PL/SQL tutorial 77: Forall statement with Lower & Upper bound in Oracle Database

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FORALL 시리즈 제 튜토리얼 대량 데이터 처리에서 여섯 하나 환영 시리즈 오늘 우리는 낮은 첫 번째 바운드 절을 FORALL 문을 사용하는 방법을 배우게됩니다 어퍼 바운드 시작하기 전에의 한 가지를 이해하자; FORALL 문은 동일한 작업을 수행 대량 수집 절 그러나 역 방식이다 예를 들면, 대량으로 우리가 테이블로부터 데이터를 가져오고로 저장 하였다 수집 컬렉션은,하지만 지금은 FORALL 문으로 우리는 컬렉션에서 데이터를 가져옵니다 테이블에 저장합니다 그의는 FORALL 문의 첫 번째 바운드 절에 다시 오게 말했다되고 낮은 및 상한

하부 및 상부 경계에서 우리는 연속의 유효 범위를 지정해야 우리가 지금까지의이 예를하자 이해하려고 논의 된 점을 모두 촬영 더 명확하게 낮은 및 상한 절을 FORALL 문 FORALL 문을 그래서 우리는 컬렉션에서 데이터를 가져 와서에 보관 우리는 일부 데이터와 우리가 덤프 수에 표와 컬렉션을 필요 의미 테이블 데이터 보유하는 새 테이블을 만들기 시작하는 다음의 처음에 서버 출력을 설정하자 자료 SERVEROUTPUT ON은 SET; (표 tut_77을 CREATE Mul_tab 번호 (5)); 여기에 테이블입니다 그냥 간단한 데모를 유지하기 위해, 우리는 전혀 거기에 제약이있는 테이블이 곱셈 테이블을 유지에만 열 "mul_tab"로 구성되어 있습니다

어떤 멋진 물건, 나는 쉽게 개념을 이해하기 간단하다 생각하지 않습니다 의 앞으로 이동하자 다음으로 우리는 우리가 컬렉션을 생성 될에 PL / SQL 블록을 작성합니다 일부 데이터로 채우기 그런 다음 사용 FORALL 문은 우리는 우리의 테이블 tut_77에 해당 데이터를 덤프합니다 그래서 그것을 할 수 있습니다

NUMBER 인덱스 테이블입니다 형 my_array 배열 선언 PLS_INTEGER; col_var my_array 배열; tot_rec 번호; 실행 섹션을 작성하기 전에,하자 빨리 우리가 선언 섹션에 한 일을 좀 봐 다음은이 섹션에서 우리와 함께 이름이 "my_array 배열"과 연관 배열을 선언 한 그 수집 변수입니다 연관 배열에 대한 자세한 내용은 내 PL / SQL 자습서 번호 57을 참조 할 수 있습니다, 나는 아래의 설명에 링크를 남겨 둘 것이다 다음 연관 배열에 우리는 이름의 다른 변수를 선언 한 "tot_rec" NUMBER 데이터 타입 우리는 컬렉션에서 가져온 얼마나 많은 기록을 확인하려면이 변수를 사용하고 테이블에 저장됩니다

이제 앞으로 이동하자 컬렉션을 –populate BEGIN I IN 110 LOOP의 col_var (I)의 경우 : * I = 9; END LOOP; 우리는 우리의 실행 섹션을 시작했습니다 for 루프 우리는 곱셈과 우리의 컬렉션 "my_array 배열"을 채우기하는이 숫자에 대한 루프를 사용하여 9 테이블

작업 번호 하나를 선언하고 채우는 : 테이블 만들기, 작업 번호 두 개를 완료 컬렉션도 이루어집니다 이 두 작업은 FORALL 문의 시연 무대를 설정합니다 이제 우리는 마지막 작업으로 남아 있습니다 여기에서 우리는 컬렉션 'my_array 배열'에서 데이터를 가져 와서 테이블로 저장됩니다 tut_77 FORALL 문을 사용하여 그래서이 FORALL 문을 작성할 수 있습니다

tut_77 INTO 110 INSERT IN FORALL의 IDX (mul_tab) VALUES (col_var (IDX)); 여기에 우리의 FORALL 문이다 이 문장에서 우리는 우리의 상한 우리의 하한로 1과 10을 사용했다 우리는 우리의 FORALL 문을 사용하여 수행하는 DML 작업은 INSERT입니다

이 INSERT의 DML을 사용하여 우리는 우리의 테이블 tut_77에 값을 삽입한다 그래서이 값은 무엇인가? 다음은 우리가 수집 my_array 배열에 삽입 된 값입니다 당신이 알고 같이 쓰는 동안 따라야하는 두 가지 필수 규칙이 있습니다 FORALL 문 이 규칙은 다음과 같습니다 1 을 먼저 FORALL 문은 한 번에 하나의 DML 문을 가질 수 있습니다

2 둘째는 자사 중 하나 값 또는 절은을 참조해야 DML 문 그 인덱스 우리는 우리의 바운드 절에 사용되는 모음입니다 의 우리의 FORALL 문을 분석해 보겠습니다 우리의 FORALL 문은 INSERT 만 하나의 DML을 가지고 있으며,이 삽입 DML 문이다 그 값 집합 변수 col_var 통해 수집 my_array 배열을 참조 절 그 말은 모두 규칙은 성취되고 있으며, 우리는 갈 수 있습니다

