CTE 또는 임시 테이블을 사용하여 여러 Postgres 테이블에 데이터를 순차적으로 삽입하려면 어떻게 해야 합니까?
Postgres CTE를 사용하여 여러 테이블에 순차적으로 데이터 삽입
Postgres에서는 데이터 수정 공통 테이블 표현식(CTE)을 사용하여 단일 쿼리로 여러 테이블에 데이터를 삽입할 수 있습니다. CTE는 임시 결과 세트를 정의하고 단일 쿼리로 데이터를 조작하는 편리한 방법을 제공합니다.
데이터를 사용하여 CTE 수정
다음 쿼리는 CTE를 사용하여 세 개의 테이블에 데이터를 순차적으로 삽입하는 방법을 보여줍니다.
WITH ins1 AS ( INSERT INTO sample(firstname, lastname) VALUES ('fai55', 'shaggk') RETURNING id AS sample_id ), ins2 AS ( INSERT INTO sample1 (sample_id, adddetails) SELECT sample_id, 'ss' FROM ins1 RETURNING user_id ) INSERT INTO sample2 (user_id, value) SELECT user_id, 'ss2' FROM ins2;
이 쿼리에서:
- 첫 번째 CTE인
ins1
은sample
테이블에 행을 삽입하고 삽입된 행의 ID를sample_id
으로 반환합니다. - 두 번째 CTE인
ins2
는ins1
에서 반환된sample_id
를 사용하여sample1
테이블에 행을 삽입합니다. 삽입된 행의user_id
을 반환합니다. - 마지막
INSERT
문은ins2
에서 반환된user_id
을 사용하여sample2
테이블에 행을 삽입합니다.
이 접근 방식을 사용하면 여러 INSERT
문을 연결하고 이전 삽입에서 반환된 값을 재사용할 수 있습니다.
동시 쓰기 처리
여러 세션에서 동시에 데이터를 삽입하는 경우 동시 쓰기 가능성을 고려해야 합니다. 이렇게 하려면 ON CONFLICT
절을 사용하여 중복 레코드를 삽입하려고 할 때의 동작을 지정할 수 있습니다.
임시 테이블을 이용한 대안
CTE를 사용하는 대신 임시 테이블을 만들어 중간 데이터를 보관한 다음 순차적으로 삽입을 수행할 수도 있습니다.
CREATE TEMP TABLE tmp AS SELECT * FROM sample; INSERT INTO sample1 (sample_id, adddetails) SELECT id, 'ss' FROM tmp; INSERT INTO sample2 (user_id, value) SELECT user_id, 'ss2' FROM tmp; DROP TABLE tmp;
이 접근 방식에서는 CTE를 직접 연결하지 않고 임시 테이블을 후속 삽입을 위한 데이터 소스로 사용합니다.
데이터 수정 CTE 또는 임시 테이블을 사용하면 단일 Postgres 쿼리로 여러 테이블에 데이터를 효율적으로 삽입할 수 있으므로 데이터 삽입 작업이 단순화됩니다.
위 내용은 CTE 또는 임시 테이블을 사용하여 여러 Postgres 테이블에 데이터를 순차적으로 삽입하려면 어떻게 해야 합니까?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

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

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.
