La différence de base entre les bases de données SQL et NOSQL est la structure des données, la méthode de mise à l'échelle et le modèle de cohérence. 1. En termes de structure de données, SQL utilise des modèles prédéfinis pour stocker des données structurées, tandis que le NOSQL prend en charge des formats flexibles tels que les documents, les valeurs de clés, les familles de colonnes et les graphiques pour traiter les données non structurées; 2. En termes d'évolutivité, SQL s'appuie généralement sur un matériel plus fort sur l'expansion verticale, tandis que le NOSQL réalise l'expansion distribuée par l'expansion horizontale; 3. En termes de cohérence, SQL suit l'acide pour assurer une forte cohérence et convient aux systèmes financiers, tandis que le NOSQL utilise principalement des modèles de base pour souligner la disponibilité et la cohérence finale; 4. En termes de langage de requête, SQL fournit des capacités de requête standardisées et puissantes, tandis que les langages de requête NOSQL sont diverses mais pas aussi matures et unifiées que SQL.

Le fait d'utiliser des sous-requêtes ou des connexions dépend du scénario spécifique. 1. Lorsqu'il est nécessaire de filtrer les données à l'avance, les sous-requêtes sont plus efficaces, comme trouver des clients de commande d'aujourd'hui; 2. Lors de la fusion des ensembles de données à grande échelle, l'efficacité de connexion est plus élevée, comme l'obtention des clients et leurs commandes récentes; 3. Lors de l'écriture de logique très lisible, la structure des sous-requêtes est plus claire, comme trouver des produits à chaud; 4. Lors de la réalisation de mises à jour ou de la suppression des opérations qui dépendent des données connexes, les sous-requêtes sont la solution préférée, comme la suppression des utilisateurs qui n'ont pas été connectés depuis longtemps.

AcompositEpriMaryKeyInSqlisapriMaryKeyComposéSoftwoOrMoreColumnSTHATOTETHETHEUNICELYIFYSIFYEACHROW.1.ITUSED WHONNELAGELCOLUMNCANENSURINGROWUNESS

Il existe trois méthodes de base pour trouver le deuxième salaire le plus élevé: 1. Utilisez la limite et le décalage pour ignorer le salaire maximal et obtenir le maximum, ce qui convient aux petits systèmes; 2. Exclure la valeur maximale par le biais de sous-requêtes, puis trouvez max, qui est hautement compatible et adapté aux requêtes complexes; 3. Utilisez la fonction de la fenêtre dense_rank ou row_number pour traiter les classements parallèles, ce qui est très évolutif. De plus, il est nécessaire de combiner ifnull ou de fusionner pour faire face à l'absence d'un deuxième salaire le plus élevé.

Vous pouvez utiliser l'instruction CreateTable de SQL et sélectionner la clause pour créer une table avec la même structure qu'un autre tableau. Les étapes spécifiques sont les suivantes: 1. Créez une table vide à l'aide de CreateTableNew_TableasSelect * fromexisting_tablewhere1 = 0;. 2. Ajouter manuellement les indices, les clés étrangères, les déclencheurs, etc. lorsque cela est nécessaire pour s'assurer que la nouvelle table est intacte et cohérente avec la structure de table d'origine.

Les fonctions de fenêtre SQL peuvent effectuer des calculs efficaces sans réduire le nombre de lignes. Il effectue des opérations telles que le classement, le résumé, le regroupement des statistiques sur les données via la fenêtre définie par over (). Les fonctions communes incluent: 1. Row_number (), rank (), dense_rank () Pour le classement, la différence est un traitement de valeur répété; 2. Fonctions agrégées telles que SUM () et AVG () Implémentez les statistiques de roulement; 3. Utilisez la partition de groupe pour grouper par dimension, commandes de contr?le de contr?le et contr?les de la plage de trame Taille de la fenêtre. Les fonctions de fenêtre de ma?trise peuvent remplacer efficacement les sous-requêtes complexes et améliorer l'efficacité et la lisibilité de la requête.

MySQL prend en charge Regexp et RLIGHT; PostgreSQL utilise des opérateurs tels que ~ et ~ *; Oracle est implémenté via regexp_like; SQLServer nécessite une intégration ou une simulation CLR. 2. Utilisé régulièrement pour faire correspondre les bo?tes aux lettres (comme WhereMailRegexp '^ [a-za-z0-9 ._% -] @ [a-za-z0-9.-] \. Regexp_like (nom d'utilisateur, '[0-9]')). 3. Faites attention aux problèmes de performance,

Filtrage des enregistrements de valeur nul dans SQL ne peut pas utiliser = null ou! = Null, 1. ISNULL ou ISNOTNULL doit être utilisé; 2. Par exemple, les utilisateurs qui recherchent des colonnes de messagerie NULL doivent écrire SELECT * FROMUSERSWORDEMAILISNULL; 3. Les champs multiples peuvent déterminer simultanément que plusieurs conditions ISNULL peuvent être combinées, telles que ou ou et la connexion; 4. Coalesce peut remplacer les valeurs nuls pour l'affichage ou le traitement par défaut, mais ne s'appliquent pas au filtrage. Parce que NULL représente une valeur inconnue et ne participe pas à l'opération de comparaison de l'égalité ou non égal, = NULL ne renverra pas le résultat et ne rapportera pas d'erreur. La clause où accepte uniquement les vraies lignes, ignore false et unk