Apakah tahap pengasingan urus niaga yang berlainan dalam SQL (baca yang tidak komited, baca bacaan yang komited, berulang, bersiri)?

Sama ada menggunakan subqueries atau sambungan bergantung kepada senario tertentu. 1. Apabila perlu menapis data terlebih dahulu, subqueries lebih berkesan, seperti mencari pelanggan pesanan hari ini; 2. Apabila menggabungkan set data berskala besar, kecekapan sambungan lebih tinggi, seperti mendapatkan pelanggan dan pesanan baru-baru ini; 3. Apabila menulis logik yang sangat mudah dibaca, struktur subqueries lebih jelas, seperti mencari produk jualan panas; 4. Apabila melakukan kemas kini atau memadam operasi yang bergantung kepada data yang berkaitan, subqueries adalah penyelesaian pilihan, seperti memadam pengguna yang belum dilog masuk untuk masa yang lama.

Terdapat tiga kaedah teras untuk mencari gaji tertinggi kedua: 1. Penggunaan had dan mengimbangi untuk melangkau gaji maksimum dan mendapatkan maksimum, yang sesuai untuk sistem kecil; 2. Tidak termasuk nilai maksimum melalui subqueries dan kemudian cari Max, yang sangat serasi dan sesuai untuk pertanyaan kompleks; 3. Gunakan fungsi tetingkap DENSE_RANK atau ROW_NUMBER untuk memproses kedudukan selari, yang sangat berskala. Di samping itu, adalah perlu untuk menggabungkan Ifnull atau Coalesce untuk menangani ketiadaan gaji kedua tertinggi.

Kirakan jumlah bersyarat atau kiraan dalam SQL, terutamanya menggunakan ungkapan kes atau fungsi agregat dengan penapisan. 1. Menggunakan ungkapan kes bersarang dalam fungsi agregat, anda boleh mengira hasilnya mengikut keadaan yang berbeza dalam satu baris pertanyaan, seperti kiraan (casewhenstatus = 'shipped'then1end) dan jumlah (casewhenstatus =' shipped'thenamountelse0end); 2. PostgreSQL menyokong sintaks penapis untuk menjadikan kod lebih ringkas, seperti penapis (*) penapis (whereStatus = 'dihantar'); 3. Pelbagai syarat boleh diproses dalam pertanyaan yang sama,

Dalam analisis ramalan, SQL dapat menyelesaikan penyediaan data dan pengekstrakan ciri. Kuncinya adalah untuk menjelaskan keperluan dan menggunakan fungsi SQL dengan munasabah. Langkah -langkah khusus termasuk: 1. Penyediaan data memerlukan pengekstrakan data sejarah dari pelbagai jadual dan agregat dan pembersihan, seperti mengagregatkan jumlah jualan pada hari dan maklumat promosi yang berkaitan; 2. Projek ciri ini boleh menggunakan fungsi tetingkap untuk mengira selang masa atau ciri -ciri lag, seperti mendapatkan selang pembelian baru -baru ini pengguna melalui lag (); 3. Segmentasi data disyorkan untuk membahagikan set latihan dan set ujian berdasarkan masa, seperti menyusun mengikut tarikh dengan row_number () dan menandakan jenis pengumpulan secara proporsional. Kaedah ini dapat membina asas data yang diperlukan untuk model ramalan.

Indeks kluster menentukan susunan data penyimpanan fizikal, dan hanya ada satu setiap jadual; Indeks yang tidak berkumpul tidak mengubah susunan data, dan merupakan struktur carian bebas dan boleh membuat pelbagai yang. 1. Indeks berkumpul menyusun data dengan indeks, meningkatkan kecekapan pertanyaan utama dan pelbagai, tetapi kos penyisipan dan kemas kini adalah tinggi. 2. Indeks yang tidak berkumpul adalah serupa dengan direktori, termasuk lajur dan petunjuk yang diindeks kepada data, sesuai untuk lajur yang sering dicari. 3. Jadual timbunan tidak mempunyai indeks berkumpul, dan indeks yang tidak diklusikan menunjuk ke alamat fizikal. Pilihan kedua -duanya bergantung pada mod pertanyaan dan kekerapan perubahan data.

Menggunakan SQL untuk memproses data dalam senario pengkomputeran tepi menjadi penting kerana ia mengurangkan tekanan penghantaran dan mempercepatkan tindak balas. Alasan teras termasuk penyebaran data, kepekaan latensi dan sumber terhad. Cabaran termasuk kekangan sumber, format data yang pelbagai, keperluan masa nyata yang tinggi dan penggunaan dan penyelenggaraan yang kompleks. Proses penempatan termasuk memilih enjin SQL yang sesuai untuk kelebihan, mengakses sumber data, menulis skrip SQL, dan menghasilkan hasil. Petua berguna termasuk menggunakan fungsi tetingkap, penapisan dan pensampelan, memudahkan pertanyaan bersarang, menggunakan jadual memori, dan menghubungkan sumber data luaran.

Analisis kesesakan prestasi pangkalan data perlu bermula dari tiga aspek: penggunaan sumber, kecekapan pertanyaan dan tetapan konfigurasi. 1. Memantau penunjuk prestasi utama, seperti CPU, memori, cakera IO dan kelewatan rangkaian, dan menentukan sama ada sumber tidak mencukupi atau terdapat masalah dalam pangkalan data; 2. Menganalisis pertanyaan perlahan dan pelan pelaksanaan, cari pernyataan SQL yang tidak cekap, dan mengoptimumkan penggunaan indeks dan struktur pertanyaan; 3. Semak kunci dan penyumbatan, mengenal pasti masalah persaingan kunci dalam akses serentak, memendekkan masa urus niaga dan menetapkan tahap pengasingan yang munasabah; 4. Penyelenggaraan dan pengoptimuman konfigurasi secara berkala, termasuk indeks membina semula, mengemas kini maklumat statistik dan menyesuaikan tetapan pertumbuhan automatik, memastikan operasi sistem yang stabil dan cekap.

Apabila merancang pangkalan data relasi, empat prinsip utama harus diikuti. Pertama, gunakan kekangan utama utama dan asing untuk memastikan integriti data dan ketepatan persatuan; Kedua, melakukan reka bentuk piawai yang munasabah, biasanya mencapai bentuk normal ketiga (3NF), menghapuskan redundansi dan memastikan konsistensi data; Ketiga, menubuhkan indeks yang sesuai untuk pertanyaan umum untuk meningkatkan prestasi pertanyaan tetapi elakkan lebih banyak indeks; Akhirnya, menggunakan spesifikasi penamaan yang konsisten dan gaya struktur untuk meningkatkan kebolehbacaan dan kebolehkerjaan. Menguasai prinsip -prinsip ini dapat membantu membina struktur pangkalan data yang jelas, cekap dan mantap.