在解决“不理解SQL的限制”问题之前，先来了解一下SQL的一些常见限制：

1. 数据类型限制：SQL对数据类型的支持有限，特别是在处理复杂数据类型（如数组、JSON等）时可能会受到限制。

2. 数据库引擎限制：不同的数据库引擎对SQL的支持有所不同，某些高级功能可能在某些数据库引擎中不可用。

3. 查询性能限制：SQL查询可能会受到性能限制，尤其是在处理大量数据时。一些复杂的查询可能需要更多的时间和资源。

下面是一些解决方法和代码示例，可以帮助你更好地理解和应对这些SQL限制：

1. 数据类型限制的解决方法：

   • 尽可能使用数据库支持的标准数据类型，避免使用特殊的数据类型。
   • 在应用层面进行数据类型的转换，以保证数据的正确性。

   示例：在MySQL中，如果需要存储日期和时间，可以使用DATETIME数据类型。如果需要在查询中比较日期和时间，可以使用DATE和TIME函数进行转换。

   SELECT * FROM my_table WHERE DATE(my_datetime_column) = '2022-01-01';
   

2. 数据库引擎限制的解决方法：

   • 在使用特定的数据库引擎之前，先了解其支持的功能和限制。
   • 如果某个功能在当前数据库引擎中不可用，可以考虑使用其他引擎或者寻找替代方案。

   示例：在PostgreSQL中，如果需要使用全文搜索功能，可以考虑使用pg_trgm扩展模块。

   CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_trgm;
   SELECT * FROM my_table WHERE my_text_column % 'search term';
   

3. 查询性能限制的解决方法：

   • 优化查询语句，使用合适的索引和查询计划，以提高查询性能。
   • 分批处理大量数据，避免一次性查询大量数据。

   示例：在MySQL中，如果需要查询大量数据，可以使用LIMIT和OFFSET子句进行分页查询。

   SELECT * FROM my_table LIMIT 100 OFFSET 200;
   

需要注意的是，SQL的限制是相对的，具体的限制取决于使用的数据库和环境。因此，在解决问题时，需要根据实际情况进行调整和优化。