SQL Server 2008에서 일괄 삭제를 어떻게 최적화할 수 있습니까?
SQL Server 2008의 일괄 삭제 최적화
SQL Server에서 bcp(대량 복사)와 같은 대량 작업은 효율적인 데이터 조작 기술을 제공합니다. 그러나 유사한 대량 삭제 기능을 사용할 수 있는지에 대한 의문이 생깁니다.
질의:
SQL Server에 대량 삭제를 위한 솔루션이 있습니까?
TRUNCATE는 선택적 삭제에 사용할 수 없으므로 WHERE 절이 필요합니다. 데이터를 대량으로 삭제하는 데 bcp 대신 사용할 수 있는 방법이 있습니까?
답변:
아니요, SQL Server는 전문적인 대량 삭제 작업을 제공하지 않습니다. 그러나 일괄 삭제를 최적화하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
@@ROWCOUNT를 사용한 일괄 삭제:
SELECT 'Starting' --sets @@ROWCOUNT WHILE @@ROWCOUNT <> 0 DELETE TOP (xxx) MyTable WHERE ...
이 쿼리는 'xxx' 일괄적으로 DELETE 문을 실행합니다. 행이 더 이상 남지 않을 때까지 행.
잘라내고 삽입 방법:
SELECT col1, col2, ... INTO #Holdingtable FROM MyTable WHERE ..opposite condition.. TRUNCATE TABLE MyTable INSERT MyTable (col1, col2, ...) SELECT col1, col2, ... FROM #Holdingtable
이 기술은 높은 비율의 행을 삭제해야 할 때 효과적입니다. 보관할 행이 포함된 임시 테이블을 생성하고 원본 테이블을 잘라낸 후 보관된 행을 다시 테이블에 삽입합니다.
위 내용은 SQL Server 2008에서 일괄 삭제를 어떻게 최적화할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

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

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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.
