SQL 쿼리에 사용되는 일반적인 골재 기능.

SQLServer 자체는 서버리스 아키텍처를 지원하지 않지만 클라우드 플랫폼은 유사한 솔루션을 제공합니다. 1. Azure의 ServerlessSQL 풀은 자원 소비에 따라 데이터를 직접 쿼리하고 청구 할 수 있습니다. 2. COSMOSDB 또는 Blobstorage와 결합 된 Azureftionstion은 경량 SQL 처리를 실현할 수 있습니다. 3. Awsathena는 S3 데이터의 표준 SQL 쿼리를 지원하고 스캔 된 데이터를 기반으로 충전을 지원합니다. 4. GoogleBigQuery는 FederatedQuery를 통해 서버리스 개념에 접근합니다. 5. SQLServer 함수를 사용해야하는 경우 AzuresQLDatabase의 Serverless Service가없는 선택을 선택할 수 있습니다.

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

TomasterSqlforbianalytics, startByNdatsandingBidattandingStandingBidatswructures andlefactionalgationswithGroupByAndhaving, LeveragedFintimes foreanalysis, andwriteclean, mathretablequeries.first, graspdimensionalmodelingtojoi

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.

blobstoresbinarydatalikeimages, 오디오, orpdfsasrawbyteswithcharacterencoding, whileclobstoreslargetextsuchasarticlesorjsonusingcharacterencoding likeutf-8andsupportsspringoperations;

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.

SQL의 집계 함수는 여러 줄의 데이터로부터 단일 요약 값을 계산하는 데 사용됩니다. 일반적인 함수에는 sum () summing, avg () 평균 값, count () count, max () 최대 값 및 최소값 () 최소값이 포함됩니다. 이러한 기능은 종종 그룹화 된 데이터를 계산하기 위해 GroupBy와 함께 사용됩니다. 예를 들어, sum (units_sold)을 사용하여 총 판매량을 얻을 수 있으므로 GroupByProduct_id를 추가하면 제품별로 계산할 수 있습니다. count ()는 모든 레코드를 계산할 수 있으며 Count (sale_date)는 빈 값을 무시합니다. 사용시 참고 : null 값은 일반적으로 count ()를 제외하고는 무시됩니다. 여러 기능의 혼합 사용은 예상치 못한 결과를 낳을 수 있습니다. Havi는 그룹화 된 데이터를 필터링하는 데 사용해야합니다

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.