SQL 프로그래밍 튜토리얼: SQL 온라인 학습-php.cn

Article Tags

집

기술 기사

데이터 베이스

SQL

SQL 데이터베이스 파일 및 파일 그룹 관리

SQL 데이터베이스 파일 및 파일 그룹을 이해하는 이유는 성능을 최적화하고 유지 관리 효율성을 향상 시키며 데이터 보안을 보장하기 때문입니다. 데이터베이스는 데이터 파일 (.mdf/.ndf) 및 로그 파일 (.ldf)으로 구성됩니다. 파일 그룹은 스토리지 관리를 단순화하고 I/O 성능을 향상시키는 데 사용되는 논리적 인 데이터 파일 모음입니다. 1. 대형 데이터베이스는 파일 그룹을 통해 핫스팟 데이터와 콜드 데이터를 분리해야합니다. 2. 특정 파일 그룹에 대해 백업/복원 작업을 수행 할 수 있습니다. 3. I/O 병렬 기능을 향상시킵니다. 생성 할 때, 여러 파일 그룹은 CreateAbase를 통해 정의되며 AlterDatabase를 사용하여 파일을 추가 할 수 있습니다. 관리 할 때는주의를 기울여야합니다. 각 데이터베이스에는 하나 이상의 기본 파일 그룹이 있고 로그 파일에는 파일 그룹에 추가 할 수 없습니다.

Jul 23, 2025 am 02:34 AM

SQL의보기 란 무엇입니까?

SQL의 뷰는 테이블처럼 재사용 할 수 있지만 데이터 자체를 저장하지 않는 저장된 쿼리입니다. 쿼리시 하나 이상의 테이블의 데이터를 표시하며 복잡한 쿼리를 단순화하고 보안을 개선하며 일관성을 보장하는 데 사용됩니다. 1. 뷰는 복잡한 쿼리를 단순화하고 멀티 테이블 연결 및 필터링 로직을 캡슐화 할 수 있습니다. 2. 보안을 개선하고 사용자가 특정 열이나 행에 액세스하지 못하도록 제한합니다. 3. 일관성을 보장하고 여러 사용자 또는 응용 프로그램에 통합 데이터 형식을 제공하십시오. 예를 들어, 고객 당 주문 수량을 계산하려면 view customer_order_summary view를 작성하십시오. CreateView 문을 사용하여보기를 작성하고 Select를 통해 직접 쿼리 할 수 있습니다. 참고 :보기는 데이터를 저장하지 않고 쿼리 로직 만 저장합니다. Createo를 사용할 수 있습니다

Jul 23, 2025 am 02:32 AM

SQL 사용자 정의 테이블 유형 및 테이블 값 매개 변수

사용자 정의 테이블 유형 (UDTT)은 테이블 구조를 정의하는 데 SQLServer에서 사용되는 "템플릿"입니다. 1. CreateType에 의해 생성 된 고객리스트에는 CustomerID 및 이름 열이 포함되어 있습니다. 2. 특정 스키마에 속하며 구조를 수정할 수 없으며 삭제 및 재건 할 수 있습니다. 테이블 값 매개 변수 (TVP)는 저장 프로 시저 또는 함수로 매개 변수로 UDTT를 전달하는 메커니즘입니다. 3. 한 번에 여러 행의 데이터를 전달할 수 있습니다. 예를 들어, 삽입 커스토머 저장 절차는 배치 삽입을위한 고객리스트 유형 매개 변수를받습니다. 4. TVP는 읽기 전용이며 프로세스 중에 수정할 수 없습니다. 일반적인 사용 시나리오에는 배치 작업, 데이터베이스 라운드 트립 감소 및 거래 일관성이 포함됩니다.

