


Utilisation de la distinction et de l'appariement du partage distinct et des phrases
Distinct n'est pas seulement un outil de déduplication, il peut également optimiser efficacement les performances de la requête et les données de processus. Utilisez Distinct pour compter le nombre de lignes uniques (Count (distinct Column_name)), tri par lignes uniques (Column1 distinct, commande Column2 par colonne1), et combinez l'index et la sous-requête pour optimiser les performances.
Exploration DISTINCT
dans SQL: il ne s'agit pas seulement de déduplication
De nombreux développeurs découvrent d' DISTINCT
et pensent que c'est un outil simple pour la déduplication. Mais en fait, la beauté de DISTINCT
est bien plus que cela. Il a de nombreuses techniques inconnues dans l'optimisation des performances de la requête et un traitement flexible des données. Cet article vous emmènera dans le monde de DISTINCT
et verra quelles astuces il peut jouer.
L'essence de DISTINCT
: une perspective unique
Le mot-clé DISTINCT
est utilisé pour supprimer les lignes en double de l'ensemble de résultats. Cela semble simple, mais son mécanisme sous-jacent mérite d'être exploré. Les systèmes de base de données utilisent généralement des structures de données telles que les index ou les tables de hachage pour implémenter efficacement DISTINCT
. Si votre table a le bon indice, DISTINCT
sera très efficace; Inversement, si le tableau est grand et qu'il n'y a pas d'indice droit, DISTINCT
peut causer des problèmes de performance et vous devez considérer les stratégies d'optimisation, telles que l'ajout d'index ou l'utilisation d'autres méthodes pour réduire la quantité de données. C'est comme chercher des livres dans une immense bibliothèque. Si la bibliothèque a un catalogue complet (index), il est facile de trouver le livre que vous souhaitez (la seule ligne); S'il n'y a pas de catalogue, vous devrez peut-être le lire un par un.
Combinaison de mots clés DISTINCT
Le pouvoir de DISTINCT
est qu'il peut être intelligemment combiné avec d'autres mots clés SQL pour atteindre des fonctions plus puissantes. Par exemple, DISTINCT
est souvent utilisé avec COUNT
, et le nombre de lignes uniques dans le jeu de résultats est compté: SELECT COUNT(DISTINCT column_name) FROM table_name;
Cette instruction peut calculer rapidement le nombre de valeurs différentes dans une certaine colonne et est très couramment utilisée dans l'analyse des données. Par exemple, DISTINCT
peut être utilisé en combinaison avec ORDER BY
pour trier les lignes uniques: SELECT DISTINCT column1, column2 FROM table_name ORDER BY column1;
Cela peut garantir que les lignes uniques de l'ensemble de résultats sont triées par la colonne spécifiée, ce qui rend les résultats plus faciles à comprendre et à traiter.
Exemple de code: témoin de la puissance de DISTINCT
Utilisons un exemple simple pour ressentir le charme de DISTINCT
. Supposons qu'il y ait un tableau nommé users
, qui contient trois colonnes: id
, name
et city
:
<code class="sql">CREATE TABLE users ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), city VARCHAR(255) ); INSERT INTO users (id, name, city) VALUES (1, 'Alice', 'New York'), (2, 'Bob', 'London'), (3, 'Alice', 'Paris'), (4, 'Charlie', 'New York'), (5, 'Bob', 'London'); -- 获取所有不同的城市SELECT DISTINCT city FROM users; -- 获取所有不同的用户名和城市组合SELECT DISTINCT name, city FROM users; -- 统计不同城市的个数SELECT COUNT(DISTINCT city) FROM users;</code>
Ce code montre plusieurs utilisations communes de DISTINCT
. Notez que DISTINCT
agit sur toute la liste SELECT
, pas une seule colonne. Par conséquent, SELECT DISTINCT name, city
retournera la seule combinaison de ville célèbre, plutôt que la déduplication du name
et city
séparément.
Optimisation des performances et pièges
Lorsque vous utilisez DISTINCT
, vous devez prêter attention aux problèmes de performance potentiels. Si l'ensemble de résultats est important, DISTINCT
consomme beaucoup de ressources. Pour le moment, nous pouvons envisager d'utiliser des index, des sous-requêtes ou d'autres techniques d'optimisation pour améliorer l'efficacité. De plus, la compréhension du plan d'exécution de la base de données est cruciale pour optimiser les requêtes DISTINCT
. Vous pouvez utiliser les outils fournis par la base de données pour analyser le plan d'exécution de la requête, identifier les goulots d'étranglement des performances et optimiser.
Expérience: utilisation flexible, deux fois le résultat avec la moitié de l'effort
DISTINCT
n'est pas polyvalent, mais c'est un outil très utile. La maîtrise de l'utilisation DISTINCT
et combinée avec d'autres techniques SQL peut vous aider à écrire des requêtes SQL plus efficaces et élégantes. N'oubliez pas que la compréhension des structures de données et des mécanismes de base de données est la clé pour écrire un bon SQL, et DISTINCT
n'est qu'un outil puissant dans votre arsenal. Ce n'est qu'en pratiquant plus et en pensant plus que vous pouvez vraiment le contrôler.
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L'histoire et l'évolution de C # et C sont uniques, et les perspectives d'avenir sont également différentes. 1.C a été inventé par Bjarnestrousstrup en 1983 pour introduire une programmation orientée objet dans le langage C. Son processus d'évolution comprend plusieurs normalisations, telles que C 11, introduisant des mots clés automobiles et des expressions de lambda, C 20 introduisant les concepts et les coroutines, et se concentrera sur les performances et la programmation au niveau du système à l'avenir. 2.C # a été publié par Microsoft en 2000. Combinant les avantages de C et Java, son évolution se concentre sur la simplicité et la productivité. Par exemple, C # 2.0 a introduit les génériques et C # 5.0 a introduit la programmation asynchrone, qui se concentrera sur la productivité et le cloud computing des développeurs à l'avenir.

