建表共4张表,分别对应学生信息(Student)、课程信息(Course)、教师信息(Teacher)以及成绩信息(SC)
MySQL触发器是一种可以在特定数据库事件发生时自动执行的程序。当触发器与特定表关联时,当在该表中插入、更新或删除行时,触发器将自动执行相应的操作。MySQL触发器提供了一种方便的方式来实现数据库自动化和增强数据完整性。
对于很多同学来说,写SQL时的表关联看起来是一件很简单的事情,知道逻辑,有预期的结果,好像没什么特别要注意的,今天在写一条SQL逻辑的时候,觉得对于left join的部分还是存在一些误解。
可问题来了,主表brand只有两条数据,但是查出来了三条数据,vehicle表有三条数据,却查出来五条,并不能正确展示主表数据。
本章讨论存储的程序和视图,这些数据库对象是根据存储在服务器上供以后执行的SQL代码定义的数据库对象。
先将外键配置删除,再更新表结构,然后再把外键添加回来即可 这也说明,建立关联前,要把表结构设计好,检查好,,,
这种情况下会等待product流到来并关联再往下游输出,此时再往product表写数据
在业务开发中常遇到关联查询使用count()函数做统计的需求,同样在使用该函数时如果处理不当会导致统计出的数据是真实数据N倍的问题,出现重复问题导致统计不准确。出现该问题的原因是关联查询的主表与关联表关联关系不是一对一而是一对多的关系。
一 介绍 约束条件与数据类型的宽度一样,都是可选参数 作用:用于保证数据的完整性和一致性 主要分为: primary key (PK) 标识该字段为该表的主键,可以唯一的标识记录 foreign key (FK) 标识该字段为该表的外键 not null 标识该字段不能为空 unique key (UK) 标识该字段的值是唯一的 auto_increment 标识该字段的值自动增长(整数类型,而且为主键) default 为该字段设置默认值 unsigned 无符号 z
https://shardingsphere.apache.org/document/5.1.1/cn/features/sharding/concept/inline-expression/
外键其实很好理解,简单的说就是两张表建立一个连接关系。这里我们那主表A和副表B举例,我A表中有用户信息,B表中有用户订单信息。要是数据完整对应起来,肯定是需要把两张表关联起来,我们因此会在B表中村一个A表的字段,常见的我们存的是A表的主键ID外键。
1. 能够使用最小数据类型存储时,尽量使用最小数据类型存储(前提是要评估字段值的真实数据存储范围)
神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程(一)中,我们讲到了 3 种联表算法:SNL、BNL 和 INL,了解了数据的查询方式是 one by one,联表方式也是 one by one ;并谈到了 ON 和 WHERE,对下图中所说的提出了质疑
数据库 db 数据库 dba 数据库工程师 存放数据的仓库 分类 对象关系型数据库,将数据(表)以文件方式存储在磁盘上,mysql,oracle,sqlserver 非关系型数据库,也叫nosql,以键值对的形式去存放数据,将数据存储在内存中,redis mysql和oracle 1.mysql是开源(免费),oracle是收费的 2.mysql没有表空间概念,但是oracle有多个表空间,可以支持分区 3.语句上有稍微的区别 4.orecle中没有专门用来表示整数和小数的数据类型 5.mysql分页是使用
上一篇文章介绍了如何快速的搭建一个JPA的项目环境,并给出了一个简单的演示demo,接下来我们开始业务教程,也就是我们常说的CURD,接下来进入第一篇,如何添加数据
近期遇到需要写触发器的需求,需要将A表中数据修改的信息,添加到B表中,之前比较少写,记录一下学习到的一些知识点
Python 中貌似并没有直接返回插入数据 id 的操作(反正我是没找到),但是我们可以变通一下,找到最新插入的数据
