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合并两个SQL表中的数据以在另一个表中创建新条目

是通过使用SQL的JOIN操作来实现的。JOIN操作允许将两个或多个表中的数据连接在一起,以便在一个新的表中创建新的条目。

在SQL中,常用的JOIN操作有以下几种类型:

  1. 内连接(INNER JOIN):返回两个表中匹配的行。只有在两个表中都存在匹配的行时,才会返回结果。
  2. 左连接(LEFT JOIN):返回左表中的所有行,以及右表中与左表匹配的行。如果右表中没有匹配的行,则返回NULL值。
  3. 右连接(RIGHT JOIN):返回右表中的所有行,以及左表中与右表匹配的行。如果左表中没有匹配的行,则返回NULL值。
  4. 全连接(FULL JOIN):返回左表和右表中的所有行,如果某个表中没有匹配的行,则返回NULL值。

下面是一个示例,演示如何使用INNER JOIN将两个表中的数据合并到另一个表中:

代码语言:txt
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INSERT INTO 新表名 (列1, 列2, 列3)
SELECT 表1.列1, 表1.列2, 表2.列3
FROM 表1
INNER JOIN 表2 ON 表1.列 = 表2.列;

在上面的示例中,需要将表1和表2中的数据合并到新表中。通过INNER JOIN将表1和表2连接在一起,并使用SELECT语句选择需要插入新表的列。最后,使用INSERT INTO语句将选择的数据插入到新表中。

需要注意的是,具体的表名、列名以及新表的名称需要根据实际情况进行替换。

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翻译:The Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree)

高性能事务系统应用程序通常在提供活动跟踪的历史记录表;同时,事务系统生成$日志记录,用于系统恢复。这两种生成的信息都可以受益于有效的索引。众所周知的设置中的一个例子是TPC-a基准应用程序,该应用程序经过修改以支持对特定账户的账户活动历史记录的有效查询。这需要在快速增长的历史记录表上按帐户id进行索引。不幸的是,基于磁盘的标准索引结构(如B树)将有效地使事务的输入/输出成本翻倍,以实时维护此类索引,从而使系统总成本增加50%。显然,需要一种以低成本维护实时索引的方法。日志结构合并树(LSM树)是一种基于磁盘的数据结构,旨在为长时间内经历高记录插入(和删除)率的文件提供低成本索引。LSM树使用一种延迟和批量索引更改的算法,以一种类似于合并排序的有效方式将基于内存的组件的更改级联到一个或多个磁盘组件。在此过程中,所有索引值都可以通过内存组件或其中一个磁盘组件连续进行检索(除了非常短的锁定期)。与传统访问方法(如B-树)相比,该算法大大减少了磁盘臂的移动,并将在使用传统访问方法进行插入的磁盘臂成本超过存储介质成本的领域提高成本性能。LSM树方法还推广到插入和删除以外的操作。然而,在某些情况下,需要立即响应的索引查找将失去输入/输出效率,因此LSM树在索引插入比检索条目的查找更常见的应用程序中最有用。例如,这似乎是历史表和日志文件的常见属性。第6节的结论将LSM树访问方法中内存和磁盘组件的混合使用与混合方法在内存中缓冲磁盘页面的常见优势进行了比较。

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