SQL是Structured Query Language的缩写,它是一种用于访问和管理关系型数据库的语言。
本文深入介绍枚举类型EUNM和集合类型SET。测试基于InnoDB存储引擎上,对MySQL数据库枚举类型ENUM的字段进行DDL变更操作,是否需要重新创建表呢?对数据库的事务处理有何影响?对数据库的数据服务提供有何性能影响?通过本文了解下。
普通索引: 即针对数据库表创建索引; 唯一索引: 与普通索引类似,不同的就是:MySQL数据库索引列的值必须唯一,但允许有空值; 主键索引: 它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引; 组合索引: 为了进一步榨取MySQL的效率,就要考虑建立组合索引。即将数据库表中的多个字段联合起来作为一个组合索引。
对于MySQL数据库中,千万级别或者上亿级别的大表如何优化?首先需要考虑执行计划优化SQL语句和索引,然后再考虑前段加缓存memcached、Redis数据库,如果还达不到效果,就要使用MySQL数据库集群,配置读写分离架构,配置MySQL表分区,配置MyCat分表分库等。
有读者留言面试有点虚,数据库都忘的差不多了,与其临时抱佛脚,不如我们把MySQL的知识点梳理一遍,心中有知识点,面试不慌。
关于数据库中行数统计,无论是MySQL还是Oracle,都有一个函数可以使用,那就是COUNT。
数据管理模块,基于mysql数据库进行数据管理以及封装数据管理模块实现数据库访问。因此,在数据库中,我需要为每一张表创建出对应类,通过类实例化的对象来访问这张数据库表中的数 据,这样的话当我们要访问哪张表的时候,使⽤哪个类实例化的对象即可。
数据库是许多应用程序的核心,而MySQL是其中最受欢迎的关系型数据库之一。本文将介绍如何使用Python编程语言连接MySQL数据库,以进行增、删、改、查(CRUD)等基本数据库操作。我们将探讨Python的mysql-connector库,这是一个MySQL官方支持的驱动程序,用于与MySQL数据库进行通信。
开发过程中总是纠结于count时到底是用count(列名)、 count(常量)、 count(*)其中的哪个,用哪个统计数据的效率会高些,每次开发每次去百度找前辈的经验介绍,但是每次得到的建议总是会有些差别,今天看到了一篇阿里关于count的文章,觉得挺好,在这里分享一下,顺便加上一些个人的使用建议。
数据库查询相信很多人都不陌生,所有经常有人调侃程序员就是CRUD专员,这所谓的CRUD指的就是数据库的增删改查。
MySQL CDC连接器允许从MySQL数据库读取快照数据和增量数据。本文档根据官网翻译了如何设置MySQL CDC连接器以对MySQL数据库运行SQL查询。
数据库查询相信很多开发人员都不陌生,经常有人称程序员工作就是写CRUD,所谓的CRUD指的就是数据库的增删改查。
MySQL数据库官方文档:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-logs.html 一、MySQL日志分类:日志文件记录了影响数据库的各种类型活动,MySQL数据库常见的日志文件分类。 错误日志(Error log) 慢查询日志(Slow query log) 二进制日志 查询日志 二、错误日志详解:MySQL错误日志是记录MySQL 运行过程中较为严重的警告和错误信息,以及MySQL每次启动和关闭的详细信息。 【查看MySQL数据库错误日志存放的位置
本篇博客我们来聊聊MySQL数据库的连接与操作。如果你本地没有MySQL数据库的话,需要你先安装MySQL数据库。在Mac OS中使用brew包管理器进行MySQL的安装是及其方便的。安装MySQL的命令为:brew install mysql。本篇博客我们就要使用Perfect框架来连接操作数据库了,首先我们需要创建一个测试数据库,然后在测试数据库中创建一张测试表用来增删改查操作。 在博客的开头呢,先来推荐一款Mac上比较好用又免费的MySQL可视化管理工具Sequel Pro。这款工具用的是相当的顺手呢
之前做微信钱包的项目,许多功能都需要与腾讯微信的前台(App)或后台交互,微信需要一个access_token凭证用于身份验证。
数据库相关 mysql索引的数据结构,加索引的原则 InnoDB和myiasm的区别,以及常见的mysql优化方案 sql查询优化 说说Mysql的sql优化 mysql的索引,b+树索引是否支持范围查询,联合索引的失效情况 开发中用了那些数据库?回答mysql,储存引擎有哪些?然后问了我悲观锁和乐观锁问题使用场景、分布式集群实现的原理。 数据库索引原理 mysql索引 B+树原理 mysql索引是怎么实现的?b+树有哪些特点?真实的数据存在哪里?哪些情况下建索引?解释下最左匹配原则?现在一个表有三列a