의는 실행 전에 한 가지 더 해 보자 tut_77 FROM tot_rec INTO SELECT COUNT (*); DBMS_OUTPUTPUT_LINE ( ​​'전체 기록은 삽입 ) '|| tot_rec이다; 그냥 우리의 프로그램이 실행되었는지 확인하기 우리가 예상 한대로 우리는 여기이 두 문장이있다 첫 번째 문을 사용하여 우리는 총 레코드 수는 값을 저장하는 테이블 변수 tot_rec에 tut_77 및 상기 제 2 문장을 사용 출력 문 우리는 사용자 변수 tot_rec에서 그 값을 다시 표시된다 이 DBMS의 OUTPUT 문의 출력이 10 인 경우, 우리는 우리의 프로그램을 가지고 말할 수 있습니다 이 성공적으로 실행되었습니다

우리가로 10 레코드를 삽입하기 위해 FORALL 문을 프로그래밍 한 때문입니다 우리의 표 우리가 방금 만든 것처럼 내가 거기에 기대하고하는 것은 처음이 테이블에 저장된 데이터입니다 그것 그래서이 프로그램을 실행하고 커튼을 올릴 수 있습니다 여기에 우리의 결과이며 다행히도 10입니다 이것은 우리의 기대에 따라 근무 프로그램을 의미한다

"이 프로그램의 모든 실행에 이전에 저장된 데이터에 10 개 개의 레코드를 추가합니다 테이블이 출력 문의 결과에 따라 변경됩니다 " 이 데모는 낮은 함께 FORALL의 개념을 이해하면 도움이 희망과 어퍼는 절을 결합 그래서 다음 버튼을 엄지 손가락을 칠 확인 할 비디오를 좋아한다면 또한 소셜 미디어에 친구와 공유하고있는 경우 채널에 가입 아니 이미 있습니다 이 첫 번째와 PL / SQL FORALL 문을 사용하여 대량의 데이터 처리에 대한 튜토리얼입니다 바운드 절 즉, 낮은 오라클 데이터베이스의 상한

시청 주셔서 감사합니다 이 RebellionRidercom에서 마니이다

Database Consistency Explained – with Instagram Schema Example

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Search Library Databases with Google Scholar

당신은 Google 학술 검색을 사용하기보다는하는 것이 좋습니다 Kimbel 도서관의 데이터베이스는 학술 기사를 찾을 수 있습니다 그러나 Google 학술 많은 가입 기사를 검색 것을 당신이보기 위해 지불 할 것으로 예상됩니다

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" 해당 박스를 체크 한 다음 Enter 키를 눌러 "저장" 당신이 구글 학술 검색을 수행 할 때 지금 당신은 "전체 텍스트 @의 CCU"링크를 볼 수 있습니다 기사의 일부 옆에 전체 텍스트 문서를 보려면 다음 링크를 클릭 Kimbel 도서관의 데이터베이스입니다

Database ACID with Instagram Schema Example – Atomicity

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Azure Friday: Improve Azure SQL Database Performance with Automatic Tuning

안녕하세요 이것은 Seth Juarez입니다 이것은 다른 에피소드 azure 금요일

내가 여기 Velko을 사용 하 여 자동 필터 1 _ 자동 조정 합니다 알려 사람들을 약간의 기능에 대 한? >> 그래, 감사 합니다 Seth는 내가 필요 해입니다 내 이름은 Velko, 내가 프로그래머의 SQL azure 데이터베이스입니다 작업 하 고 이러한 지능형 데이터베이스 시나리오 및 오늘 데모를 조금 하고자 합니다

자동 조정에 대 한 비트입니다 >> 놀라운 기능, 우리 이야기 어떤 자동 튜닝에 대 한이 알고 싶어하는 사람들 하 고 다음 부분을 살펴보겠습니다 그 할 수 있는 방법을 참조 하십시오 >> 자동 튜닝 작업은 네, Azure SQL 데이터베이스 기능 또한 사용할 수 있는 부분적으로 2017 SQL Server는 자동으로 튜닝 프로그램 성능을 제공 합니다 관찰 하 여 기본적으로 작업 부하에서 발생 하는 [들리지 않음]을 최적화 란 무엇입니까 기회를 SQL Server 적용할 수 있습니다 >> 따라서 일반적으로 내가 볼 I 거기에 필요 하 고 몸에 직접 인덱스 추가 무엇이 든 해야 하기 때문에 무엇 인지 파악 합니다

지금을 말하는 것 것만 까 대 한 하면 자동으로? >> 예, 정확 하 게 >> 그래, 생각 하는 것을 확인 해야 합니다 >> 수 보여 바로 처음부터 시작 하겠습니다 데모를 표시 하는 좋은 계획을 찾는 시기 발생 하는 회귀 분석 계획 자동으로 수정 계획 아직입니다 가지고 있는 것 여기는 작은 응용 프로그램을 실행 중인 볼 수 있듯이 약 70 초 당 요청 수와 실제로 실행 이 간단한 쿼리 합니다

하지만이 테이블 아래에 SQL 데이터를 보낸 경우 특정 매개 변수를 사용 하 여 쿼리 계획 된 회귀 문제가 발생할 수 있습니다 SQL Server 기본적으로 가장 적합 하는 계획 이 단일 매개 변수에 대해서 다른 매개 변수 작동을 잘 합니다 이런 경우에 그렇게 하 고 이 계획은 캐시 되는 경우는 다른 요청 들의 성능 파티와 다른 매개 변수 regresses입니다 클릭 하 여 실제로 이 단추에 실제로 하는 일이 발생 합니다 캐시를 지우는 것 이 동일한 쿼리가 보내 드리죠 문제가 되는 매개 변수를 사용 하 여 하지만 그 후에 오고 다른 쿼리를 시작 합니다

회귀 분석을 사건에서는 설명 해 드리죠 문제가 있는 부분을 클릭 개수 표시 떨어지지만 요청 합니다 현재 백 엔드에 SQL Server 예측 이 새로운 계획 사용 하 여 비교 하면 초기 계획을 갖고 있던 이전 실행 이 쿼리 합니다 여기에서 볼 수 있듯이 고 몰라요 이전 계획은 실제로 성능 향상

