다른 테이블과 동일한 구조를 가진 빈 테이블을 만드는 방법은 무엇입니까?
SQL의 Create Table 문 및 절편을 사용하여 다른 테이블과 동일한 구조의 테이블을 만들 수 있습니다. 특정 단계는 다음과 같습니다. 1. 1 = 0; 2. 새 테이블이 원래 테이블 구조와 일치하는지 확인하기 위해 필요한 경우 인덱스, 외래 키, 트리거 등을 수동으로 추가하십시오.
다른 테이블과 동일한 구조를 가진 빈 테이블을 만드는 것은 데이터베이스 관리에서 일반적인 작업입니다. 이 접근법은 원래 데이터에 영향을 미치지 않고 데이터 마이그레이션, 테스트 또는 새로운 환경 설정과 같은 작업을 수행해야 할 때 특히 유용합니다. 당신이 이것을 달성하고 관련된 뉘앙스를 탐색 할 수있는 방법을 살펴 보겠습니다.
데이터베이스, 특히 전문적인 환경에서 작업 할 때는 기존 테이블의 구조를 복제 해야하는 상황을 종종 만나는 경우가 종종 있습니다. 데이터 처리를위한 준비 영역을 설정하거나 생산 데이터를 위험에 빠뜨리지 않고 다른 쿼리를 실험 할 수있는 백업 테이블을 만들 수 있습니다. 이유가 무엇이든, 다른 것과 같은 구조를 가진 빈 테이블을 만들 수있는 능력은 귀중한 기술입니다.
다른 테이블과 동일한 구조의 빈 테이블을 만들려면 SELECT
절로 SQL의 CREATE TABLE
문을 사용할 수 있습니다. 당신이 할 수있는 방법은 다음과 같습니다.
table new_table을 select *로 작성하여 exciping_table에서 1 = 0;
이 SQL 문은 existing_table
과 동일한 열을 갖는 new_table
이라는 새 테이블을 만듭니다. 그러나 WHERE
1=0
이 행을 선택하지 않도록하기 때문에 비어 있습니다.
이제 왜 이것이 작동하는지, 고려해야 할 사항을 분류합시다.
열 구조 :
SELECT *
파트는 열 이름, 데이터 유형 및 원본 테이블에서NOT NULL
같은 모든 제약 조건을 복사합니다. 그러나 인덱스, 외래 키 또는 트리거를 복사하지 않습니다.데이터 :
WHERE 1=0
실제로 새 테이블에 데이터가 복사되지 않도록하여 비어 있습니다. 이것은 데이터없이 구조를 얻는 영리한 트릭입니다.성능 :이 방법은 데이터를 복사하기 위해 전체 테이블을 스캔 할 필요가 없기 때문에 일반적으로 빠릅니다. 메타 데이터 작업 일뿐입니다.
그러나 몇 가지 제한 사항과 고려 사항이 있습니다.
제약 및 색인 : 언급 한 바와 같이,이 방법은 인덱스, 외래 키 또는 트리거를 통해 복사하지 않습니다. 필요하면 테이블을 만든 후 수동으로 추가해야합니다.
기본값 : 새 테이블은 원래 테이블과 동일한 기본값이 없습니다. 필요하면 새 테이블의 정의에 수동으로 추가해야합니다.
데이터베이스 세부 사항 : 정확한 구문은 사용중인 데이터베이스 시스템에 따라 약간 다를 수 있습니다. 예를 들어, 일부 시스템은 테이블을 만들려면 다른 구문이 필요할 수 있습니다.
테이블을 만든 후 인덱스 및 제약 조건을 추가 할 수있는 예를 살펴 보겠습니다.
- 빈 테이블을 만듭니다 table new_table을 select *로 작성하여 exciping_table에서 1 = 0; - 기본 키를 추가하십시오 ALTER TABLE NEW_TABLE 추가 제약 조건 PK_NEW_TABLE 기본 키 (ID); - 인덱스를 추가하십시오 new_table (column_name)에서 색인 Idx_new_table_column을 만듭니다. - 외국 키를 추가하십시오 ALTER TABLE NEW_TABLE 추가 제약 조건 FK_NEW_TABLE 외국 키 (forex_key_column) 참조 Other_Table (id);
이 예에서는 빈 테이블을 만든 후 기본 키, 색인 및 외국 키를 추가합니다. 이 단계는 새 테이블이 원래 테이블과 동일한 구조적 무결성을 갖도록합니다.
이 기술로 작업 할 때는 몇 가지 일반적인 함정이 발생할 수 있습니다.
데이터 유형 불일치 : 원래 테이블이 시간이 지남에 따라 수정 된 경우 새 테이블의 데이터 유형이 정확히 일치하지 않을 수 있습니다. 새 테이블을 작성한 후에는 항상 데이터 유형을 다시 확인하십시오.
성능 영향 : 빈 테이블을 만드는 것이 빠르지 만 인덱스와 제약 조건을 추가하면 특히 큰 테이블에서 시간이 걸릴 수 있습니다. 그에 따라 작업을 계획하십시오.
스키마 진화 : 원래 테이블의 스키마가 자주 변경되면 새 테이블이 빠르게 구식이 될 수 있습니다. 새 테이블의 구조를 원본과 동기화하는 프로세스를 자동화하는 것을 고려하십시오.
모범 사례 측면에서 몇 가지 팁이 있습니다.
가능하면 자동화하십시오 :이 빈 테이블을 자주 작성하는 경우 인덱스 및 제약 조건을 포함하여 프로세스를 자동화하기 위해 스크립트 또는 저장 절차를 작성하는 것을 고려하십시오.
통과 : 예상대로 동작을 위해 항상 새 테이블을 샘플 데이터로 테스트하십시오. 데이터 마이그레이션 또는 테스트에 새 테이블을 사용하는 경우 특히 중요합니다.
프로세스 문서화 : 특히 팀 환경에서 일하는 경우 새 테이블을 만든 방법에 대한 기록을 유지하십시오. 이것은 다른 사람들이 당신의 접근 방식을 이해하고 향후 프로세스를 더 쉽게 복제하거나 수정할 수 있도록 도와줍니다.
내 경험상,이 기술은 테스트 환경을 신속하게 설정하는 데 매우 중요했습니다. 일단 데이터 마이그레이션 프로젝트를 수행하는 동안이 방법을 사용하여 생산 테이블을 반영하는 준비 테이블을 만들었습니다. 이를 통해 데이터 무결성을 보장하고 가동 중지 시간을 최소화하는 데 잔인한 라이브 데이터를 터치하지 않고 ETL 프로세스를 테스트 할 수있었습니다.
결론적으로, 다른 테이블과 동일한 구조를 가진 빈 테이블을 만드는 것은 SQL 툴킷에서 강력한 기술입니다. 간단하면서도 효과적이지만 인덱스 및 제약을 포함하여 테이블의 구조를 완전히 복제하는 데 필요한 추가 단계를 고려해야합니다. 신중한 계획과 실행을 통해이 방법을 사용하면 시간을 절약하고 데이터베이스 작업의 오류 위험을 줄일 수 있습니다.
위 내용은 다른 테이블과 동일한 구조를 가진 빈 테이블을 만드는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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해당 데이터베이스 드라이버를 설치하십시오. 2. Connect ()를 사용하여 데이터베이스에 연결하십시오. 3. 커서 객체를 만듭니다. 4. Execute () 또는 Executemany ()를 사용하여 SQL을 실행하고 매개 변수화 된 쿼리를 사용하여 주입을 방지하십시오. 5. 결과를 얻으려면 fetchall () 등을 사용하십시오. 6. 수정 후 Commit ()가 필요합니다. 7. 마지막으로 연결을 닫거나 컨텍스트 관리자를 사용하여 자동으로 처리하십시오. 완전한 프로세스는 SQL 작업이 안전하고 효율적임을 보장합니다.