MySQL数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在Internet中小型网站中的使用率尤其高。在使用 MySQL的过程中不规范的SQL编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
来源:www.cnblogs.com/cyfonly/p/5616536.html
在多线程高并发场景下,为了保证资源的线程安全问题,jdk为我们提供了synchronized关键字和 ReentrantLock可重入锁,但是它们只能保证一个jvm内的线程安全。在分布式集群、微服务、云原生横行的当下,如何保证不同进程、不同服务、不同机器的线程安全问题,jdk并没有给我们提供既有的解决方案。此时,我们就必须借助于相关技术手动实现了。目前主流的实现有三种方式: 1. 基于mysql关系型实现 2. 基于redis非关系型数据实现 3. 基于zookeeper实现
在MySQL数据库中,在进行数据迁移和从库只读状态设置时,都会涉及到只读状态和Master-Slave主从关系设置, 以下针对real_only只读属性做些笔记记录:
MySQL 事务主要用于处理操作量大,复杂度高的数据。比方我想要删除一个用户(销户)以及这个用户的个人信息、订单信息以及其他信息,这里会涉及到很多SQL语句的执行来满足我们的业务需求,我们要一次性删除这些数据,这些数据库操作语句就构成了一个事务。
一、基本语句优化原则 (1).尽量避免在索引列上进行运算或函数操作,这样会导致索引失效 如: select * from t where Year(d)>=2016; 可以优化为: select * from t where d>='2016-01-01'; (2).使用join语句时,应用小结果集驱动大结果集。因为在join多表时,可能会导致更多的锁定和拥塞 (3).注意模糊查询时避免%%,%开头的查询条件会使索引失效 (4).仅列出需要查询的字段,这对效率没有影响,但会影响内存 如: select *
在Windows中使用C#连接Mysql数据库比较简单,可以直接使用MySql.Data库,目前最新版本为:8.3.0。 当然也可以结合MySql.Data和Dapper库一起使用,目前Dapper的最新版本为:2.1.35。 Dapper是一款轻量级ORM工具,是一个简单的.NET对象映射器,在速度上几乎与使用原始ADO.NET数据读取器的速度一样快。ORM是一个对象关系映射器,它负责数据库和编程语言之间的映射。Dapper通过扩展IDbConnection提供一些有用的扩展方法去查询数据库,提供了一种简单、高效的方式来执行数据库查询、插入、更新和删除操作。
这里介绍的MySQL相关知识,并不是针对那些想学习DBA的同学,而是针对那些想转行、从事数据分析行业的同学。下面这些知识点,是我学习MySQL数据库时,觉得有必要掌握的一些知识点。
概念 MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中。 long_query_time的默认值为10,意思是运行10S以上的语句。 Mysql数据库默认情况下并不启动慢查询日志,需要我们手动来设置这个参数,当然,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。 慢查询日志支持将日志记录写入文件,也支持将日志记录写入数据库表
Mysql数据库是一个基于结构化数据的开源数据库。SQL语句是MySQL数据库中核心语言。不过在MySQL数据库中执行SQL语句,需要小心两个陷阱。 陷阱一:空值不一定为空 空值是一个比较特殊的字段。在MySQL数据库中,在不同的情形下,空值往往代表不同的含义。这是MySQL数据库的一种特性。如在普通的字段中(字符型的数据),空值就是表示空值。但是如果将一个空值的数据插入到TimesTamp类型的字段中,空值就不一定为空。此时为出现什么情况呢 我先创建了一个表。在这个表中有两个字段:User_i
上一篇文章已经编写了异步并发API请求灌数据,那么本章节我们来继续编写异步并发加锁,保证数据安全
在实际工作中,一张表,我们可能需要在Mysql数据库中建表,又要在Oracle数据库中建表。表中每个字段的数据类型、中文注释、是否可为NULL 问题,非常影响我们建表的效率。本篇文章,以Oracle数据库表为源表,通过PowerDesigner工具将其转化成Mysql数据库建表语句。