자동으로 시작 새로운 계획을 강제로 따라서 더 이상 해야 절전 모드 해제 위쪽에 발생 하면 수정 같은 proplanner 회귀입니다 >> 이제 확인 했습니다 올바르게 이것을 이해 합니다 수행 되는 작업 이므로 쿼리를 실행할 때마다 계획을 생성 하 고 그런 다음 캐시는 속도 >> 그래

>> 하지만 다음 쿼리 약간 변경 될 수 있습니다 매개 변수를 바탕으로 하 고 캐시 된 쿼리 계획은 아닙니다 빨리 될 것입니다 >> 그래 >>는 이동 작업을 수행 하 고 쿼리를 확인 하는 것입니다 들어오는, 내 현금 말씀 계획 약간 변경 해야 합니다 비트가 그 거 자동으로 조정 합니다

>> 네, 그렇습니다 어떤 의미에서 기본적으로 [INAUDIBLE] 여러 계획을 선택합니다 >> Uh-huh >> 및 에 대 한 계획 중 하나는 대부분의 실행입니다 하지만이 하나의 문제를 일으키는 매개 변수 계획 캐시 된 가져옵니다 경우 에 대 한 회귀 분석 계획 다른 모든 실행 발생 합니다

기본적으로 있 고 여기에서 전략은 고 좋은 계획은 첫 번째 합니다 >>는 건가요 해야 합니까 데이터베이스를 설정 하거나 원인은이 정당한 하락 사람에 SQL을 사용 하 고 있습니까? >>만 있게 해야 그 아래 실제로 여기 고 저는 TC 파일 구문에 대 한 이 변형 사용 자동 조정 옵션입니다 다른 옵션에는 또한 조정 자동 누락 된 인덱스를 만드는 것 처럼 하 고 중복 된 인덱스를 삭제 하 고 내가 어떻게 신속 하 게 소개 하려고 하면 이러한 작업을 사용 하도록 설정 Azure 포탈 뿐입니다 >> 시작 하겠습니다 >> 지금 이제 Azure 포털에 자신 단일 데이터베이스를 선택 합니다

여기에 데이터베이스와 타일에 있는 기능 목록 자동 조정 클릭 하 고 그런 다음 모든 옵션 표시 Azure에서 제공 하 는입니다 그 정보는 좋은 계획을 강제로 2017 SQL Server에서 사용할 수 있습니다 인덱스를 만드는 동안 및 복제를 삭제 하 고 사용 되지 않는 인덱스를 사용할 수 SQL Azure 데이터베이스에 [들리지 않음] 오케이 자동 조정을 사용할 수 있습니다 전체를 선택 하 여 데이터베이스 수준 옵션입니다 상속할 수 있도록 서버에서 설정 다양 한 데이터베이스를가지고 하기만 하는 서버에서 구성 서버 수준입니다

>> 스마트 >> 및 모든 데이터베이스를 바로 상속 또는 수 있습니다 Azure 기본값을 상속 합니다 기본적으로 드라이브 들의 우리가 생각 하는 기본값은 강 현재 서비스 하 고 일반적으로 데이터베이스 이러한 높은 수준의 선택할 때 이동 데이터베이스 옵션 및 명시적으로 선택 이러한 옵션

것을 말합니다 명시적으로 하는 방법 내가 있기 때문에 사용 아마 중복 인덱스 무슨 이유 인지에 대해서 다른 두 상속 하려는 경우 Azure 기본값에서 사용 되는 옵션입니다 난 단지이 옵션을 선택, 적용을 적중 합니다 오른쪽 측면에서 현재 설정 표시 되 찾을 수 없습니다 현재, azure 기본값 Azure SQL 데이터베이스에 대 한 힘은 계획 사용 및 만들기 컴퓨터도 사용할 수 있습니다 >> 표시를 하므로 각각에 살펴보겠습니다

지키는, 내가 하는 것 중 하나 데이터베이스를 이전에 사용한 고찰 하지는 않지만 오랫동안에서 계획입니다 쿼리 전송 하려고 했는데요, 한 마법 가지 동작이 발생 합니다 따라서 매번 쿼리를 보내면 계획을 생성 되 고 캐시? >> 그래 >>는 캐시 된 계획은 하 고 매개 변수가 없으면 고정? 단지에 따라 달라 지므로 데이터는 올바른지? >> 예 >> 지금 매개 변수를 보낼 경우 계획을 변경 하는 존재 심각 하 게 많나요 하면 불러 재발? >> 그래

>>는 문과 약간 느립니다 그렇다면은 무엇과 하에서 이루어지는 표지 때 그 변경 하 시겠습니까? >> 무슨 이므로 를 쿼리 하는 경우 SQL Server 알아 통계에 따라 적절 한 무엇입니까 계획을 생성 합니다 앞서 언급 했 듯이, 고 하나의 매개 변수를 사용 하 여 보내는 경우 에 대 한 통계 해당 매개 변수가 다를 수 있습니다 보다 다른 모든 그런 다음 다른 계획이 작성 되 고 그 후이 계획은 캐시, SQL Server 말 이미이 계획 캐시 그렇다면 왜 안 사용 계획? 및 기타 매개 변수를 계획을 잘 수 없습니다

이전에 부딪히게 되는 것을 실행이 경우에 이동 해야 합니다 Dmv를 알아내야 합니다 이것은 좋은 계획 잘못 된 계획입니다 다음을 기반으로 결정 이 좋은 계획 하는 방법 [INAUDIBLE] 내 모든 >> 표시, 이전에 지금이 고통을 포인트입니다 실제로 이동 해야 하 고 아니오,이 계획을 사용 합니다

