SQLite中的B-Tree实现细节分析_数据库文摘

来源:脚本之家  责任编辑:小易  

Service:Service 是android的一种机制,当它运行的时候如果是Local Serv

SQLite在存储在外部的数据库是以B-Tree来组织的。关于B-tree的细节,参考

**

** Donald E. Knuth, THE ART OF COMPUTER PROGRAMMING, Volume 3:

select a.id,a.name,b.time from a,b where a.id=b.id

** "Sorting And Searching", pages 473-480. Addison-Wesley

执行sql, alter table tablename change old_field_name

** Publishing Company, Reading, Massachusetts.

sqlite 没用过 有rownumber函数么?rownumber() over() 你试下能

**

基本思想是文件包含的每一页都包括N个数据库入口和N+1个指向子页的指针。文件分成很多页存储。为什么这么干,因为内存分页管理机制闹得。外存中每个页就是B树的一个节点。

下载完文件后,如下操作:1. 退出正在运行的所有程序。2. 单击开始,然后单击运行。3. 键入 re

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当然有区别了,生产普通肥皂是用各种动、植物油和氢化油,一般不用经过复杂的精制处理;生产香皂是用牛油、羊油和椰子油,制皂以前要经过碱炼、脱色、脱臭的精制处理,加工香皂的工序多,而且复杂。香皂的香气芬芳,是因为在加工过程中加入了1%—1.5%的香精,有的高档香皂加入的香精量更多。香皂的去污能力比普通肥皂差,一般不用于洗衣物,只能洗洗不太脏的衣物.肥皂都是用来洗衣服的,其注重对衣物的去污性,而衣服与肌肤的差别想必不用我说。能洗净衣服,但不具备香皂有效成分的渗透吸收性。用肥皂洗手也没香皂洗得那么香,添加「界面活性剂」,来增加泡沫,加了这么多化学物质,难怪用肥皂洗后皮肤会问题多多而一般人也就舍弃它不用了

| Ptr(0) | Key(0) | Ptr(1) | Key(1) | ... | Key(N-1) | Ptr(N) |

一些文章上说乔心是现实版的曲筱绡,我认为曲虽然嚣张跋扈但是至少她对朋友是真心的虽然她的方式我并不赞同,毕竟我现在还没有建立一个完善的世界观。但至少我明白对消防官兵应该尊重。我不相信乔心这么大个人会连这些事都不知道。退一步讲,她家那么富有,一定会有公关方面的人脉,他父母会让这些不利于女儿的事件报道出来吗。你们又不是不知道有多少不利于其个人利益的事件被压下来,例子就不用我列举了吧,还要一个一个查,我的流量不够用啊,你们一定会知道些的。拐回来说这极有可能就是一个剧本,骗我的流量,骗我的点击量,等这一阵的风波过了在给乔心洗白白。袁姗姗古力娜扎当初一个被骂滚出娱乐圈一个被送骨灰盒现在不都是挺白的嘛,白里

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当然有区别了,生产普通肥皂是用各种动、植物油和氢化油,一般不用经过复杂的精制处理;生产香皂是用牛油、羊油和椰子油,制皂以前要经过碱炼、脱色、脱臭的精制处理,加工香皂的工序多,而且复杂。香皂的香气芬芳,是因为在加工过程中加入了1%—1.5%的香精,有的高档香皂加入的香精量更多。香皂的去污能力比普通肥皂差,一般不用于洗衣物,只能洗洗不太脏的衣物.肥皂都是用来洗衣服的,其注重对衣物的去污性,而衣服与肌肤的差别想必不用我说。能洗净衣服,但不具备香皂有效成分的渗透吸收性。用肥皂洗手也没香皂洗得那么香,添加「界面活性剂」,来增加泡沫,加了这么多化学物质,难怪用肥皂洗后皮肤会问题多多而一般人也就舍弃它不用了

Ptr(0)指向的页上的所有的key的值都小于Key(0)。所有Ptr(1)指向的页和子页的所有的key的值都大于Key(0),小于Key(1)。所有Ptr(N)指向的页和子页的key的值都大于Key(N-1),等等。

