Oracle의 데이터 파티셔닝에서 'PARTITION BY' 및 'KEEP' 절은 어떻게 다릅니까?
Oracle에서 KEEP이 있거나 없는 PARTITION BY
Oracle에서 데이터를 분할할 때 PARTITION BY와 KEEP의 두 가지 주요 옵션을 사용할 수 있습니다. 두 옵션 모두 데이터를 더 작은 하위 집합으로 그룹화하는 데 사용할 수 있지만 결과 데이터에 미치는 영향은 다릅니다.
PARTITION BY
PARTITION BY 절은 데이터를 나누는 데 사용됩니다. 하나 이상의 열을 기반으로 테이블을 더 작은 파티션으로 나눕니다. 각 파티션의 데이터는 다른 파티션의 데이터와 별도로 저장됩니다. 이는 특정 열 값으로 데이터를 필터링하는 쿼리와 같은 특정 유형의 쿼리에 대한 성능을 향상시킬 수 있습니다.
예를 들어 다음 쿼리는 PARTITION BY 절을 사용하여 empl 테이블을 deptno를 기반으로 하는 파티션으로 나눕니다. 열:
SELECT empno, deptno, sal, MIN(sal) OVER (PARTITION BY deptno) AS "Lowest", MAX(sal) OVER (PARTITION BY deptno) AS "Highest" FROM empl;
이 쿼리는 각 부서의 최저 급여와 최고 급여를 반환합니다. 각 부서의 데이터가 별도의 파티션에 저장되므로 부서별로 데이터를 필터링하는 쿼리의 성능이 향상됩니다.
KEEP
KEEP 절을 사용하여 각 파티션에서 유지할 행을 지정합니다. KEEP 절은 PARTITION BY 절 또는 DISTINCT 절과 함께 사용할 수 있습니다.
PARTITION BY 절과 함께 사용할 경우 KEEP 절은 각 파티션에서 보관할 행을 지정합니다. 예를 들어 다음 쿼리는 KEEP 절을 사용하여 각 파티션의 첫 번째 행만 유지합니다.
SELECT empno, deptno, sal, MIN(sal) OVER (PARTITION BY deptno) AS "Lowest", MAX(sal) OVER (PARTITION BY deptno) AS "Highest" FROM empl KEEP (DENSE_RANK FIRST ORDER BY sal) OVER (PARTITION BY deptno);
이 쿼리는 각 부서의 최저 급여와 최고 급여를 반환하지만 첫 번째 행만 반환합니다. 각 파티션에서. 이는 제한된 수의 행을 반환해야 하는 쿼리나 특정 순서로 데이터를 반환해야 하는 쿼리에 유용할 수 있습니다.
PARTITION BY와 KEEP의 차이점
PARTITION BY와 KEEP의 주요 차이점은 PARTITION BY는 데이터를 더 작은 파티션으로 나누는 반면 KEEP은 보관할 행을 지정한다는 것입니다. 각 파티션. PARTITION BY를 사용하면 특정 유형의 쿼리에 대한 성능을 향상시킬 수 있고, KEEP을 사용하면 쿼리에서 반환되는 행 수를 제한하거나 특정 순서로 데이터를 반환할 수 있습니다.
위 내용은 Oracle의 데이터 파티셔닝에서 'PARTITION BY' 및 'KEEP' 절은 어떻게 다릅니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.