[INAUDIBLE]이이 계획을 사용 합니다 >> 예, 대부분의 SQL Server 경우는 좋은 계획을 선택 합니다 이러한 특정 하지만 때문에 경우 데이터 보안을 유지 하 고 아래에 몇 가지 다른 이유 이 계획의 재발 발생할 수 있습니다 문제가 되 고 있습니다 갑자기 발생할 수 있습니다 깨어나 야 합니다

발생 하면 대부분의 경우에서 깨울 수 있습니다 위로 3 오전에 방문 하 고 계획을 수정 합니다 없는 계획 수정 알고 있는 경우에 거래의 큰 Dmv를 이해 그를 신용 하는 방법 및 찾을 수 이 정보입니다 있지만 그렇게 이 모든 것이 사라집니다

이 자동으로 수행 합니다 >>를 멋진 다른 두 가지는 인덱스를 만들 색인 및 드롭 인덱스입니다 것입니다 이것은 무엇입니까 이 퀘스트 할 때 자동으로 수행 하 에 있는 경우 인덱스? 말 그대로 야 만들고 인덱스 적용? >> 말 그대로 >> 보여 줍니다 해 드리죠

>> 확인 합니다 >>를 설정 하는 자동 조정 모든이 작업 시작 백 엔드에 발생 합니다 여기에 스크롤할 수 고 아래로 조금 하 고 이제 선택 성능 권장 사항입니다 모두를 추적할 수는 여기에서 즉 자동 권장 사항 조정을 적용 합니다 여기에서 볼 수 있듯이 고 현재는 대부분 보류 중인 상태입니다

자동 조정 처리 사용자 작업 이므로 하지 않는 것 작업 하는 경우 데이터베이스는 아래 높은 사용률입니다 기다리는 지금 적용 하는 적절 한 시기 사용자의 작업 부하 영향을 받지 않습니다 또한 모든 즉 자동 작업 가 조정 되어 비 됩니다 따라서, 인덱스를 만들 경우에 인덱스를 자동으로 생성 됩니다 이것은 데이터베이스에 작업을 차단 하지 않습니다

그런 일반적인 설정 해야 하는 경우 특정 열에 대해 인덱스 및 해당 열을 삭제 하려고 합니다 차단 됩니다 SQL Server 알려 이 인덱스에 이미 삭제 하려는 경우 인덱스의 첫 번째, 및 그런 다음이 열을 삭제할 수 있습니다 그러나 만든 자동 조정 이 색인 후 색인 것 으로 이동 작업 패스를 줍니다 한 추가적인 중요 한 여기서는, 및 어떻게 보여 수의 적용 권장 사항은 다음과 같습니다

확인 하 고 이제는 성공적인 상태입니다 이 모든 것을 볼 수 있습니다 정보를 알려,이 봐, 이 어떻게 되었습니까 정보를 도와 줘, 데이터베이스를 어떻게 향상 않는 것? 감소 d2 사용자가이 많이 이것은 수 향상 된 쿼리 수입니다 약간의 쿼리 이 인덱스 때문에 이전 버전으로 돌아가면 인덱스의 크기입니다

가이 말하는 모든 인가요 자동 조정 작업 확인 후 적용 되 고 있습니다 베이스 라인을 유지할 것 레이스, 권장 적용 하 고 확인 하 고는 권장 정말 멋 있 었 어입니다 좋은 사람이 되었으면 하 고 이 보고서를 제공 합니다 이렇게 이야기 하면, 이것은 얻을 수 있는 개선 따라서 자동 조정 합니다 여기에 권장 되는 에 대 한 좋은 이유가 없습니다

데이터베이스 수 있습니다 자동으로 사라집니다 지도록 하 고 부른 와 함께 향상 됨 자동 조정 합니다 >>만 수행 하 고 있는 무엇에 영향을 주지 하는 방법의, 때문에 수행 되 고 있는 경우 높은 사용률 당신은 가능성이 높습니다 에 검은 금요일입니다 에 반영 되지 이러한 모든 것 드립니다

>> 연기는 물론 알아 볼 작업을 하지만, 기회를 나중을 위해 연기 >> 지금이 말 그대로 전자 회계사에 대 한 것에 SQL 데이터베이스에서 SQL 데이터 대기 중임을 돕습니다 항상 번호 말씀 몇 가지 권장 사항이 있습니다 계속 진행을 하 고 대신해 드립니다 확인 하 게 됩니다 다음 하면 어떻게 향상 될

>> 정확 하 게 >>, 개선 하지 않은 것과 뭐, 알고 계십니까 단지 흘러갈 거 야 >> 예, 정확 하 게 >>, 이렇게 하 고 가 있는 특정 왜곡 하는 우리가 해야 할 또는 단지 모든 것은? >> 모든 전부를 Azure에서 사용할 수 있습니다 >>를 놀라운, 그렇게 여기서 사람들이 하 게 이동할 수 있습니까 이 대 한 자세한 내용을 보려면 자세한 내용을 원하면? >> 좀 배우고와 링크 또한 여기에 게시 나에 게 접근할 수 있습니다

의견에 확실히 내가 곧 도착 회신 하는 경우 질문이 있습니다 >>, 이것은 놀라운입니다 해야 우리가 전에 Neanderthals, 거기에 이동 하 고 우리 고유 인덱스를 만듭니다 >> [웃음] >>이 쿼리 계획을 살펴보고 성능 등입니다 에 대 한 많은 감사합니다

우리와 함께 몇 시간을 소비합니다 우리 한 된 학습에 대 한 자동 조정을 수행 하는 방법 SQL Azure 데이터베이스를 Azure 금요일에 [음악]