有句话这样说“男戴观音女戴佛”。而这观音和笑佛一般都是由玉做成的,寓意着升官发财和笑口常开。还有人说玉本温良,对于人体有着各种的好处,同时玉器可以镇宅辟邪。难道带一块玉在身上对于我们身体真的有很大的好处吗?从本质上来说玉就是一种石头而已,并没有那么多超然的功效。有人说玉中含有许多的微量元素和矿物质,不仅可以供人吸收和吸收人体中多余的有毒物质,但你想想你身体缺少的微量元素和矿物质一块玉能补充多少,更何况只是皮肤的吸收呢?这里面提供给人体的可以说微乎其微到忽略不计了。另外,有人会说玉有着镇压邪物的功能,当自己遇到不干净的东西的时候,玉能够有效的保护你,让自己免遭一难。当然,玉温良的本质,被认为能够

为了知道一个特定的key,需要从磁盘上以O(long(M))来读取,其中M是树的阶数。内存中找不到了,就发生缺页中断。

主要是解决内存中找不到的问题。一方面换出来一些。一方面换进去一些。换进去的时候要找到他们再硬盘的哪个页面上啊。

(B树的优点就是适合于用块儿存储的存储设备上。)利用所以,可以知道他们们在哪个页面上。

在SQLite的实现中,一个文件可以含有1个或的过独立的BTree。每一个BTree由它的根页的索引来标识。所有入口的key和数据组成了有效负荷(payload)。数据库的一页有一个固定的有效负荷总量。如果负荷大于了预先设定的值,那么剩余的字节就会被存储在溢出页上。一个入口的有效负荷再加上前向指针(the preceding pointer)构成了一格(cell)。每一页都有一个小头部,包含了Ptr(N)指针和其它一些信息,例如key和数据的大小。

格式细节

一个文件分成了多个页。第一页叫做页1,第二页叫做页2,一次类推。页的个数为0表示没有页。页的大小可以从512 到 65536。每一页或者是一个btree页,或者是一个freelist页,或者是一个溢出页。

第一页一定是一个btree页。第一页的前面100个字节包含了一个特殊的首部(文件头),它是这个文件的描述。

文件头的个数如下:

** OFFSET SIZE DESCRIPTION

** 0 16 Header string(首部字符串): "SQLite format 3\000"

** 16 2 Page size in bytes(页的字节数).

** 18 1 File format write version(文件写操作的版本)

** 19 1 File format read version (文件读操作的版本)

** 20 1 Bytes of unused space at the end of each page(每一页结尾未使用的字节)

** 21 1 Max embedded payload fraction(最大的嵌入有效负荷分片)

** 22 1 Min embedded payload fraction(最小的嵌入有效负荷分片)

** 23 1 Min leaf payload fraction(最小的页有效负荷分片)

** 24 4 File change counter (文件变化计数器)

** 28 4 Reserved for future use (保留字节)

** 32 4 First freelist page (第一个freelist页)

** 36 4 Number of freelist pages in the file (本文件中freelist页的个数)

** 40 60 15 4-byte meta values passed to higher layers()

**

所有的整数都是大端的。

每次修改文件时,文件变化计数器都会增加。这个计数器可以让其他进程知道何时文件被修改了,他们的cache是否需要清理。

最大嵌入有效负荷分片是一页的所有可用空间,被标准B-tree(非叶数据)表的单独的一个所能使用的总量。值255代表100%。默认情况下,一格(cell)的最大量被限制为,至少有4格才能填满一页。因此,默认的最大嵌入负荷分片是64。

如果一页的有效负荷大于了最大有效负荷,那么剩下的数据就要被存储到溢出页。一旦分配了一个溢出页,有可能会有许多数据也被转移到这个溢出页,但是不会让格cell的大小小于最小嵌入有效负荷分片的。

最小页有效负荷分片与最小嵌入有效负荷分片类似,但是它是应用于LEAFDATA tree中的叶节点。一个LEAFDATA的最大有效负荷分片为100%(或者是值255),它不用再首部指定。

BTree的每一页被分为三部分:首部,格(cell)指针数组,和格cell的内容。页1还会在页首部有100字节的文件头。

**

** |----------------|

** | file header | 100 bytes. Page 1 only.

** |----------------|

** | page header | 8 bytes for leaves. 12 bytes for interior nodes

** |----------------|

** | cell pointer | | 2 bytes per cell. Sorted order.

** | array | | Grows downward

** | | v

** |----------------|

** | unallocated |

** | space |

** |----------------| ^ Grows upwards

** | cell content | | Arbitrary order interspersed with freeblocks.

** | area | | and free space fragments.

** |----------------|

**

页首部如下图所示:

**

** OFFSET SIZE DESCRIPTION

** 0 1 Flags. 1: intkey, 2: zerodata, 4: leafdata, 8: leaf

** 1 2 byte offset to the first freeblock

** 3 2 number of cells on this page

** 5 2 first byte of the cell content area

** 7 1 number of fragmented free bytes

** 8 4 Right child (the Ptr(N) value). Omitted on leaves.

**

标志位定义了这个BTree页的格式。叶leaf标志意味着这一页没有孩子children。zerodata0数据表示这一页只含有key,没有数据;intkey标志意味着key是一个整数,而且是被存储在格cell首部的key大小处,而不是在有效负荷区域。

格cell指针数组从页首部开始。格cell指针数组包含0个或多余2个字节的数字,这个数字代表格cell内容区域中的格cell内容从文件起始位置的偏移量。格cell指针式有序的。系统尽力保证空闲空间位于最后一个格cell指针之后,这样可以保证新的格cell可以很快的添加,而不用重新整理(defragment)这一页。

格cell内容存储在页的末尾,且是向文件的起始方向增长。

在格cell内容区域中的未使用的空间被收集到链表freeblocks上。每一个freeblock至少有4个字节。第一个freeblock的偏移在页首部给出了。Freeblock是增序的。因为一个freeblock至少有4个字节,所有在格cell内容区域的3个或是哦啊与3个的未用空间不能存在于freeblock链表上。这些3个或少于3个的空闲空间被称为碎片。所有碎片的总个数被记录下来,存储于页首部的偏移7的位置。

** SIZE DESCRIPTION

** 2 Byte offset of the next freeblock

** 2 Bytes in this freeblock

**

格cell是可变长度的。格cell被存储于页的末尾格cell内容区域。指向格cell的cell指针数组紧跟在页首部的后面。格cell不必是连续或者有序的,但是格cell指针是连续和有序的。

格cell内容充分利用了可变长度整数。可变长度整数是从1到9个字节,每个字节的低7位被使用。整个整数由8位的字节组成,其中第一个字节的第8位被清零。整数最重要的字节出现在第一个。可变长度整数一般不多于9个字节。作为一种特殊情况,第九个字节的所有8个字节都会被认为是数据。这就允许了64位整数变编码为9个字节。

** 0x00 becomes 0x00000000

** 0x7f becomes 0x0000007f

** 0x81 0x00 becomes 0x00000080

** 0x82 0x00 becomes 0x00000100

** 0x80 0x7f becomes 0x0000007f

** 0x8a 0x91 0xd1 0xac 0x78 becomes 0x12345678

** 0x81 0x81 0x81 0x81 0x01 becomes 0x10204081

本篇文章来源于 Linux公社网站(www.linuxidc.com) 原文链接:http://www.linuxidc.com/Linux/2012-11/75009.htm

扩展阅读,根据您访问的内容系统为您准备了以下内容,希望对您有帮助。

sqlite 中, 怎么把A 表中的数据完整的 拷贝到B表,包括A表中的主键,字段默认值

1.导出a表的建表语句

2.修改sql生成b表

3.用sql或者导入功能导入数据追问如何 导出a表 的创建表语句呢追答你下载一个工具 sqlLite expert里面都附带这些功能

sqlite3怎样将A数据库中Table1的数据复制到B数据库的Table1中 数据量很大 用C++实现

//这个是C的,C++的我没试,类似

#include "stdio.h"

#include "sqlite3.h"

int main()

{

sqlite3 *db_source = NULL;

sqlite3 *db_des = NULL;

sqlite3_backup *bak;

sqlite3_open("c:\\test.db",&db_source);

sqlite3_open("c:\\test1.db",&db_des);

        bak=sqlite3_backup_init(db_des,"main",db_source,"main");  

sqlite3_backup_step(bak,-1);

sqlite3_backup_finish(bak);

sqlite3_close(db_source);

sqlite3_close(db_des);

return 0;

}更多追问追答追问非常感谢你的回答啊!!!

