreign key (id) references owner(id) );
5) Check:
This constraint is used to check a particular condition for data to be stored.
create table employees ( id int primary key, age int check (age >= 18) );
6) Default:
This constraint is used to provide default value for a field.
create table employees ( id int primary key, age int default 28 );
Aggregate functions
1)Count:
select count(*) as members from employees;
2)Sum:
select sum(salary) as total_amount FROM employees;
3)Average:
select avg(salary) as average_amount FROM employees;
4)Maximum:
select max(salary) as highest_amount FROM employees;
5)Minimum:
select min(salary) as lowest_amount FROM employees;
6)Round:
select round(123.4567, -2) as rounded_value;
Date Functions
1) datediff
select a.id from weather a join weather b on datediff(a.recordDate,b.recordDate)=1 where a.temperature > b.temperature;
2) date_add
select date_add("2017-06-15", interval 10 day); SECOND MINUTE HOUR DAY WEEK MONTH QUARTER YEAR
3) date_sub
SELECT DATE_SUB("2017-06-15", INTERVAL 10 DAY);
Joins
Inner Join
This is used to combine two tables based on one common column.
It returns only the rows where there is a match between both tables.
Data
create table employees( employee_id int(2) primary key, first_name varchar(30), last_name varchar(30), department_id int(2) ); create table department( department_id int(2) primary key, department_name varchar(30) ); insert into employees values (1,"John","Dow",10); insert into employees values (2,"Jane","Smith",20); insert into employees values (3,"Jim","Brown",10); insert into employees values (4,"Alice","Johnson",30); insert into department values (10,"Sales"); insert into department values (20,"Marketing"); insert into department values (30,"IT");
select e.employee_id,e.first_name,e.last_name,d.department_name from employees e inner join department d on e.department_id=d.department_id;
Left Join
This type of join returns all rows from the left table along with the matching rows from the right table. Note: If there are no matching rows in the right side, it return null.
select e.employee_id, e.first_name, e.last_name, d.department_name from employees e left join departments d on e.department_id = d.department_id;
Right Join
This type of join returns all rows from the right table along with the matching rows from the left table. Note: If there are no matching rows in the left side, it returns null.
SELECT e.employee_id, e.first_name, e.last_name, d.department_name FROM employees e RIGHT JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id;
Self Join
This type of join is used to combine with itself especially for creation of new column of same data.
SELECT e.employee_id AS employee_id, e.first_name AS employee_first_name, e.last_name AS employee_last_name, m.first_name AS manager_first_name, m.last_name AS manager_last_name FROM employees e LEFT JOIN employees m ON e.manager_id = m.employee_id;
Full Join/ Full outer join
This type of join is used to combine the result of both left and right join.
SELECT e.employee_id, e.first_name, e.last_name, d.department_name FROM employees e FULL JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id;
Cross Join
This type of join is used to generate a Cartesian product of two tables.
SELECT e.name, d.department_name FROM Employees e CROSS JOIN Departments d;
Nested Query
A nested query, also known as a subquery, is a query within another SQL query. The nested query is executed first, and its result is used by the outer query.
Subqueries can be used in various parts of a SQL statement, including the SELECT clause, FROM clause, WHERE clause, and HAVING clause.
1) Nested Query in SELECT Clause:
SELECT e.first_name, e.last_name, (SELECT d.department_name FROM departments d WHERE d.id = e.department_id) AS department_name FROM employees e;
2) Nested Query in WHERE Clause:
SELECT first_name, last_name, salary FROM employees WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);
SELECT pro_name, pro_price FROM item_mast WHERE pro_price = (SELECT MIN(pro_price) FROM item_mast);
3) Nested Query in FROM Clause:
SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary FROM employees GROUP BY department_id;
4) Nested Query with EXISTS:
SELECT customer_name FROM customers c WHERE EXISTS ( SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id );
Exists
This command is used to test the existence of a particular record. Note: When using EXISTS query, actual data returned by subquery does not matter.