小故事 在开始讲这篇文章之前,我们来说一个小故事,纯素虚构(真实的存钱逻辑并非如此) 小刘发工资后,赶忙拿着现金去银行,准备把钱存起来,而与此同时,小刘的老婆刘嫂知道小刘的品性,知道他发工资的日子,也
本系列将会讲解MySQL数据库从基础,入门,运维,本章将会对MySQL数据库的客户端连接与数据模型,SQL等知识。
MySQL/InnoDB的加锁,一直是一个面试中常问的话题。例如,数据库如果有高并发请求,如何保证数据完整性?产生死锁问题如何排查并解决?我在工作过程中,也会经常用到,乐观锁,排它锁,等。于是今天就对这几个概念进行学习,屡屡思路,记录一下。
最近意外发现之前对悲观锁乐观锁的理解有误,所以重新学习了一下。 1.悲观锁 悲观锁介绍(百科): 悲观锁,正如其名,它指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度,因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态。悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系统不会修改数据)。 使用场景举例:以MySQL InnoDB为例 商品goods表中有一个字段status
BDB、HEAP、ISAM、MERGE、MyISAM、InnoDB以及Gemeni,总共7种Mysql表类型
我理解在BI上使用SQL是对原始数据进行查询、筛选、清洗,这一点主流BI工具像power BI,tableau、superset都可以支持。
在这个例子中,9(precision)代表将被用于存储值的总的小数位数,而2(scale)代表将被用于存储小数点后的位数。
MySQL存储引擎是MySQL数据库中用于存储和管理数据的核心组件。MySQL中常用的存储引擎包括InnoDB、MyISAM、Memory、CSV、Blackhole等。
文章摘要 在线上环境遇到数据库死锁问题该如何分析并解决问题呢? 虽然很多童鞋在学数据库课程时都了解数据库隔离级别、死锁和事务等概念,但在测试/线上环境遇到死锁却不一定能够及时分析并解决这类问题。本文主要以作者在测试环境中遇到的一个死锁Case说起,首先还原出现死锁的现场和条件,并结合排查业务应用工程日志、MySQL数据库状态信息等方式,同时给出MySQL锁的基本概念,再通过阅读日志深入定位并分析出现死锁的原因,最后讲下MySQL InnoDB的加锁原理以及如降低死锁发生的机率。 一、 出现死
MySQL是一款常用的关系型数据库,广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。然而,随着数据量的增加和业务的复杂性,MySQL数据库的性能问题变得越来越普遍。在这种情况下,慢查询分析和性能优化成为了MySQL数据库管理员必须掌握的重要技能。本文将详细介绍MySQL慢查询分析和性能优化的方法和技巧。
最近开始使用MySQL数据库进行项目的开发,虽然以前在大学期间有段使用MySQL数据库的经历,但再次使用Navicat for MySQL时,除了熟悉感其它基本操作好像都忘了,现在把使用中的问题作为博客记录下来,也是为了自己以后再使用时比现在更熟悉精通.
MySQL中默认的隔离级别是:RR。但是也保证了事务的ACID特性。实现原理是锁 + MVCC机制
如果我们需要在生产环境中修改MySQL数据库中某个库表的结构。那么,需要考虑哪些要点,才能确保不会出问题呢?
因此,对于任何需要访问 MySQL 数据库以通过 root 用户凭据获得访问权限的用户来说,它并不理想,根用户访问权限应保留给数据库管理员,然后他们将使用根用户凭据创建数据库用户并授予执行不同数据库查询的权限。
执行: select sleep(5); 查看日志: tail -100f lixj-server-01-slow.log
第二范式:2NF是对记录的惟一性约束,要求记录有惟一标识,即实体的惟一性;
为了解决上述问题,专家们设计出更加利于管理数据的东西——数据库,它能更有效的管理数据。数据库的水平是衡量一个程序员水平的重要指标。数据库存储介质:磁盘和内存。
继续和大家分享,我去上海美团面试遇到的技术问题,当时,回答的也是马马虎虎的,不能说不好,也不能说好,反正就是没有给面试官一种爽的感觉。
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