


Wie kann ich alphanumerische Zeichenfolgen in PostgreSQL menschlich sortieren?
Humanisierte String-Sortierung in PostgreSQL
Das menschliche Sortieren von Zeichenfolgen, die eine Mischung aus Buchstaben und Zahlen enthalten, kann in PostgreSQL eine Herausforderung sein, kann aber mit einer Kombination aus regexp_matches()
und Array-Aggregation erreicht werden.
Zeichenfolge teilen
Der erste Schritt besteht darin, jede Zeichenfolge in ihre alphabetischen und numerischen Bestandteile aufzuteilen. Dies kann mit der Funktion regexp_matches()
und regulären Ausdrücken wie (D*)(d*)
erfolgen. Das resultierende Array von Übereinstimmungen kann dann iteriert werden, um ein Array von Paaren zu erstellen, wobei jedes Paar einen Textwert und einen ganzzahligen Wert enthält.
Sortieren Sie diese Paare
Der nächste Schritt besteht darin, diese Wertepaare nach der gewünschten menschenfreundlichen Reihenfolge zu sortieren. Textwerte können in der normalen Zeichenfolgensortierreihenfolge sortiert werden, während Ganzzahlwerte als Ganzzahlen sortiert werden können.
Strings neu kombinieren
Schließlich können die sortierten Paare verwendet werden, um die ursprüngliche Zeichenfolge in der gewünschten personalisierten Reihenfolge wieder zusammenzusetzen.
PostgreSQL 9.4 oder höher
In PostgreSQL 9.4 oder höher kann die folgende Abfrage verwendet werden:
SELECT data FROM alnum ORDER BY ARRAY(SELECT ROW(x[1], CASE x[2] WHEN '' THEN '0' ELSE x[2] END)::ai FROM regexp_matches(data, '(\D*)(\d*)', 'g') x) , data;
PostgreSQL 9.1
In PostgreSQL 9.1 können Sie die folgende Abfrage verwenden:
SELECT data FROM ( SELECT ctid, data, regexp_matches(data, '(\D*)(\d*)', 'g') AS x FROM alnum ) x GROUP BY ctid, data -- ctid 作为缺少主键的替代 ORDER BY regexp_replace (left(data, 1), '[0-9]', '0') , array_agg(ROW(x[1], CASE x[2] WHEN '' THEN '0' ELSE x[2] END)::ai) , data -- 用于处理尾随 0 的特殊情况
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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