SELECT customer_name FROM customers c WHERE EXISTS ( SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id );
SELECT customer_name FROM customers c WHERE NOT EXISTS ( SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id );
COALESCE
The COALESCE function in SQL is used to return the first non-null expression among its arguments. It is particularly useful for handling NULL values and providing default values when dealing with potentially missing or undefined data.
CREATE TABLE employees ( first_name VARCHAR(50), middle_name VARCHAR(50), last_name VARCHAR(50) ); INSERT INTO employees (first_name, middle_name, last_name) VALUES ('John', NULL, 'Doe'), ('Jane', 'Marie', 'Smith'), ('Emily', NULL, 'Johnson'); SELECT first_name, COALESCE(middle_name, 'No Middle Name') AS middle_name, last_name FROM employees;
PL/SQL(Procedural Language/Structured Query Language)
It is Oracle's procedural extension to SQL. If multiple SELECT statements are issued, the network traffic increases significantly very fast. For example, four SELECT statements cause eight network trips. If these statements are part of the PL/SQL block, they are sent to the server as a single unit.
Blocks
They are the fundamental units of execution and organization.
1) Named block
Named blocks are used when creating subroutines. These subroutines are procedures, functions, and packages. The subroutines can be stored in the database and referenced by their names later on.
Ex.
CREATE OR REPLACE PROCEDURE procedure_name (param1 IN datatype, param2 OUT datatype) AS BEGIN -- Executable statements END procedure_name;
2) Anonymous
They are blocks do not have names. As a result, they cannot be stored in the database and referenced later.
DECLARE -- Declarations (optional) BEGIN -- Executable statements EXCEPTION -- Exception handling (optional) END;
Declaration
It contains identifiers such as variables, constants, cursors etc
Ex.
declare v_first_name varchar2(35) ; v_last_name varchar2(35) ; v_counter number := 0 ; v_lname students.lname%TYPE; // takes field datatype from column
Rowtype
DECLARE v_student students%rowtype; BEGIN select * into v_student from students where sid='123456'; DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(v_student.lname); DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(v_student.major); DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(v_student.gpa); END;
Execution
It contains executable statements that allow you to manipulate the variables.
declare v_regno number; v_variable number:=0; begin select regno into v_regno from student where regno=1; dbms_output.put_line(v_regno || ' '|| v_variable); end
Input of text
DECLARE v_inv_value number(8,2); v_price number(8,2); v_quantity number(8,0) := 400; BEGIN v_price := :p_price; v_inv_value := v_price * v_quantity; dbms_output.put_line(v_inv_value); END;
If-else loop
IF rating > 7 THEN v_message := 'You are great'; ELSIF rating >= 5 THEN v_message := 'Not bad'; ELSE v_message := 'Pretty bad'; END IF;
Loops
Simple Loop
declare begin for i in 1..5 loop dbms_output.put_line('Value of i: ' || i); end loop; end;
While Loop
declare counter number := 1; begin while counter <= 5 LOOP dbms_output.put_line('Value of counter: ' || counter); counter := counter + 1; end loop; end;
Loop with Exit
declare counter number := 1; begin loop exit when counter > 5; dbms_output.put_line('Value of counter: ' || counter); counter := counter + 1; end loop; end;
Procedure
A series of statements accepting and/or returning
zero variables.
--creating a procedure create or replace procedure proc (var in number) as begin dbms_output.put_line(var); end --calling of procedure begin proc(3); end
Function
A series of statements accepting zero or more variables that returns one value.
create or replace function func(var in number) return number is res number; begin select regno into res from student where regno=var; return res; end --function calling declare var number; begin var :=func(1); dbms_output.put_line(var); end
All types of I/O
p_name IN VARCHAR2 p_lname OUT VARCHAR2 p_salary IN OUT NUMBER
Triggers
DML (Data Manipulation Language) triggers are fired in response to INSERT, UPDATE, or DELETE operations on a table or view.