형식 날짜 SQL에서는 데이터베이스 유형에 따라 해당 기능을 선택해야합니다. MySQL은%y,%m 및 selectDate_format (now (), '%y-%m-%d')와 같은 다른 형식을 사용합니다. sqlserver는 convert () 또는 format ()을 사용하고, 전자는 selectConvert (varchar, getDate (), 112)이고 후자는 selectFormat (getDate (), 'yyyy-mm-dd'); PostgreSQL은 selectto_char (now (), 'y와 같은 to_char ()를 사용합니다

두 날짜의 차이를 계산하려면 데이터베이스 유형에 따라 해당 기능을 선택해야합니다. 1. Datediff ()를 사용하여 MySQL의 일 차이를 계산하거나 TimesTampDiff ()의 시간 및 분과 같은 단위를 지정합니다. 2. SQLServer에서 Datediff (date_part, start_date, end_date)를 사용하고 단위를 지정하십시오. 3. PostgreSQL에서 직접 감산을 사용하여 일차 차이를 얻거나 추출물 (Dayfromage (...))를 사용하여보다 정확한 간격을 얻습니다. 4. Julianday () 함수를 사용하여 SQLITE의 일 차이를 빼십시오. 항상 날짜 주문에주의하십시오

대부분의 응용 프로그램이 더 많이 읽고 쓰기가 적고 마스터 라이브러리는 병목 현상이되기 때문에 레플 리카가 필요합니다. 일반적인 설정에는 MySQL의 마스터 슬레이브 복제, PostgreSQL의 스트림 복제, SQLServer 's AlwaysOn Group 및 RDS의 readReplica 인스턴스가 포함됩니다. 읽기 요청은 응용 프로그램 계층을 통해 판단 될 수 있으며 미들웨어 또는 ORM 프레임 워크는 복제본으로 라우팅됩니다. 쉽게 간과되는 문제로는 복제 지연, 부적절한 연결 풀 구성, 건강 점검 누락 및 부적절한 권한 관리가 포함됩니다.

