Navicat Monitor 最近剛剛發佈了版本 3。不出所料,它包含許多卓越的新功能,以及改善了大量現有功能。版本 2 和版本 3 之間最值得關注的改變是增加了對 PostgreSQL 的支援,包括用於 PostgreSQL 執行個體的 SQL 效能分析工具。
今天的文章將講述如何設定 Navicat Monitor 3.0 以監控你的PostgreSQL執行個體。
Navicat Monitor 2.0 發佈感覺就像是昨天才發生的事,這個出色的產品加入了很多很棒的新功能。現在,3.0 版本再引入了更多卓越的功能,包括:
- 支援監控 PostgreSQL 執行個體。
- 支援用於 PostgreSQL 執行個體的 SQL 效能分析工具。
- 增強的查詢分析器。
- 增強的費時查詢功能。
- 許多其他新功能及改善。
當然,Navicat Monitor 的所有現有功能都保持不變,包括:
- 無代理程式架構
- 即時效能監控
- 輕鬆查看你的執行個體目前的運行狀況
- 進階的根本原因分析
- 設定自訂的警示臨界值
- 透過電子郵件、簡訊或 SNMP 取得通知
- 複寫監控
- 強大的查詢分析器
- 以及更多
在今天的文章中,我們將看看全新的 Navicat Monitor 3.0,重點是上面列出的新功能。
資料表名稱
命名慣例是一組規則(成文的或未成文的),用來提高資料模型的可讀性。你可以在命名資料庫內的任何內容時套用這些規則,包括資料表、欄、主索引鍵和外部索引鍵、預存程序、函式、檢視等。但你不需要將規則套用到所有資料庫物件。例如,只將命名慣例規則套用到資料表名稱和欄名稱。這全由你的決定,因為使用命名慣例不是強制性的,但仍然有它的好處。本系列文章分為三部分,將介紹一些普遍常用的命名慣例,並講解一些制定你專屬的命名慣例的技巧。第 1 部分文章將介紹資料表名稱,而第 2 部分將重點介紹欄名稱。最後,第 3 部分將介紹其他資料庫物件的命名慣例,例如外部索引鍵、程序、函式和檢視。
人工智能(AI)時代正式到來!在新王者決定要我們強化機器之前,讓我們充分享受他們提供的所有好處以及許多讓生活更輕鬆的方式。例如由 OpenAI 開發的人工智能聊天機器人 ChatGPT,它能夠為廣泛主題的問題提供非常準確的答案而受到讚賞。而且,儘管 ChatGPT 可能還沒有讓我們的工作過時無意義,但已證明它非常擅長處理資料集,就像 DBMS 一樣。在今天的文章中,我們將探索如何利用 ChatGPT 作為像 Navicat 這樣的專業資料庫開發和管理工具的補充。
子查詢可以分為兩類:
- 非相互關聯(簡單)子查詢獨立於其包含(外部)陳述式獲得其結果。
- 相互關聯子查詢參考其外部查詢的值以便執行。
當非相互關聯子查詢執行時(獨立於外部查詢),首先執行子查詢,然後將其結果傳遞至外部查詢。與此同時,相互關聯子查詢通常會在執行之前從其外部查詢中獲得值。當子查詢傳回結果時,它將其結果傳遞至外部查詢。
現在我們知道相互關聯子查詢和非相互關聯子查詢有何不同,本文將介紹如何在 Navicat Premium 16 中編寫相互關聯子查詢。
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