Der Kernunterschied zwischen SQL- und NOSQL -Datenbanken ist die Datenstruktur, die Skalierungsmethode und das Konsistenzmodell. 1. In Bezug auf die Datenstruktur verwendet SQL vordefinierte Muster, um strukturierte Daten zu speichern, w?hrend NoSQL flexible Formate wie Dokumente, Schlüsselwerte, Spaltenfamilien und Grafiken unterstützt, um unstrukturierte Daten zu verarbeiten. 2. In Bezug auf die Skalierbarkeit stützt sich SQL normalerweise auf st?rkere Hardware für die vertikale Expansion, w?hrend NoSQL die verteilte Expansion durch horizontale Expansion realisiert. 3. In Bezug auf die Konsistenz folgt SQL S?ure, um eine starke Konsistenz zu gew?hrleisten, und ist für Finanzsysteme geeignet, w?hrend NOSQL haupts?chlich Basismodelle verwendet, um die Verfügbarkeit und die endgültige Konsistenz hervorzuheben. 4. In Bezug auf die Abfragesprache bietet SQL standardisierte und leistungsstarke Abfragefunktionen, w?hrend NoSQL -Abfragesprachen vielf?ltig sind, aber nicht so reif und einheitlich wie SQL.

Unabh?ngig davon, ob Unterabfragen oder Verbindungen verwendet werden, h?ngt vom spezifischen Szenario ab. 1. Wenn es notwendig ist, Daten im Voraus zu filtern, sind Unterabfragen effektiver, z. B. die Suche nach den heutigen Bestellkunden. 2. Beim Zusammenführen gro?er Datens?tze ist die Verbindungseffizienz h?her, z. B. Kunden und ihre jüngsten Bestellungen; 3. Beim Schreiben einer hoch lesbaren Logik ist die Unterabschnittsstruktur klarer, z. 4. Bei der Durchführung von Aktualisierungen oder L?schen von Vorg?ngen, die von verwandten Daten abh?ngen, sind Unterabfragen die bevorzugte L?sung, z. B. das L?schen von Benutzern, die lange Zeit nicht angemeldet wurden.

AcompositeprimaryKeyinsqlisaprimaryKeyComponsedoftwoorMoreColumnShattogethereUm-IdentifyteachRow.1.itisusedwennoScolumncancanerowuniqueness, Suchasinastudent-CourseenrollmenttablewherebothentIdSandandCourseidareStoForisedtoforiperiquecomaunat

Es gibt drei Kernmethoden, um das zweith?chste Gehalt zu ermitteln: 1. Verwenden Sie die Grenze und versetzen Sie das maximale Gehalt und erhalten das Maximum, das für kleine Systeme geeignet ist. 2. Ausschlie?en des Maximalwerts durch Unterabfragen und dann Max finden, was sehr kompatibel und für komplexe Abfragen geeignet ist; 3. Verwenden Sie die Fensterfunktion Dense_Rank oder Row_Number, um parallele Ranglisten zu verarbeiten, was sehr skalierbar ist. Darüber hinaus ist es notwendig, IFNULL zu kombinieren oder sich zu verschmelzen, um mit der Abwesenheit eines zweith?chsten Gehalts umzugehen.

Sie k?nnen die erstellbare Anweisung von SQL verwenden und Klausel ausw?hlen, um eine Tabelle mit der gleichen Struktur wie eine andere Tabelle zu erstellen. Die spezifischen Schritte sind wie folgt: 1. Erstellen Sie eine leere Tabelle mit CreateTableEw_TableAsSelect*Fromexisting_tablewhere1 = 0;. 2. Fügen Sie bei Bedarf manuelle Indizes, Fremdschlüssel, Ausl?ser usw. hinzu, um sicherzustellen, dass die neue Tabelle intakt und mit der ursprünglichen Tabellenstruktur übereinstimmt.

MySQL unterstützt Regexp und Rlike; PostgreSQL verwendet Operatoren wie ~ und ~*; Oracle wird über regexp_like implementiert; SQLServer ben?tigt eine CLR -Integration oder -Simulation. 2. regelm??ig verwendet, um Postf?cher abzustimmen (z. Regexp_like (Benutzername, '[0-9]')). 3.. Achten Sie auf Leistungsprobleme,

Filterung von Nullwertdatens?tzen in SQL kann = null oder! = Null, 1. isnull oder isnotnull verwendet werden; 2. beispielsweise Benutzer, die nach E -Mail -Spalten suchen, sollten null ausgew?hlt*fromUserWhereemailisnull schreiben. 3.. Mehrere Felder k?nnen gleichzeitig bestimmen, dass mehrere ISNull -Bedingungen kombiniert werden k?nnen, z. B. oder oder die Verbindung. 4. Koalesce kann Nullwerte für die Anzeige oder die Standardverarbeitung ersetzen, sind jedoch nicht für die Filterung anwendbar. Da NULL einen unbekannten Wert darstellt und nicht am Vergleichsbetrieb von gleichem oder nicht gleichem Wert beteiligt ist, gibt = NULL das Ergebnis nicht zurück und meldet keinen Fehler. Die Where -Klausel akzeptiert nur wahre Zeilen, ignoriert falsche und unk

In der Vorhersageanalyse kann SQL die Datenvorbereitung und die Featurextraktion abschlie?en. Der Schlüssel besteht darin, die Anforderungen zu kl?ren und SQL -Funktionen vernünftigerweise zu verwenden. Zu den spezifischen Schritten geh?ren: 1. Datenvorbereitung erfordert das Extrahieren historischer Daten aus mehreren Tabellen und das Aggregieren und Reinigen, z. 2. Mit dem Funktionsprojekt k?nnen Sie Fensterfunktionen verwenden, um Zeitintervalle oder Verz?gerungsfunktionen zu berechnen, z. 3. Die Datensegmentierung wird empfohlen, um den Trainingssatz und den Testsatz basierend auf der Zeit zu teilen, z. B. nach Datum mit row_number () und dem proportionalen Sammelentyp zu markieren. Diese Methoden k?nnen die für Vorhersagemodelle erforderliche Datenfundament effizient erstellen.