问一下,可否按条件只拷贝部分数据到新数据库中呢?追答在A数据库里用

CREATE TEMP TABLE ...AS SELECT Statements

按条件建立临时表,然后将A的temp备份到B的main中追问可以加一下你的Q或者留个邮箱什么的吗?还有问题需要继续向你请教

如何优化sqlite的查询速度

SQLite是个典型的嵌入式DBMS,它有很多优点,它是轻量级的,在编译之后很小,其中一个原因就是在查询优化方面比较简单,它只是运用索引机制来进行优化的,经过对SQLite的查询优化的分析以及对源代码的研究,我将SQLite的查询优总结如下:

一、影响查询性能的因素:

1. 对表中行的检索数目,越小越好

2. 排序与否。

3. 是否要对一个索引。

4. 查询语句的形式

二、几个查询优化的转换

1. 对于单个表的单个列而言,如果都有形如T.C=expr这样的子句,并且都是用OR操作符连接起来,形如: x = expr1 OR expr2 = x OR x = expr3 此时由于对于OR,在SQLite中不能利用索引来优化,所以可以将它转换成带有IN操作符的子句:x IN(expr1,expr2,expr3)这样就可以用索引进行优化,效果很明显,但是如果在都没有索引的情况下OR语句执行效率会稍优于IN语句的效率。

2. 如果一个子句的操作符是BETWEEN,在SQLite中同样不能用索引进行优化,所以也要进行相应的等价转换: 如:a BETWEEN b AND c可以转换成:(a BETWEEN b AND c) AND (a>=b) AND (a<=c)。 在上面这个子句中, (a>=b) AND (a<=c)将被设为dynamic且是(a BETWEEN b AND c)的子句,那么如果BETWEEN语句已经编码,那么子句就忽略不计,如果存在可利用的index使得子句已经满足条件,那么父句则被忽略。

3. 如果一个单元的操作符是LIKE,那么将做下面的转换:x LIKE ‘abc%’,转换成:x>=‘abc’ AND x<‘abd’。因为在SQLite中的LIKE是不能用索引进行优化的,所以如果存在索引的话,则转换后和不转换相差很远,因为对LIKE不起作用,但如果不存在索引,那么LIKE在效率方面也还是比不上转换后的效率的。

三、 几种查询语句的处理(复合查询)

1.查询语句为:<SelectA> <operator> <selectB> ORDER BY <orderbylist> ORDER BY

执行方法: is one of UNION ALL, UNION, EXCEPT, or INTERSECT. 这个语句的执行过程是先将selectA和selectB执行并且排序,再对两个结果扫描处理,对上面四种操作是不同的,将执行过程分成七个子过程:

outA: 将selectA的结果的一行放到最终结果集中

outB: 将selectA的结果的一行放到最终结果集中(只有UNION操作和UNION ALL操作,其它操作都不放入最终结果集中)

AltB: 当selectA的当前记录小于selectB的当前记录

AeqB: 当selectA的当前记录等于selectB的当前记录

AgtB: 当selectA的当前记录大于selectB的当前记录

EofA: 当selectA的结果遍历完

EofB: 当selectB的结果遍历完

下面就是四种操作的执行过程:

 执行顺序

UNION ALL

UNION

EXCEPT

INTERSECT

AltB:

outA, nextA

outA, nextA

outA,nextA

nextA

AeqB:

outA, nextA

nextA

nextA

outA, nextA

AgtB:

outB, nextB

outB, nextB

nextB

nextB

EofA:

outB, nextB

outB, nextB

halt

halt

EofB:

outA, nextA

outA, nextA

outA,nextA

halt

2. 如果可能的话,可以把一个用到GROUP BY查询的语句转换成DISTINCT语句来查询,因为GROUP BY有时候可能会用到index,而对于DISTINCT都不会用到索引的 。

四、子查询扁平化

例子:SELECT a FROM (SELECT x+y AS a FROM t1 WHERE z<100) WHERE a>5

对这个SQL语句的执行一般默认的方法就是先执行内查询,把结果放到一个临时表中,再对这个表进行外部查询,这就要对数据处理两次,另外这个临时表没有索引,所以对外部查询就不能进行优化了,如果对上面的SQL进行处理后可以得到如下SQL语句:SELECT x+y AS a FROM t1 WHERE z<100 AND a>5,这个结果显然和上面的一样,但此时只需要对

数据进行查询一次就够了,另外如果在表t1上有索引的话就避免了遍历整个表。

运用flatten方法优化SQL的条件:

1.子查询和外查询没有都用集函数

2.子查询没有用集函数或者外查询不是个表的连接

3.子查询不是一个左外连接的右操作数

4.子查询没有用DISTINCT或者外查询不是个表的连接

5.子查询没有用DISTINCT或者外查询没有用集函数

6.子查询没有用集函数或者外查询没有用关键字DISTINCT

7.子查询有一个FROM语句

8.子查询没有用LIMIT或者外查询不是表的连接

9.子查询没有用LIMIT或者外查询没有用集函数

10.子查询没有用集函数或者外查询没用LIMIT

11.子查询和外查询不是同时是ORDER BY子句

12.子查询和外查询没有都用LIMIT

13.子查询没有用OFFSET

14.外查询不是一个复合查询的一部分或者子查询没有同时用关键字ORDER BY和LIMIT

15.外查询没有用集函数子查询不包含ORDER BY

16.复合子查询的扁平化:子查询不是一个复合查询,或者他是一个UNION ALL复合查询,但他是都由若干个非集函数的查询构成,他的父查询不是一个复合查询的子查询,也没有用集函数或者是DISTINCT查询,并且在FROM语句中没有其它的表或者子查询,父查询和子查询可能会包含WHERE语句,这些都会受到上面11、12、13条件的*。

例: SELECT a+1 FROM (

SELECT x FROM tab

UNION ALL

SELECT y FROM tab

UNION ALL

SELECT abs(z*2) FROM tab2

) WHERE a!=5 ORDER BY 1

转换为:

SELECT x+1 FROM tab WHERE x+1!=5

UNION ALL

SELECT y+1 FROM tab WHERE y+1!=5

UNION ALL

SELECT abs(z*2)+1 FROM tab2 WHERE abs(z*2)+1!=5

ORDER BY 1

17.如果子查询是一个复合查询,那么父查询的所有的ORDER BY语句必须是对子查询的列的简单引用

18.子查询没有用LIMIT或者外查询不具有WHERE语句

子查询扁平化是由专门一个函数实现的,函数为:

static int flattenSubquery(

Parse *pParse, /* Parsing context */

Select *p, /* The parent or outer SELECT statement */

int iFrom, /* Index in p->pSrc->a[] of the inner subquery */

int isAgg, /* True if outer SELECT uses aggregate functions */

int subqueryIsAgg /* True if the subquery uses aggregate functions */

)

它是在Select.c文件中实现的。显然对于一个比较复杂的查询,如果满足上面的条件时对这个查询语句进行扁平化处理后就可以实现对查询的优化。如果正好存在索引的话效果会更好!

五、连接查询

在返回查询结果之前,相关表的每行必须都已经连接起来,在SQLite中,这是用嵌套循环实现的,在早期版本中,最左边的是最外层循环,最右边的是最内层循环,连接两个或者更多的表时,如果有索引则放到内层循环中,也就是放到FROM最后面,因为对于前面选中的每行,找后面与之对应的行时,如果有索引则会很快,如果没有则要遍历整个表,这样效率就很低,但在新版本中,这个优化已经实现。

优化的方法如下:

对要查询的每个表,统计这个表上的索引信息,首先将代价赋值为SQLITE_BIG_DBL(一个系统已经定义的常量):

1) 如果没有索引,则找有没有在这个表上对rowid的查询条件:

1.如果有Rowid=EXPR,如果有的话则返回对这个表代价估计,代价计为零,查询得到的记录数为1,并完成对这个表的代价估计,

2.如果没有Rowid=EXPR 但有rowid IN (...),而IN是一个列表,那么记录返回记录数为IN列表中元素的个数,估计代价为NlogN,

3.如果IN不是一个列表而是一个子查询结果,那么由于具体这个子查询不能确定,所以只能估计一个值,返回记录数为100,代价为200。

4.如果对rowid是范围的查询,那么就估计所有符合条件的记录是总记录的三分之一,总记录估计为1000000,并且估计代价也为记录数。

5.如果这个查询还要求排序,则再另外加上排序的代价NlogN

6.如果此时得到的代价小于总代价,那么就更新总代价,否则不更新。

2) 如果WHERE子句中存在OR操作符,那么要把这些OR连接的所有子句分开再进行分析。

1. 如果有子句是由AND连接符构成,那么再把由AND连接的子句再分别分析。

2. 如果连接的子句的形式是X<op><expr>,那么就再分析这个子句。

3. 接下来就是把整个对OR操作的总代价计算出来。

4. 如果这个查询要求排序,则再在上面总代价上再乘上排序代价NlogN

5. 如果此时得到的代价小于总代价,那么就更新总代价,否则不更新。

3) 如果有索引,则统计每个表的索引信息,对于每个索引:

1. 先找到这个索引对应的列号,再找到对应的能用到(操作符必须为=或者是IN(…))这个索引的WHERE子句,如果没有找到,则退出对每个索引的循环,如果找到,则判断这个子句的操作符是什么,如果是=,那么没有附加的代价,如果是IN(sub-select),那么估计它附加代价inMultiplier为25,如果是IN(list),那么附加代价就是N(N为list的列数)。

2. 再计算总的代价和总的查询结果记录数和代价。

3. nRow = pProbe->aiRowEst[i] * inMultiplier;/*计算行数*/

4. cost = nRow * estLog(inMultiplier);/*统计代价*/

5. 如果找不到操作符为=或者是IN(…)的子句,而是范围的查询,那么同样只好估计查询结果记录数为nRow/3,估计代价为cost/3。

6. 同样,如果此查询要求排序的话,再在上面的总代价上加上NlogN

7. 如果此时得到的代价小于总代价,那么就更新总代价,否则不更新。

4) 通过上面的优化过程,可以得到对一个表查询的总代价(就是上面各个代价的总和),再对第二个表进行同样的操作,这样如此直到把FROM子句中所有的表都计算出各自的代价,最后取最小的,这将作为嵌套循环的最内层,依次可以得到整个嵌套循环的嵌套顺序,此时正是最优的,达到了优化的目的。

5) 所以循环的嵌套顺序不一定是与FROM子句中的顺序一致,因为在执行过程中会用索引优化来重新排列顺序。

六、索引

在SQLite中,有以下几种索引:

1) 单列索引

2) 多列索引

3) 唯一性索引

4) 对于声明为:INTEGER PRIMARY KEY的主键来说,这列会按默认方式排序,所以虽然在数据字典中没有对它生成索引,但它的功能就像个索引。所以如果在这个主键上在单独建立索引的话,这样既浪费空间也没有任何好处。

运用索引的注意事项:

1) 对于一个很小的表来说没必要建立索引

2) 在一个表上如果经常做的是插入更新操作,那么就要节制使用索引

3) 也不要在一个表上建立太多的索引,如果建立太多的话那么在查询的时候SQLite可能不会选择最好的来执行查询,一个解决办法就是建立聚蔟索引

索引的运用时机:

1) 操作符:=、>、<、IN等

2) 操作符BETWEEN、LIKE、OR不能用索引,

如BETWEEN:SELECT * FROM mytable WHERE myfield BETWEEN 10 and 20;

这时就应该将其转换成:

SELECT * FROM mytable WHERE myfield >= 10 AND myfield <= 20;

此时如果在myfield上有索引的话就可以用了,大大提高速度

再如LIKE:SELECT * FROM mytable WHERE myfield LIKE 'sql%';

此时应该将它转换成:

SELECT * FROM mytable WHERE myfield >= 'sql' AND myfield < 'sqm';

此时如果在myfield上有索引的话就可以用了,大大提高速度

再如OR:SELECT * FROM mytable WHERE myfield = 'abc' OR myfield = 'xyz';

此时应该将它转换成:

SELECT * FROM mytable WHERE myfield IN ('abc', 'xyz');

此时如果在myfield上有索引的话就可以用了,大大提高速度

3) 有些时候索引都是不能用的,这时就应该遍历全表(程序演示)

SELECT * FROM mytable WHERE myfield % 2 = 1;

SELECT * FROM mytable WHERE substr(myfield, 0, 1) = 'w';

SELECT * FROM mytable WHERE length(myfield) < 5;

sqlite数据库问题:两个表:表1:字段A,字段B,字段C,字段D;表2,字段A,字段E,字段F,字段G。

insert INTO biao1 (A,B,C) values (select A,E,F from biao2 where not exists select 1 from biao1 qq where qq.A=biao2.A or (qq.B=biao2.E or qq.C=biao2.F));

你试一试

更多追问追答追问大神,显示 select 语法错误。追答insert INTO biao1 (A,B,C) select a,e,f from biao2 where not exists (select 1 from biao1 qq where qq.A=biao2.A or (qq.B=biao2.E or qq.C=biao2.F));追问

在您答案的基础上,我修改了语句

执行后,是成功复制到目标表了。但是当源表变动一下的时候,或者增加一条新数据的时候,目标表没有任何变化。

追答···你写个触发器呗追问哈哈哈哈,我是经济类的,非专业啊,压根不懂啥叫个触发器。只能再继续学习了。分给你吧。

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