SQL 语句优化是一个既熟悉又陌生的话题。面对千奇百怪的 SQL 语句,虽然数据库本身对 SQL 语句的优化一直在持续改进、提升,但是我们不能完全依赖数据库,应该在给到数据库之前就替它做好各种准备工作,这样才能让数据库来有精力做它自己擅长的事情。
Elasticsearch 是一个强大的工具,尤其在全文检索、实时分析、机器学习、地理数据应用、日志和事件数据分析、安全信息和事件管理等场景有大量的应用。
维表关联系列目录: 一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联:全量加载 三、Hbase维表关联:LRU策略 四、Redis维表关联:实时查询 五、kafka维表关联:广播方式 六、自定义异步查询
binlog模式总共可分为以下三种:row,statement,mixed 1.Row 日志中会记录成每一行数据被修改的形式,然后在slave端再对相同的数据进行修改,只记录要修改的数据,只有value,不会有sql多表关联的情况。 优点:在row模式下,bin-log中可以不记录执行的sql语句的上下文相关的信息,仅仅只需要记录那一条记录被修改了,修改成什么样了,所以row的日志内容会非常清楚的记录下每一行数据修改的细节,非常容易理解。而且不会出现某些特定情况下的存储过程和function,以及trigg
今天在说Mysql查询优化之前,我先说一个常见的面试题,并带着问题深入探讨研究。这样会让大家有更深入的理解。
项目中使用mysql作为数据存储,需要定期将库表中的数据按照给定格式生成报表。根据导出周期的不同分为:日报、周报、月报、季报、年报等格式。
建立外键约束是为了保证数据的完整性和一致性,但是如果主表中数据被删除或修改,从表中数据应该如何?
日常的应用开发中可能需要优化SQL,提高数据访问和应用响应的效率,不同的SQL,优化的具体方案可能会有所不同,但是路径上,还是存在一些共性的。碰巧看到杨老师的这篇文章《第45期:一条 SQL 语句优化的基本思路》,为我们优化一些MySQL数据库的SQL语句提供了可借鉴的路径,值得参考和应用。
每每一些很深刻的优化案例时,就会无比想念Oracle里的优化技巧,因为无论是从工具还是信息,都会丰富许多。
今天遇到一个很神奇的现象,在数据库中,相同的执行计划,执行SQL所需要的时间相差很大,执行快的SQL瞬间出结果,执行慢的SQL要几十秒才出结果,一度让我怀疑是数据库抽风了,后面才发现是见识不足,又进入了知识空白区。
1.Oracle连接远程服务器,需要安装客户端的同时需要覆盖D:\oracle\product\10.2.0\db_1\NETWORK\ADMIN\tnsnames.ora文件。
该触发器名为“assign_id”,关联的表为“my_table”,在每次插入新行时自动执行。在触发器中,我们使用一个子查询来确定当前表中最大的ID值,并将其加1,以便将新的ID分配给插入的行。
MySQL 8.0 最新小版本(8.0.31)支持标准SQL 的intersect(交集)和except(差集)操作。
在实际工作中,经常会遇到多张表进行 join 查询的操作,例如 orders 表被我们做了水平拆分,表中记录分散存储在两个数据分片中,但是 order_details 表并没有做分片,因此在对这两张表做 join 查询时,数据库1仅能在分片后的数据中进行查询,数据库2因为没有找到 order_details 表而返回空,那么整个查询结果将是实际结果的一个子集。
在我们的实际开发中,经常需要存储一些字段,它们使用像, - 等连接符进行连接。在查询过程中,有时需要将这些字段使用连接符分割,然后查询多条数据。今天,我们将使用一个实际的生产场景来详细解释这个解决方案。
今天工作中遇到特殊的一个任务,就是将两个自增列值的进行对调变更。 SQL Server 平台修改自增列值 由于之前处理过sql server数据库的迁移工作,尝试过其自增列值的变更,但是通过SQL 语句修改自增列值,是严格不允许的,直接报错(无法更新标识列 ’自增列名称‘)。sql server我测试是2008、2012和2014,都不允许变更自增列值,我相信SQL Server 2005+的环境均不允许变更字段列值。 如果非要在SQL Server 平台修改自增列值的,那就手动需要自增列属性,然后修改该列