PL/SQL tutorial 73: Bulk Collect with SELECT-INTO statement in Oracle Database

인터넷 최대 무엇입니까? 내가 RebellionRidercom에서 마니 오전 다시 한번 환영합니다

우리가 대량으로 도입 완료 이제 그것은 조치를 취할 시간이다, 수집 앞서 및 PL / SQL 일괄 오라클에서 SELECT-INTO 문 절을 수집 사용하는 방법 데이터 베이스 지금까지 우리는 대량 모두에 의한 오버 헤드를 줄일 수에 관한 수집 사실을 알게 컨텍스트는 쿼리의 효율성을 높이기 위해 전환됩니다 의 그 말은 무엇을 이해하려고 노력하자 [코드 1] 여기서 우리는 PL / SQL 프로그램을 가지고있다 이 프로그램의 실행 섹션은 SQL 작업을하고 SQL 작업 구성 SELECT 문입니다

이 SELECT 문은 열 "이름"의 모든 데이터를 검색한다 직원 테이블과 우리가 선언 절에서 만든 컬렉션으로 저장 같은 프로그램의 내 경우에는 직원 테이블 (107 개) 기록이있다 그것은 귀하의 경우 다를 수 있습니다 우리는이 프로그램을 실행할 때 PL / SQL 런타임 엔진은 모든 PL / SQL 문을 실행합니다 그러나 어떤 SQL 작업을 건너 것 즉시로는로 제어를 전송합니다 는 SQL 런타임 엔진

SQL 엔진은 명령문을 처리하고 다시 PL / SQL 엔진에 결과를 반환합니다 우리의 경우 SQL 작업은 모두 처음 검색하는 SELECT 문입니다 직원 테이블의 이름 앞서 언급 한 바와 같이 수단 내 직원 테이블에 총 107 개 기록이있다 제어는 SQL에서 SQL 엔진에 PL / SQL 엔진에서 107 번, 107 번 이동합니다 PL / SQL 엔진에 엔진 총 PL / SQL 및 SQL 런타임 엔진 사이 (214 개) 제어 점프가있을 것입니다 우리가 이전 튜토리얼에서 컨트롤의 더 높은 도약을 배운 것처럼, 더는 것 결과적으로 성능이 저하됩니다 오버 헤드합니다

이것은 우리가 사이에 그 제어 점프를 줄일 수있는 옵션을 찾을 필요가 있다는 것을 의미 엔진 그 옵션은 대량 수집 절입니다 대량 수집 절은 하나의 컨텍스트 스위치에 다수의 스위치를 압축하는 차례로 쿼리의 성능을 향상시킵니다 그럼 앞으로 이동하고이 코드를 수정할 수 및 대량으로 절을 수집 사용하는 방법 SELECT-INTO 문 그 한 가지 내가 분명히하자 전에이 실행에 올릴 더미 코드는 우리가 같은 오류 우리는 SQL 문을 사용하여 로컬로 만든 모음을 사용할 수 없기 때문에 여기서 뭐

난 그냥 당신이 모든 컨텍스트 전환이 무엇을 이해하고 어떻게 작동하는지 확인하기 위해이 코드를 사용했습니다? 이제 우리는이 코드를 수정하고이 일을 너무 BULK로 절을 수집 있는지 확인합니다 그걸하자 SERVEROUTPUT ON은 SET; 알리다 TYPE OF VARCHAR2 nt_fName가 테이블 (20); FNAME nt_fName; SELECT FIRST_NAME의 BULK은 INTO FNAME를 수집 BEGIN 직원 FROM; 종료; / 여기에 우리가 완전히뿐만 아니라 수정 최적화 된 PL / SQL 벌크 코드를 수집합니다 또한, 당신은 작동이 시간을 것을 확신합니다 그러나 전에 그것을 실행

의 처음 우리가 여기서 무슨 짓을했는지 보자 선언 부분은 여전히 ​​동일합니다 그것은 단지 로컬 PL / SQL의 중첩 테이블은 수집과 대응 포함 우리의 중첩 된 테이블 형식의 컬렉션 변수입니다 당신은 PL / SQL 중첩 테이블로 작업하는 방법을 알아 내 PL / SQL 자습서 (51)을 참조 할 수 있습니다 오라클 데이터베이스입니다 모든 링크는 설명에 있습니다

그럼 우리가 실행 섹션이 있습니다 이 섹션의 내부에서 우리는 SELECT-INTO 문을 가지고있다 이 문장은 다시의 이름 열에서 모든 레코드를 검색한다 직원 테이블 그러나 키워드 INTO 우리가 "대량 수집"절을 지정한 직전에이 시간; 이는 완전히 여기에 게임을 변경합니다 이 단일 조항 만이 코드의 전체 실행 프로세스를 변경합니다

여러분에게 그 방법을 말씀 드리겠습니다 이 프로그램의 실행에 PL / SQL 엔진은 SQL 작업을 통해 올 때, 그것을 의지 클럽 모두 107 컨텍스트는 하나 개의 컨텍스트 스위치로 스위치와 함께 보내 하나의 SQL 엔진이 이동하려면, 대신에 SQL에 개별적으로 전송 엔진과 그 반대 그것은이 시간 대신 (214 개) 스위치 우리는이 컨텍스트 스위치가됩니다 것을 의미합니다 SQL에 PL / SQL에서 하나와 PL / SQL 엔진에 SQL에서 하나 그리고 강력한 대량으로 모든 덕분에 절을 수집합니다

이 SELECT-INTO 문이 인출 된 데이터를 인쇄 할의도 루프를 추가하자 직원 테이블 및 수집 nt_fName에 저장 그래서 우리는 우리가 테이블에서 검색 한 레코드 수를 볼 수 있습니다 1fName

count 루프에서 IDX에 대한 DBMS_OUTPUTPUT_LINE (IDX || ' – '|| FNAME (IDX)); END LOOP; 여기에서 우리는 우리가 단지에 가져온 모든 요소를 ​​인쇄됩니다 우리 FOR 루프를 컬렉션 이제이 코드를 실행하고 결과를 볼 수 있습니다 하지만 그 전에 내가 그 엄지 손가락 치고 물어 빠른 초 할게요 버튼 이 비디오처럼 이상과 같은 흥미로운 튜토리얼을 만들기위한 내게 동기를 유지처럼 매일