BEFORE Triggers:
Execute before the DML operation is performed.
AFTER Triggers:
Execute after the DML operation is performed.
INSTEAD OF Triggers:
Execute in place of the DML operation, typically used for views.
Note: :new represents the cid of the new row in the orders table that was just inserted.
create or replace trigger t_name after update on student for each row begin dbms_output.put_line(:NEW.regno); end --after updation update student set name='name' where regno=1;
Window function
SELECT id,name,gender, ROW_NUMBER() OVER( PARTITION BY name order by gender ) AS row_number FROM student; SELECT employee_id, department_id, salary, RANK() OVER( PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC ) AS salary_rank FROM employees;
ACID Properties:
Atomicity:
All operations within a transaction are treated as a single unit.
Ex. Consider a bank transfer where money is being transferred from one account to another. Atomicity ensures that if the debit from one account succeeds, the credit to the other account will also succeed. If either operation fails, the entire transaction is rolled back to maintain consistency.
Konsistenz:
Konsistenz stellt sicher, dass die Datenbank vor und nach der Transaktion in einem konsistenten Zustand bleibt.
Bsp. Wenn eine Überweisungstransaktion den Saldo eines Kontos verringert, sollte sie auch den Saldo des empfangenden Kontos erhöhen. Dadurch bleibt das Gesamtgleichgewicht des Systems erhalten.
Isolierung:
Durch die Isolation wird sichergestellt, dass die gleichzeitige Ausführung von Transaktionen zu einem Systemzustand führt, der erreicht würde, wenn Transaktionen seriell, also nacheinander, ausgeführt würden.
Ex. Betrachten Sie zwei Transaktionen T1 und T2. Wenn T1 Geld von Konto A auf Konto B überweist und T2 den Saldo von Konto A prüft, stellt die Isolierung sicher, dass T2 den Saldo von Konto A entweder vor der Überweisung (falls T1 noch keine Verpflichtung eingegangen ist) oder nach der Überweisung (falls T1 festgeschrieben hat), aber kein Zwischenzustand.
Haltbarkeit:
Durch die Haltbarkeit wird gewährleistet, dass die Auswirkungen einer einmal ausgeführten Transaktion dauerhaft sind und Systemausfälle überdauern. Selbst wenn das System abstürzt oder neu startet, gehen die durch die Transaktion vorgenommenen Änderungen nicht verloren.
Datentypen
1) Numerischer Datentyp
int
dezimal(p,q) – p ist die Größe, q ist die Genauigkeit
2) String-Datentyp
char(value) – max(8000) && unveränderlich
varchar(Wert) – max(8000)
Text – größte Größe
3) Datumsdatentyp
Datum
Zeit
DatumUhrzeit
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Warum brauche ich eine SSL/TLS -Verschlüsselungs -MySQL -Verbindung? Da unverschlüsselte Verbindungen dazu führen können, dass sensible Daten abgefangen werden, kann das Ermöglichen von SSL/TLS-Angriffen von Menschen in der Zwischenzeit verhindern und die Compliance-Anforderungen erfüllen. 2. Wie konfigurieren Sie SSL/TLS für MySQL? Sie müssen ein Zertifikat und einen privaten Schlüssel generieren, die Konfigurationsdatei ändern, um die SSL-CA-, SSL-Cert- und SSL-Key-Pfade anzugeben und den Dienst neu zu starten. 3. Wie kann man SSL erzwingen, wenn der Client eine Verbindung herstellt? Implementiert durch Angabe von Anforderungs- oder Anforderungsquellen bei der Erstellung eines Benutzers; 4. Details, die in der SSL -Konfiguration leicht übersehen werden, umfassen Zertifikatpfadberechtigungen, Probleme mit Zertifikatverlauf und Client -Konfigurationsanforderungen.

