SQLで従業員とマネージャーの関係など、階層データを照会する方法は？

対応するデータベースドライバーをインストールします。 2。CONNECT（）を使用してデータベースに接続します。 3.カーソルオブジェクトを作成します。 4。Execute（）またはexecuteMany（）を使用してSQLを実行し、パラメーター化されたクエリを使用して噴射を防ぎます。 5。Fetchall（）などを使用して結果を得る。 6。COMMING（）は、変更後に必要です。 7.最後に、接続を閉じるか、コンテキストマネージャーを使用して自動的に処理します。完全なプロセスにより、SQL操作が安全で効率的であることが保証されます。

2つの日付の違いを計算するには、データベースタイプに従って対応する関数を選択する必要があります。1。datediff（）を使用してMySQLの日差を計算するか、TimestampDiff（）の時間と分などのユニットを指定します。 2。SQLServerでdatediff（date_part、start_date、end_date）を使用し、ユニットを指定します。 3. PostgreSQLの直接減算を使用して日差を取得するか、抽出物（Dayfromage（...））を使用してより正確な間隔を取得します。 4。Julianday（）関数を使用して、SQLiteの日差を差し引く。日付の注文に常に注意を払ってください

Format Dates SQLでは、データベースタイプに従って対応する関数を選択する必要があります。 mysqlは、selectdate_format（now（）、 '％y-％m-％d'）など、％y、％m、およびその他の形式でdate_format（）を使用します。 sqlServerはconvert（）またはformat（）を使用し、前者はselectconvert（varchar、getdate（）、112）、後者はselectformat（getdate（）、 'yyyymm-dd'）; postgreSqlは、selectto_char（now（）、 'yなど、to_char（）を使用します

ほとんどのアプリケーションがもっと読み、書き留めておくと、レプリカを読む必要があり、マスターライブラリはボトルネックになりやすいためです。一般的な設定には、MySQLのマスタースレーブレプリケーション、PostgreSQLのストリームレプリケーション、SQLServerのAlwayson Group、RDSのReadReplicaインスタンスが含まれます。読み取りリクエストはアプリケーションレイヤーを介して審査でき、ミドルウェアまたはORMフレームワークはレプリカにルーティングされます。見落とされやすい問題には、複製の遅延、不適切な接続プールの構成、健康チェックの欠落、および不十分な許可管理が含まれます。

SQLでのOrderbyのパフォーマンスを最適化するには、最初にその実行メカニズムを理解し、インデックスとクエリ構造を合理的に使用する必要があります。ソートフィールドにインデックスがない場合、データベースは「Filesort」をトリガーし、多くのリソースを消費します。したがって、大きなテーブルの直接の並べ替えは避け、ソートされたデータの量を条件を通じて削減する必要があります。第二に、フィールドをソートするための一致するインデックスを確立することで、MySQL 8.0で逆方向のインデックスを作成して効率を向上させるなど、クエリを大幅に高速化できます。さらに、インデックスベースのカーソルページング（場所> 12345など）でディープページング（Limit1000、10など）を使用して、無効なスキャンをスキップする必要があります。最後に、キャッシュ、非同期集約、その他の手段を組み合わせることで、大規模なデータセットシナリオでソートパフォーマンスをさらに最適化することもできます。

SQLを使用してブロックチェーン構造を表現し、その特性を実現するには、チェーンテーブル構造を設計し、トリガーを使用して改ざんを防ぎ、ハッシュチェーンの完全性を定期的に検証し、再帰クエリやその他の方法を使用することにより、データを効率的に取得できます。特定の手順には以下が含まれます。1。以前の_hash、ハッシュ、およびデータフィールドを含むテーブルを作成して、ブロックリンク構造をシミュレートします。 2。トリガーを使用して、更新操作を防ぎ、データを改ざんできないことを確認します。 3.ブロックハッシュチェーンが完了しているかどうかを定期的に確認します。 4.再帰クエリを使用して、特定のブロックとその後のチェーンを取得します。 5.フルテキストインデックスを追加して、データ検索効率を改善します。 6.シャード、ホットとコールドの分離、非同期検証など、パフォーマンスとスケーラビリティを最適化します。これらの方法により、ブロックチェーンの重要な機能は、従来のデータベースに効果的に統合できます。

キューブは、分析に適したすべての寸法の組み合わせの集約を生成するために使用されます。ロールアップは、階層的な関係を持つデータに適した階層レベルで徐々に要約されています。キューブは、地域、製品、四半期に応じて合計8つの組み合わせを生成し、ロールアップは年、月、日、その他のレベルの概要を生成します。キューブは、すべての次元の結果を表示するのに適しています。ロールアップは階層を表示するのに適しています。 Cubeは結果セットを爆発させる可能性があり、ロールアップはフィールドの順序に依存する可能性があることに注意してください。概要行はグループ（）関数を介して識別でき、合計行はCoalesceで名前が付けられて読みやすくなります。

主キーは、テーブル内の各行レコードを一意に識別する列または列の組み合わせです。それはユニークであり、空ではない必要があります。各テーブルには1つの主キーのみがあります。たとえば、ユーザー\ _IDは、ユーザーテーブルの主要なキーとしてよく使用されます。プライマリキーの定義テーブルを作成するときに、単一または複合列を指定できます。外部キーは、テーブル間の関連性を確立し、別のテーブルの主キーを指し、ユーザーテーブルユーザーを指す注文テーブルユーザーなどの参照整合性を確保するために使用されます。外部キーを設定すると、違法なデータ挿入が防止され、カスケード操作がサポートされます。外部キーを使用するには、データベースエンジンサポート（INNODBなど）が必要です。ビジネス分野を避けるために、整数またはUUIDの増分から主要なキーを選択することをお勧めします。外部のキーフィールドは、クエリパフォーマンスを改善するためにインデックス付けする必要があります。パフォーマンス要件が非常に高い場合、アプリケーション層制御の一貫性、または非関連データベースを使用する場合、外部キーは回避できます。