또한 많은 같은 동영상이 와서 아직 가입해야합니다 않습니다 즉 이제 가서이 PL / SQL 프로그램을 실행하게 말했다되고 여기에 우리의 결과입니다 당신이 볼 수 있듯이 우리는 성공적으로 직원 테이블에서 (107 개) 기록을 검색했다 우리는 강한 우리에게주는 커서의 도움으로이 코드 미세 조정을 촉진 할 수 우리의 쿼리를 제어 할 수 있습니다

우리는 다음 튜토리얼에서 다룰 것이다 그래서 우리는 BULK는 PL / SQL 수거를 사용하는 방법을 배우게됩니다 다음 튜토리얼에서와 같이, 계속 지켜봐 주시기 바랍니다 쿼리의 성능을 최적화하기 위해 커서 즉 오늘은 여기까지 희망이 튜토리얼은 컨텍스트 스위치가 발생하는 방법을 배우는 당신을 돕고 무엇이 그들의입니다 쿼리의 성능에 미치는 영향 또한, 우리는 BULK를 사용할 수있는 방법 컨텍스트 스위치에 의한 오버 헤드를 극복하기 위해 COLLECT 과 PL / SQL 쿼리의 성능을 향상시킬 수 있습니다

이것은 SELECT INTO 문을 대량 수집 조항에 대한 튜토리얼입니다 시청 주셔서 감사합니다 이 RebellionRidercom에서 마니이다

Energy Efficient Buildings – ExcEED Database with Spanish subtitles

이는 건물 85 %는 가열 및 냉각을 위해 예정의 EU의 최종 에너지 소비의 40 %를 차지하고 있다고 추정된다 효율적인 새로운 건물은 주택 재고의 증가 비율을 대표하고 온실 가스 (온실 가스) 배출을 줄이기위한 유럽의 노력을 보여줍니다

이제 우리는 최근 건설 부문에서 품질과 에너지 효율성을 개선하기 위해 만든 것을 배울 피할 필요가 있습니다 현대적인 건물을 넘어 정보로 잘 구조화 된 데이터의 단단한 기반을 만드는 아이디어을 초과 데이터베이스의 모든 데이터가 저장 및 분류 프로젝트 보고서를 나타내는 경우, 데이터베이스와 관련된 도구는 지성이다 건물을 시작으로, 데이터를 정보로 변환 한 후 영향을 지식에있다 건설 부문 건물 관리자, 기획자 및 의원의 세 가지 핵심 선수 원은뿐만 아니라 다음 세대에 기존 건물과 지역의 지식이됩니다 영향을 닫습니다

이 프로젝트는 투명성과 에너지 성능 계산의 비교에 대한 요구에 응답합니다 주요 성과 지표는 계량 및 에너지 효율성과 환경의 질에 대한 데이터를 비교하기 위해 개발 될 것이다 고급 도구는 건물의 지리적 그룹, 건축 수준 및 지역 수준에서 데이터를 분석하고, 유럽 수준에서 이것은 것이다 : 건물의 에너지 성능에 대한 계획에 대한 기술 정보를 제공합니다; 건물과 그것을 조절하는 방법의 에너지 소비에 건물의 관리자에게 알려; 그는 주택 재고의 에너지 효율 개선에 입법의 영향에 국회의원을 알려 드릴 것입니다 건물의 에너지 사용 데이터에 가까운 격차를 초과 : 데이터베이스 및 플랫폼을 만들 수있는 데이터의 원활한 통합을 조율; 사용자에게 즉각적인 가치를 제공하는 정보를 배포; 성능 벤치 마크를 결정하는 단계; 및 설문 내부의 품질을 수행

데이터베이스 및 도구는 의사 결정을 지원하기 위해 전문 지식을 제공 할 것이다 향후 3 년간 개발 건물의 건물 및 그룹이있을 수 있습니다 약점뿐만 아니라, 특정 기술의 영향을 측정을 식별합니다 데이터베이스 및 도구는 에너지 효율, 건강하고 쾌적한 건축 환경을 만드는 데 필요한 지식을 높이기 위해 노력하고 초과 초과 다섯 개 유럽 기관의 전문가의 협력을 촉진합니다 컨소시엄은 연구 기관, 비영리 단체 및 구성 광범위한 데이터 모니터링 경험, 분석, 신 재생 에너지, 에너지 시스템, 정책 등을 통해 컨설턴트 우리는 트위터에 우리를 따르거나 링크드 인에 우리 그룹에 가입하는 것이 좋습니다

Version based database migration with Liquibase

안녕, 내가 thoughts-on-javaorg하고 오늘부터 쏘븐 얀센 해요, 내가 얘기하고 싶지 Liquibase와 버전을 기반 데이터베이스 마이그레이션

응용 프로그램에 대한 데이터베이스 만들기 여러 버전을 지원하지 않아도만큼 쉬운 것 같다 또는 큰 팀에서 작동합니다 당신은 당신의 데이터베이스 모델에서 SQL 스크립트를 생성 또는 최악의 경우, 테스트 데이터베이스에서 필요한 문을 내보낼 수 있습니다 그런 다음 수동으로 실행하거나 자동으로 할 JPA를 사용할 수 있습니다 이 방법은 즉시 응용 프로그램의 여러 버전을 지원할 필요가 작동하지 않습니다 그리고 테스트 데이터베이스에서 필요한 변경을 추출 거대한 엉망이 될 때 팀의 크기 변화의 수는 증가한다