Um die MySQL -Bereitstellungsautomatisierung zu erreichen, besteht der Schlüssel darin, Terraform zu verwenden, um Ressourcen, Ansible Management -Konfiguration, Git für die Versionskontrolle und die Stärkung der Sicherheit und des Berechtigungsmanagements zu definieren. 1. Verwenden Sie Terraform, um MySQL -Instanzen wie Version, Typ, Zugriffskontrolle und andere Ressourcenattribute von AWSRDs zu definieren. 2. Verwenden Sie AnsiliblePlaybook, um detaillierte Konfigurationen wie Datenbankbenutzererstellung, Berechtigungseinstellungen usw. Zu realisieren; 3.. Alle Konfigurationsdateien sind in GIT -Management, Unterstützung Änderungsverfolgung und kollaborativer Entwicklung enthalten. 4. Vermeiden Sie hartcodierte sensible Informationen, verwenden Sie Vault oder AnsibleVault, um Kennwörter zu verwalten und die Zugriffskontrolle und die Mindestberechtigungsprinzipien festzulegen.

UsemysqlenterPriseAuditPluginifonenterPriseeditionByEnlingInConfigurationWithServer-ADIT = Force_plus_PermanentandCustomizeeVentsviaserver_audit_events;

Methoden, die Excel -Pivot -Tabellenfunktionen implementieren, enthalten hauptsächlich die Verwendung von Fall oder wenn Anweisungen zum Kombinieren von Aggregatfunktionen für die Zeilenkonvertierung. 1. AnwendungsfallWenn zur Realisierung der statischen Umwandlung von Zeilen und Spalten für Situationen geeignet ist, in denen die Spaltenwerte bekanntermaßen konvertiert werden. Für verschiedene Werte werden neue Spalten generiert und Daten werden durch Summe zusammengefasst (Fallwhen ...). 2. Erzeugen Sie Spalten dynamisch, geeignet für Situationen, in denen bestimmte Werte ungewiss sind. Sie müssen einen eindeutigen Wert erhalten, bevor Sie einen Fallausdruck konstruieren. Normalerweise wird es mit gespeicherten Prozeduren oder Anwendungsschichtlogik kombiniert, um SQL -Zeichenfolgen zu spleißen und auszuführen. 3.. Verwenden Sie, ob Funktionen die Syntax vereinfachen, um den gleichen Effekt wie der Fall zu erzielen, aber die Schreibmethode ist kompakter. In tatsächlichen Anwendungen kann die Spalte, wenn die Dimension festgelegt ist, direkt codiert werden. Wenn sich die Dimension häufig ändert, wird empfohlen, Skripte zu verwenden oder zu speichern.

Tooptimizemysqlforreal-Time-Frauddetction, ConfiguresMartIndexing, choptionInnodbastorageEngine und TunesystemsettingsForHighThroughput.1) UseCompositeAnDcoveringIndexestospeedupFrequentqueries mit Säure-Indexing.2) SELECTINNODBFFFFFFFFFFFFFFFFFFREEDREGREWRECRECEDBFREWRECRECED-ACKE

MySQL muss für Finanzsysteme optimiert werden: 1. Finanzdaten müssen verwendet werden, um die Genauigkeit mit dem Dezimalart zu gewährleisten, und DateTime wird in Zeitfeldern verwendet, um Zeitzonenprobleme zu vermeiden. 2. Indexdesign sollte angemessen sein, häufig Aktualisierungen von Feldern zum Erstellen von Indizes vermeiden, Indizes in Abfragereihenfolge kombinieren und nutzlose Indizes regelmäßig reinigen. 3.. Verwenden Sie Transaktionen, um Konsistenz zu gewährleisten, Transaktionsgranularität zu kontrollieren, lange Transaktionen und in IT eingebettete Nicht-Kern-Operationen zu vermeiden und die entsprechenden Isolationsniveaus basierend auf dem Unternehmen auszuwählen. 4. Historische Daten nach Zeit partitionieren, Kaltdaten archivieren und komprimierte Tabellen verwenden, um die Abfrageeffizienz zu verbessern und den Speicher zu optimieren.

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