非空约束(NOT NULL)指字段的值不能为空。对于使用了非空约束的字段,用户在添加数据时没有指定值,数据库系统就会报错。可以通过 CREATE TABLE 或 ALTER TABLE 语句实现非空。在表中某个列的定义后加上关键字 NOT NULL 作为限定词,来约束该列的取值不能为空。
关于SQL,我们总是会有无穷无尽相关的话题,有时候碰到了一些觉得不错的SQL功能会标记下来,好记性不烂烂笔头,回头来看,自己也收集了不少的点子,但是从整体来看,可能仅仅是一瓢水而已。大家有好的想法也欢
性能优化是一个开发或者dba不可少的工作内容,工欲善其事必先利其器,本文介绍一个辅助我们查看sql执行计划是否优化的工具,通过explain的结果,我们可以确定sql是否利用正确的索引。
本周赠书《性能之巅》第2版 前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。 1. 摘要 不超过3层是为了效率。 更通用 ,更好为了分布式做准备。 下面也对mysql多表关联这个特性简单探讨下~
SQL结构化查询语言(Structured Query Language),一种特殊目的的编程语言,是一种数据库查询和程序设计语言,用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。
此时 有A和B两个表,当删除A表的记录时,B表关联的字段自动删除,此时需要用到这种方式;
主键,不可重复,自带索引,可以在定义的列名上标注,需要自己生成并维护不重复的约束。如果自己不设置@Id主键,mongo会自动生成一个唯一主键,并且插入时效率远高于自己设置主键。原因可参考上一篇mongo和mysql的性能对比。 在实际业务中不建议自己设置主键,应交给mongo自己生成,自己可以设置一个业务id,如int型字段,用自己设置的业务id来维护相关联的表。
在Binlog解析方向和数据流转方向上,经常会提到比较有名的几类工具,阿里的Canal,Zendesk的Maxwell和Yelp的mysql_streamer,他们整体的情况如下:
导读|时隔两个月,勇哥终于把chatGPT生成SQL的功能发布上线了,支持统计分析查询、创建表、数据生成等多种全面的SQL DDL生成能力,本文就和大家聊聊相关功能的使用和背后实现逻辑,并希望相关功能能帮助大家在工作中提升一定的工作效率。同时也提醒一下大家,SQL能力很重要,请大家不要在工作中完全依赖工具。阅读本文你会了解到Tinkle工具SQL生成功能如何使用?最后了解如何使用chatGPT API进行落地产品的实施?
刚来的时候还有点不适应,做了几个月之后,就变成了熟练工了,左复制,右粘贴,然后改改就是自己的代码了,生活真美好。
原文: 190623-SpringBoot系列教程JPA之update使用姿势 上面两篇博文拉开了jpa使用姿势的面纱一角,接下来我们继续往下扯,数据插入db之后,并不是说就一层不变了,就好比我在
概念: MyCat 对自身不支持的 Sql 语句提供了一种解决方案——在要执行的 SQL 语句前添加额外的一段由注解SQL 组织的代码,这样 Sql 就能正确执行,这段代码称之为“注解”。注解的使用相当于对 mycat 不支持的 sql语句做了一层透明代理转发,直接交给目标的数据节点进行 sql 语句执行,其中注解 SQL 用于确定最终执行 SQL的数据节点。注解的形式是:
索引虽然是个可以提高查询效率的好东西,但是吗世间万物自然有好有坏,索引有索引的好处,自然就会有其不完美的地方,建立索引之后,MySQL除了维护数据文件之外自然又多了一份维护索引文件的任务,如果数据频繁的变动,维护两份索引文件的MySQL自然是有些招架不住。反馈的效率自然就会慢于没有索引的时候,索引文件自然是要有它落盘的地方,所以就要占用空间喽,虽然硬盘不贵但是这些都是要加进项目的预算哦。所以我们就要了解一下索引的特性才能有效地趋利避坏。
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