模糊匹配 jg%,结果以JG开头的字符串也出现在结果集中,大家很自然的认为是大小写敏感的问题。那么mysql中大小写敏感是如何控制的;数据库名,表名,字段名这些字典对象以及字段值的大小敏感是如何控制的;以及校验规则与索引的关系,这是本文要讨论的内容。
学习MySQL时间也不短了,一直习惯于增删改查。近期,系统学习了一下DDL,简单总结一下DDL中的增删改查……
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/charset-general.html
数据库的定义有很多种,我的理解数据库就是一个特殊的文件夹,里面存放的是数据表;特殊的文件夹需要特定的方式打开操作;而不同公司开发出来的数据库功能和细节都不同,导致这种特定的方式也不同,使用数据库的学习成本就大大增加。
其实是写错了,应该是混沌理论,不过大清早6:00在发这篇的时候,的确是饿了,见谅。
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很多时候我们看到一些表字符串类型的字段定义为varchar(255),开始以为varchar只能定义为255这个长度值,其实不然。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 Mysql联合 索引(复合索引)的使用原则 命名规则:表名_字段名 需要加索引的字段,要在where条件中。 数据量少的字段不需要加索引。最窄的字段放在键的左边。 如果where条件中是OR关系,必须所有的or条件都必须是独立索引,否则加索引不起作用。见:mysql关于or的索引问题 最左匹配原则。 只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中,复合索引中只要有一列含有NULL值,那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NU
最近刚入职新公司,发现数据库设计有点小问题,数据库字段很多没有NOT NULL,对于强迫症晚期患者来说,简直难以忍受,因此有了这篇文章。
基于 Hadoop 的一个数据仓库工具: hive本身不提供数据存储功能,使用HDFS做数据存储, hive也不分布式计算框架,hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序 hive也不提供资源调度系统,也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度 可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能
有人从网上搜集了52 条 SQL 语句性能优化策略,在各大技术网站和公众号广为流传, 我对其中的一些观点有不同看法(其中一些规则本身就没有描述清楚,或者是自相矛盾), 下面内容黑色部分是原文,以tiger开头并标红的内容是我的点评,大家可以参考一下:
存储数据是处理数据的第一步 。只有正确地把数据存储起来,我们才能进行有效的处理和分析。否则,只能是一团乱麻,无从下手。
对于查询占主要的应用来说,索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的,或者说没有添加更为有效的索引导致。如果不加索引的话,那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描,如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少,那么不加索引会引起致命的性能下降。但是也不是什么情 况都非得建索引不可,比如性别可能就只有两个值,建索引不仅没什么优势,还会影响到更新速度,这被称为过度索引。
一、MySQL服务的启动和停止 net stop mysql net start mysql 二、登陆mysql mysql -u用户名 -p用户密码
设计好MySql的索引可以让你的数据库飞起来,大大的提高数据库效率。设计MySql索引的时候有一下几点注意:
对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
简化 SQL 语句的重要方法就是采用临时表暂存中间结果。但是临时表的好处远远不止这些,将临时结果暂存在临时表,后面的查询就在 tempdb 中了,这可以避免程序中多次扫描主表,也大大减少了程序执行中“共享锁”阻塞“更新锁”,减少了阻塞,提高了并发性能。
1、对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在where及order by涉及的列上建立索引。
面对这种问题,不要害怕,田哥为你准备下面52条SQL语句性能优化策略。实在不行就多背几条,这样应对你的燃眉之急还是没问题。
官方文档:https://baomidou.com/(建议多看看官方文档,每种功能里面都有讲解)
在数据库中对表中的数据进行限制,保证数据的正确性、有效性和完整性。一个表如果添加了约束,不正确的数据将无法插入到表中。约束在创建表的时候添加比较合适。
为了保证数据的完整性,SQL规范以约束的方式对表数据进行额外的条件限制。从以下四个方面考虑:
在上一期《统计信息记录表|全方位认识 mysql 系统库》中,我们详细介绍了mysql系统库中的统计信息记录表,本期我们将为大家带来系列第五篇《优化器成本记录表|全方位认识 mysql 系统库》,下面请跟随我们一起开始 mysql 系统库的系统学习之旅吧!