Il existe des différences significatives dans les courbes d'apprentissage de l'expérience C # et C et du développeur. 1) La courbe d'apprentissage de C # est relativement plate et convient au développement rapide et aux applications au niveau de l'entreprise. 2) La courbe d'apprentissage de C est raide et convient aux scénarios de contrôle haute performance et de bas niveau.

L'application de l'analyse statique en C comprend principalement la découverte de problèmes de gestion de la mémoire, la vérification des erreurs de logique de code et l'amélioration de la sécurité du code. 1) L'analyse statique peut identifier des problèmes tels que les fuites de mémoire, les doubles versions et les pointeurs non initialisés. 2) Il peut détecter les variables inutilisées, le code mort et les contradictions logiques. 3) Les outils d'analyse statique tels que la couverture peuvent détecter le débordement de tampon, le débordement entier et les appels API dangereux pour améliorer la sécurité du code.

C interagit avec XML via des bibliothèques tierces (telles que TinyXML, PUGIXML, XERCES-C). 1) Utilisez la bibliothèque pour analyser les fichiers XML et les convertir en structures de données propices à C. 2) Lors de la génération de XML, convertissez la structure des données C au format XML. 3) Dans les applications pratiques, le XML est souvent utilisé pour les fichiers de configuration et l'échange de données afin d'améliorer l'efficacité du développement.

L'utilisation de la bibliothèque Chrono en C peut vous permettre de contrôler plus précisément les intervalles de temps et de temps. Explorons le charme de cette bibliothèque. La bibliothèque Chrono de C fait partie de la bibliothèque standard, qui fournit une façon moderne de gérer les intervalles de temps et de temps. Pour les programmeurs qui ont souffert de temps et ctime, Chrono est sans aucun doute une aubaine. Il améliore non seulement la lisibilité et la maintenabilité du code, mais offre également une précision et une flexibilité plus élevées. Commençons par les bases. La bibliothèque Chrono comprend principalement les composants clés suivants: std :: chrono :: system_clock: représente l'horloge système, utilisée pour obtenir l'heure actuelle. std :: chron

L'avenir de C se concentrera sur l'informatique parallèle, la sécurité, la modularisation et l'apprentissage AI / Machine: 1) L'informatique parallèle sera améliorée par des fonctionnalités telles que les coroutines; 2) La sécurité sera améliorée par le biais de mécanismes de vérification et de gestion de la mémoire plus stricts; 3) La modulation simplifiera l'organisation et la compilation du code; 4) L'IA et l'apprentissage automatique inviteront C à s'adapter à de nouveaux besoins, tels que l'informatique numérique et le support de programmation GPU.

C isnotdying; il se révolte.1) C reste réévèreurtoitSversatity et effecciation en termes

C # utilise le mécanisme de collecte automatique des ordures, tandis que C utilise la gestion manuelle de la mémoire. 1. Le collecteur des ordures de C # gère automatiquement la mémoire pour réduire le risque de fuite de mémoire, mais peut entraîner une dégradation des performances. 2.C fournit un contrôle de mémoire flexible, adapté aux applications qui nécessitent une gestion des beaux, mais doivent être manipulées avec prudence pour éviter les fuites de mémoire.