데이터베이스 업데이트 스크립트를 만들 때 이러한 문제를 방지 할 수 있습니다 다음 버전에서 작업하는 동안, 와 자식의 코드와 함께 보관 또는 어느 버전 제어 시스템 당신은 사용합니다 때마다 누군가가 최신 코드 변화를 가져, 그는 또한 필요한 데이터베이스 변경을 얻을 것이다 장소에 적절한 도구로, 당신은 자동으로 이러한 변경 사항을 적용 할 수있을 것입니다 그와 함께 당신을 도울 수있는 하나의 도구 Liquibase입니다 Liquibase는 APL 2

0하에 발표 오픈 소스 도구입니다 그것은 자동화를 구현하는 당신에게 도구 세트를 제공합니다, 응용 프로그램의 버전을 기반으로 데이터베이스 마이그레이션 그 혜택 중 일부는 필요한 모든 업데이트의 순차적 실행됩니다 가장 최근의 데이터베이스 버전에 도착, 자동 생성 실패 업데이트 롤백 작업의 실행 그리고 업데이트 작업의 데이터베이스 독립적 인 정의 동영상이 시리즈에서, 어떻게 응용 프로그램에서 이러한 혜택을 모두 사용하는 방법을 보여줍니다 이제 데이터베이스의 생성부터 시작하자 나는 어떻게 다음 비디오를 업데이트하는 방법을 보여 전에

데이터베이스 변경 로그는 XML, JSON, YAML 또는 SQL 파일입니다 이는 데이터베이스를 업데이트하기 위해 수행하는 데 필요한 모든 변경 사항에 대해 설명합니다 대부분의 경우, 각 릴리스 1 개 파일을 만들려고합니다 각 파일은 하나 개 이상의 변경 세트로 구성되어 있습니다 변경 집합은 Liquibase 한 트랜잭션 내에서 실행 변경의 세트를 설명한다 당신이 원하는대로 당신은 세트에 많은 변화를 추가 할 수 있습니다

그러나 롤백 중에 문제가 발생하지 않도록하기 위해, 당신은 세트 당 하나 이상의 논리적 인 변화를 정의해서는 안된다 각 변경 집합은 저자와 ID의 이름으로 식별됩니다 변경 로그 파일의 이름과 함께 저장이 정보를 Liquibase 데이터베이스 변경 로그 테이블에 실행 된 변경 세트에 추적 할 수 있습니다 의 새 데이터베이스 테이블을 만들 3 명 변경 집합에서 살펴 보자, 기본 키, 및 외래 키 제약 조건 Liquibase은 그보다 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다

당신은 기존 테이블을 변경할 수 있습니다, 실행 요구 사항을 정의 오류를 처리하기 위해 롤백 명령을 제공 데이터를로드 할 수 있습니다 하지만 지금의 새 데이터베이스의 생성에 초점을 맞출 수 있습니다 나는 다음 동영상 중 하나에 당신에게 다른 기능을 보여줍니다 여기에서 생성하는 변경 집합을 볼 수 있습니다 컬럼과 테이블 저자 아이디, 이름, 성 및 버전 CreateTable에서 요소를 만들려는 테이블의 이름을 정의 할 수 있습니다

그 꼭대기에, 당신은 같은 다른 속성을 지정할 수 있습니다 데이터베이스 스키마 또는 테이블의 이름입니다 또한 중첩 된 속성으로 적어도 하나 개의 열 태그를 제공해야합니다 이 예제에서는 사용 이러한 태그의 4를 정의하는 저자 테이블의 4 데이터베이스 열 속성 이름과 유형은 새 열을 정의해야합니다 Liquibase도 추가 속성 세트를 지원합니다 어떤 당신은 기본값을 제공하는 데 사용할 수있는, 인코딩을 지정하거나 코멘트를 설정합니다

또한 기본 키를 정의하는 제약 태그를 사용할 수 있습니다, NOT NULL, 독특한, 외래 키 또는 캐스케이드 제약 내가 널하지 제약 조건을 만들려면이 예에서 사용 ID와 버전 열에 대한 ID와 버전 당신이 볼 수 있듯이, 변경 집합의 정의는 간단하다 어떤 SQL을 필요로하지 않습니다 언제나처럼, 이것은 좋은 일 수있다 그리고 나쁜 일 Liquibase는 SQL 문을 생성합니다 데이터베이스에 대해 당신이 사용하고 싶습니다

즉, 데이터베이스 독립적 인 업데이트 스크립트를 만들 수 있습니다 하지만 예상치 못한 문을 실행의 위험에 당신을두고 그러므로 당신은 항상 생성 된 SQL 문을 테스트해야합니다 나는 어떻게 수출하는 방법을 보여줍니다 이 비디오의 끝 부분에있는 SQL 문을 실행합니다 당신은 기본 키를 정의하지 않은 경우에는 테이블을 만들 때, 당신은 addPrimaryKey 태그와 제약 조건을 추가 할 수 있습니다 나는 기본 키 제약 조건을 추가하려면 여기를 사용 책 테이블의 ID 열에

이 두 속성은 필수입니다 당신은 제약 조건의 이름을 제공하기 위해 추가적인 것들을 제공 할 수 있습니다, 스키마, 카탈로그 또는 테이블 그리고 당신은 외래 키 제약 조건을 추가 할 수 있습니다 addForeignKeyConstraint 태그 그런 다음 제약 조건의 이름을 제공해야합니다, baseColumnNames 및 baseTableName, 즉, 당신이 제약 조건을 추가 할에 열 및 테이블을 정의 그리고으로 referencedColumnNames 및 referenceTableName, 즉, 열을 정의하고 테이블되는 외부 키 포인트 OK, 당신은 지금 당신이 사용할 수있는 기본 태그를 이해 응용 프로그램의 초기 데이터베이스를 만듭니다 하지만 걱정하지 마세요, 당신은이 파일을 직접 작성할 필요가 없습니다 당신은 이미 기존 데이터베이스가있는 경우