SQL을 사용하여 블록 체인 구조를 나타내고 그 특성을 실현하려면 트리거를 사용하여 변조 방지, 해시 체인의 무결성을 정기적으로 검증하고 재귀 쿼리 및 기타 방법을 사용하여 체인 테이블 구조를 설계하여 데이터를 효율적으로 검색 할 수 있습니다. 특정 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. Block Link 구조를 시뮬레이션하기 위해 Previous_hash, 해시 및 데이터 필드가 포함 된 테이블을 만듭니다. 2. 트리거를 사용하여 업데이트 작업을 방지하고 데이터를 변조 할 수 없는지 확인하십시오. 3. 블록 해시 체인이 완료되었는지 정기적으로 확인하십시오. 4. 재귀 쿼리를 사용하여 특정 블록과 후속 체인을 얻으십시오. 5. 데이터 검색 효율을 향상시키기 위해 전체 텍스트 색인을 추가하십시오. 6. 샤딩, 핫 및 냉간 분리 및 비동기 검증과 같은 성능 및 확장 성을 최적화합니다. 이러한 방법을 통해 블록 체인의 주요 기능은 기존 데이터베이스에 효과적으로 통합 될 수 있습니다.

큐브는 교차 분석에 적합한 모든 치수 조합의 집계를 생성하는 데 사용됩니다. 롤업은 계층 적 관계를 가진 데이터에 적합한 계층 적 수준으로 점차 요약됩니다. Cube는 지역, 제품 및 분기에 따라 총 8 개의 조합을 생성하는 반면 롤업은 연도, 월, 일 및 기타 수준에 따라 연도, 월, 일 및 기타 수준의 요약을 생성합니다. Cube는 모든 차원 간 결과를보기에 적합하며 롤업은 계층 구조를 표시하는 데 적합합니다. 큐브는 결과 세트가 폭발 할 수 있으며 롤업은 필드 순서에 따라 다를 수 있습니다. 요약 행은 grouping () 함수를 통해 식별 될 수 있으며 총 행은 가독성을 향상시키기 위해 Coalesce와 함께 이름을 지정합니다.

SQL에서 Orderby의 성능을 최적화하려면 먼저 실행 메커니즘을 이해하고 인덱스 및 쿼리 구조를 합리적으로 사용해야합니다. 정렬 필드에 색인이 없으면 데이터베이스는 "Filesort"를 트리거하여 많은 리소스를 소비합니다. 따라서 큰 테이블의 직접 분류를 피하고 조건을 통해 정렬 된 데이터의 양을 줄여야합니다. 둘째, 분류 필드를위한 일치하는 인덱스를 설정하면 MySQL 8.0에서 역 차수 색인을 생성하여 효율성을 향상시키는 등의 쿼리 속도가 크게 높아질 수 있습니다. 또한 딥 페이징 (예 : Limit1000, 10)은 인덱스 기반 커서 페이징 (예 : whereid> 12345)과 함께 사용해야합니다. 마지막으로, 캐싱, 비동기 응집 및 기타 수단을 결합하면 대규모 데이터 세트 시나리오에서 분류 성능을 더욱 최적화 할 수 있습니다.

Spark에서 SQL 쿼리를 실행하는 주요 단계는 다음과 같습니다. ① 데이터를 데이터 프레임에로드합니다. ② 임시보기를 만듭니다. spark.sql () 메소드를 사용하여 SQL 문을 실행하십시오. 또한 글로벌 임시 견해를 통해 간교도 액세스를 달성 할 수 있습니다. SQL과 DataFrame API 간의 성능에는 차이가 없습니다. 차이점은 사용 스타일입니다. SQL은 간단한 쿼리에 더 적합하며 Dataframe은 복잡한 논리에 더 적합합니다. 둘이 혼합 될 수 있습니다. SparkSQL 성능을 최적화하는 방법은 다음과 같습니다. prectice 술어 푸시 다운을 사용하여 데이터를 미리 필터링하십시오. ③ 고주파 액세스의 중간 결과 캐시; shuffle 셔플 파티션 수를 합리적으로 설정하십시오. 참고 사항은 다음을 포함합니다. name 열 이름 케이스 민감도 구성