Jul 23, 2025 am 02:32 AM

SQL 데이터 품질 관리 모범 사례

데이터 품질 관리는 청소, 검증, 제약 및 모니터링의 네 가지 측면에서 시작해야합니다. 첫째, 데이터 청소는 NULL 값, 복제 및 형식과 같은 문제를 처리해야합니다. 둘째, 널 값, 범위, 외래 키 및 데이터의 일관성을 확인하기위한 검증 메커니즘을 설정합니다. 둘째, 기본 키, 외래 키, 고유 인덱스 및 검사 제약 조건을 통한 데이터 일관성을 보장합니다. 마지막으로, 모니터링 시스템을 설정하고 도구를 결합하여 경보 및 보고서를 실현하고 데이터 품질을 지속적으로 추적하고 최적화하십시오.

Jul 23, 2025 am 02:31 AM

데이터 패브릭 개념에 대한 SQL

SQL은 여전히 DataFabric에서 중요하지만 사용 및 시나리오가 변경되었습니다. 데이터를 쿼리하고 통합하고 변환 로직을 작성하며 표시기 정의를 작성하여 데이터 셀프 서비스 및 지식 그래프의 기본 도구가됩니다. DataFabric에서 SQL을 효과적으로 사용하려면 통합 이름 지정 및 시맨틱 표준화가 필요합니다. 가상화 기술은 복제를 줄이고 메타 데이터 관리 프로세스를 포함하는 데 사용됩니다. 또한 SQL 기술은 여러 SQL 엔진의 차이에 적응하고 재사용 성과 모듈성을 강조하며 저 코드 플랫폼과 협력해야합니다. 동시에 SQL 주석에주의를 기울이고, 하드 코딩 된 값을 피하고, 실행 성능에주의를 기울여야합니다.

Jul 23, 2025 am 02:24 AM

SQL 데이터베이스와의 블록 체인 통합

블록 체인과 SQL 데이터베이스의 조합은 상보성을 통해 시스템 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 특정 통합 방향에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 저장 및 증거 기반 온쇄. 기본 데이터는 SQL 데이터베이스에 저장되며 주요 데이터 해시 값은 블록 체인에 기록되며 원래 데이터는 SQL에 저장되어 무결성 검증을 달성하고 성능 병목 현상을 피합니다. 2. 블록 체인은 감사 로그의 소스이며, SQL은 효율적인 거래 및 감사가 조작되지 않도록 실시간 거래 처리에 사용됩니다. 3. 스마트 계약을 사용하여 Oracles를 통해 데이터베이스 작업을 트리거하여 실제 응용 프로그램 기능을 강화합니다. 4. 아키텍처 설계, 데이터 일관성, 별도의 권한 관리, 트레이드 오프 성능 및 데이터 보안을 고려하여 안정적이고 안정적인 통합 솔루션을 보장합니다.

Jul 23, 2025 am 02:21 AM

성능을위한 SQL Server 인덱싱 전략

인덱스 최적화는 네 가지 핵심 포인트를 따라야합니다. 1. 합리적으로 클러스터 된 인덱스 필드를 선택하고, 자체 증가 ID 또는 일반적으로 사용되는 범위 쿼리 필드 사용에 우선 순위를 부여하여 임의의 안내를 피하십시오. 2. 쿼리를 커버하고 주요 검색을 줄이며 과도한 인덱싱을 피하는 비 클러스터 인덱스를 설계합니다. 3. 제어 단편화 속도, 상황에 따라 인덱스를 재건/재구성하고 합리적으로 채우는 요소를 설정합니다. 4. 실행 계획 및 통계 정보를 사용하여 인덱스 효과를 분석하고 적시에 전략을 조정하십시오.