기존 응용 프로그램에 Liquibase을 추가 할 수 있습니다 또는 당신은 모델 및 테이블 모델을 수출하기 위해 도구를 사용합니다 이러한 상황에서는 Liquibase하자 훨씬 쉽게 필요한 문을 생성합니다 당신은 연결 정보를 제공하여 해당 작업을 수행 할 수 있습니다 그리고 Liquibase 명령 행 클라이언트에 generateChangeLog 명령 여기서 당신은 내 로컬 PostgreSQL 데이터베이스에 대한 예를 볼 수 있습니다 나는 PostgreSQL을의 JDBC 드라이버를 사용하도록 Liquibase 클라이언트에게 내 로컬 데이터베이스의 조리법 스키마에 연결하려면, 동일한 데이터베이스를 생성하는 변경 로그를 생성 할 그리고 db

changelog-10xml 파일에 쓰기 myFiles 디렉토리입니다 여기에서 생성 된 변경 로그를 볼 수 있습니다 당신이 볼 수 있듯이, Liquibase 저자로 내 현재 사용자 이름을 사용 및 포스트 픽스로 "생성"첨가 그것은 또한 ID의 접두사를 생성합니다

이미 데이터베이스가있는 경우, 변경 로그를 생성하면 직접 작성하는 것보다 훨씬 쉽고 빠르다 그러나 언제나처럼, 생성 된 변경 집합을 검토하는 것을 잊지 마세요 당신이 확신 할 수 있도록 그들은 당신의 기대를 충족 당신이 변경 로그를 실행하기 전에, 당신은 항상해야 수출 및 생성 된 SQL 문을 검토합니다 일부 데이터베이스 관리자는 자신의 내부 문서에 대한 스크립트를 필요 또는 그들은 노골적으로 그들 자신을 검토하지 않은 변경 사항을 수행하는 데 거부합니다 이 모든 상황에서, 당신은 필요한 SQL 문을 생성하는 Liquibase의 명령 행 클라이언트를 사용할 수 있습니다 그리고 파일에 기록

여기에 내가 Liquibase에게하는 예를 볼 수 있습니다 내 로컬 PostgreSQL 데이터베이스에 연결하려면, 필요한 업데이트를 결정 그리고 SQL 문을 생성합니다 당신은 생성과 변경 로그를 직접 확인 한 후 또는를 만드는 명령 행 클라이언트를 사용, 당신은 그것을 실행하는 여러 옵션 중 하나를 선택할 수 있습니다 나는이 비디오에서 명령 행 클라이언트를 사용하여 하지만 당신은 또한 데이터베이스를 만들 받는다는 플러그인을 사용할 수 있습니다 빌드 또는 배포 프로세스의 일부로 또는 당신이 서블릿을 사용할 수 있습니다, 봄 또는 CDI 리스너가 자동으로 생성하는 또는 응용 프로그램 시작시 데이터베이스를 업데이트합니다 변경 로그를 기반으로 Liquibase는 테이블을 생성 그리고 test_liquibase 스키마의 순서 그리고 당신은 여기에서 볼 수 있듯이, Liquibase 모든 변경 집합의 실행을 문서화 databasechangelog 테이블이다

이 업데이트 프로세스의 향후 실행에 대한이 정보를 사용합니다 변경 집합을 실행해야하는 결정합니다 OK, 그 오늘은 여기까지 당신이 최대 절전 모드에 대한 자세한 내용을 원한다면, 당신은 자바 라이브러리의 여유 생각에 가입해야합니다 그것은 당신에게 회원 전용 콘텐츠를 많이 무료로 액세스 할 수 있습니다 최대 절전 모드 5의 자바 8 지원에 대한 전자 책 등 나는 아래의 동영상 설명에 대한 링크를 추가합니다 그리고 오늘의 비디오를 좋아하는 경우에, 그것에게 엄지 손가락을 포기하고 아래에 가입하시기 바랍니다

W8 Lecture: Working with Databases

데이터베이스 작업 우리가 보았 듯이, LINQ는 XML 작업에 유용한 도구이다 이제 우리는 LINQ 데이터를 조회 할 수 있도록 그 객체를 저장하는 데이터베이스를 만들어 봐

"데이터에 대한 지속적인 구조화 된 창고"와 같은 구조를 사용하여 LINQ 찾을 신뢰할 수있는 지표를 사용할 수 있습니다 교과서는 다음과 같이 데이터베이스를 정의 데이터 조작 SQL 또는 구조화 된 쿼리 언어는 관계형 데이터베이스를 사용하는 임베디드 코드를 사용하여 통합 할 수 있습니다 또는 문자열 당신은 비주얼 스튜디오에서 로컬 테스트 코드하기 위해 마이크로 소프트 SQL Server Express를 설치할 수 있습니다 사용하여 코드 첫 번째는 객체는 SQL을 알 필요없이 데이터베이스에 저장, C #으로 작성하고 액세스 할 수 있습니다

코드 첫째을 지원하는 클래스 라이브러리는 추상 데이터 개체로 엔티티를 사용하는 개체 관계 모델의 일부입니다 또한 ADONET 엔티티 프레임 워크라는 엔티티 프레임 워크 클래스, 속성을 매핑하는 객체 관계 맵핑 사용하고, 테이블에 개체, 열 및 행은 ADONET을 사용하여 관계형 데이터베이스를 만들려면 사용 (var에 dB = 새로운 BookContext ()) {var에 쿼리 = dbStores의 가게에서 store

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