随着系统的数据量逐年增加,并发量也成倍增长,SQL性能越来越成为IT系统设计和开发时首要考虑的问题之一。SQL性能问题已经逐步发展成为数据库性能的首要问题,80%的数据库性能问题都是因SQL而导致。面对日益增多的SQL性能问题,如何下手以及如何提前审核已经成为越来越多的程序员必须要考虑的问题。
上篇咱们介绍了MySQL的基本情况和建库建表语句,当然必不可少的增删改查中的增删改也一并介绍了一下,此处再次强调语句,删库需谨慎,三思而后行。
最近有一些朋友问我一些mysql相关的面试题,有一些比较基础,有些比较偏。这里就总结一些常见的mysql面试题吧,都是自己平时工作的总结以及经验。大家看完,能避开很多坑。而且很多问题,都是面试中也经常问到!希望能对大家的面试有一些帮助!!!
因为 InnoDB 在存储数据的时候,更加安全,所以默认的存储引擎是InnoDB(虽然 MyISAM 比 InnoDB 快)
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适当的使用索引可以提高数据检索速度,可以给经常需要进行查询的字段创建索引 oracle的索引分为5种:唯一索引,组合索引,反向键索引,位图索引,基于函数的索引
关于 MySQL 相关的文章和教程发布了很多,关注微信公众号 Java后端,回复 666 下载就行了。
MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
数据完整性(Data Integrity)是指数据的精确性(Accuracy)和可靠性(Reliability)。它是防止数据库中存在不符合语义规定的数据和防止因错误信息的输入输出造成无效操作或错误信息而提出的。
1, 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
【Server Configuration Type】该选项用于设置服务器的类型。单击该选项右侧的向下按钮, 即可看到包括3个选项。
1. InnoDB支持事务,MyISAM不支持,对于InnoDB每一条SQL语言都默认封装成事务,自动提交,这样会影响速度,所以最好把多条SQL语言放在begin和commit之间,组成一个事务;
之前一段时间做springboot项目的数据库的操作是使用JDBC进行的,非常的繁琐,当时自己app端使用的就是封装好的orm模型,然后找到了mybatis-plus,很容易上手,但是当时是初学,摸清基本原理还是花了不少时间,当时的主要参考资料就是plus作者的官方文档地址
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。如果没有显式定义主键,则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引。如果也没有这样的唯一索引,则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增,这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用,是隐含的)。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择主键作为聚集索引、如果没有显式定义主键,则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、如果也没有这样的唯一索引,则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增,这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用,是隐含的)。
最近在团队内聊了下关于MySQL 8.0的特性调研工作,其实线上已经稳定运行了近20%的业务,但是很多思维模式和习惯还是继承自5.7,所以需要与时俱进,在技能上能够引导开发同学,在后端的支持上能够做到游刃有余。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。
前言:MySQL的优化指南针对的是数据量大的情况下,数据量不够大的话没必要纠结优化的问题。但是当数据量变大之后,很多地方都是需要优化的,不然就会出现很多问题,最显著的现象是查询和修改变慢,即响应时间变长,所以本文的优化默认是数据量较大的情况。
一,SQL语句性能优化 1, 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
数据库表字段命名规范 摘要:当前研发工作中经常出现因数据库表、数据库表字段格式不规则而影响开发进度的问题,在后续开发使用原来数据库表时,也会因为数据库表的可读性不够高,表字段规则不统一,造成数据查询,数据使用效率低的问题,所以有必要整理出一套合适的数据库表字段命名规范来解决优化这些问题。 本文是一篇包含了数据库命名、数据库表命名、数据库表字段命名及SQL语言编码的规范文档,针对研发中易产生的问题和常见错误做了一个整理和修改,为日后涉及到数据库相关的研发工作做好准备。 一、数据库命名规范 采用26个英文字母(
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