Jul 23, 2025 am 02:19 AM

SQL 데이터베이스 성능 벤치마킹

데이터베이스 성능 벤치마킹의 핵심은 실제 시나리오 데이터 및 작업을 사용하여 다양한 하중에서 성능을 측정하는 것입니다. 첫 번째 단계는 MySQL 용 Sysbench, PostgreSQL 용 PGBench, Oracle 용 DammerDB, OLTP 시나리오와 같은 데이터베이스 유형을 기반으로 도구를 선택하는 것입니다. OLTP 시나리오는 Sysbench에 적합하며 JMeter는 복잡한 쿼리에 대해 SQL을 사용자 정의 할 수 있습니다. 두 번째 단계는 멀티 필드 테이블 구조, 외국 키 협회, 혼합 작업을 읽고 쓰고 일반적인 쿼리 조건의 시뮬레이션을 포함하여 실제 비즈니스에 가까운 데이터를 준비하는 것입니다. 세 번째 단계는 QP, 평균 응답 시간, TPS, 동시 연결 수, 느린 쿼리 수 및 하드웨어 리소스 사용을 포함한 여러 테스트 표시기에주의를 기울이는 것입니다. 네 번째 단계는 테스트 환경이 생산과 일치하도록하는 것입니다.

Jul 23, 2025 am 02:15 AM

SQL 조인은 다음과 같이 설명했다 : 내부, 왼쪽, 오른쪽, 전체 외부

ThemaindifferencebetweenSQLjointypesliesinwhichrowstheyincludeorexcludefromthefinalresult.1.InnerJoinreturnsonlyrowswithmatchingvaluesinbothtables,makingitidealforretrievingrecordsthatexistinbothtables.2.LeftJoinincludesallrowsfromthelefttableandmatc

Jul 23, 2025 am 01:59 AM

SQL의 왼쪽 결합은 무엇입니까?

aleftjoininsqlensuresallrecordsfromtheleftTableareincluded, evideMatchesinTherightTable.1.ItcombinesRowsBasedOnArelatedColumn.2.ifnomatchExists, nullValuesFillTeRightTable'Scolumns.3.useittorEtaLleft-SuidsOllestrestrestrestrestrestrestrestrestrestrestrestrestrestrestrestaldata

Jul 23, 2025 am 01:56 AM

sql

SQL Server Query Store 데이터 분석

QueryStoreInsqlServerHelPsanalyzeQueryPerformanCETHETHETROUTHBUILT-InreportSandsyStemViews.toAccessit, usessmorquerySystemViewSlikesys.query_store_Query, sys.query_store_plan, query_store_runtime_stats.query_store_plan.query_store_stats.query_store_store_stat

Jul 23, 2025 am 01:45 AM

SQL을 Apache Spark와 통합합니다

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

Jul 23, 2025 am 01:44 AM

sql spark

SQL의 트리거는 무엇입니까?

SQL 트리거는 데이터베이스에서 삽입, 업데이트 또는 삭제와 같은 특정 이벤트가 발생할 때 자동으로 실행되는 특수 저장 프로 시저입니다. 주로 비즈니스 규칙을 강요하고, 데이터 무결성을 유지하거나, 감사 로그를 기록하는 데 사용됩니다. 생성 할 때 트리거링 시간 (전 또는 후에), 조작 객체 및 특정 논리를 정의해야합니다. 그것을 사용할 때는 성능에 민감한 시나리오, 복잡한 논리, 기존 응용 프로그램 계층 처리 또는 팀이 익숙하지 않은 경우 사용하지 않아야합니다.

Jul 23, 2025 am 01:37 AM

sql 방아쇠

SQL 공통 테이블 표현식 (CTE) 활용을 효과적으로 활용합니다

SQL CTE를 사용할 때 열쇠는 명확한 구조와 합리적인 논리 분할을하는 것입니다. 1. 복잡한 쿼리를 여러 논리 블록으로 분할하여 가독성과 유지 가능성을 향상시킵니다. 2. 간단한 작업에서 재귀 CTE 남용을 피하고 더 나은 성능을 가진 방법에 우선 순위를 부여하십시오. 3. CTE의 범위는 현재 쿼리로 제한되며 쿼리에서 재사용 할 수 없습니다. 동일한 CTE는 동일한 진술 밖에서 반복적으로 참조 할 수 없습니다. 4. 이름 지정은 간결하고 명확해야하며 목적을 반영하며 코드의 이해력을 향상시켜야합니다.

Jul 23, 2025 am 01:35 AM