要了解一个数据库，我们必须了解其支持的数据类型。MySQL 支持大量的字段类型，其中常用的也有很多。前面文章我们也讲过 int 及 varchar 类型的用法，但一直没有全面讲过字段类型，本篇文章我们将把字段类型一网打尽，讲一讲常用字段类型的用法。
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。
MySQL 是最常用的数据库，在数据库操作中，基本都是增删改查操作，简称CRUD。
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数据迁移文件存放在database/migrations 特点：可进行版本回退，便于团队开发
Elasticsearch（ES） 是一个基于 Apache Lucene 开源的分布式、高扩展、近实时的搜索引擎，主要用于海量数据快速存储，实时检索，高效分析的场景。通过简单易用的 RESTful API，隐藏 Lucene 的复杂性，让全文搜索变得简单。
在MySQL数据库中，表设计的优劣同样对性能有非常重要的影响。本节将介绍表设计的优化方法，包括巧用多表关系、表结构设计优化和表拆分等。
在上周的末尾，我们介绍了ORM框架，将数据库和Java程序中的数据类型进行关联。这周我们进入SORM框架深入探究，最后手写一个SORM框架。作者也是第一次学习，文章中有一些不足之处，请各位同学多多指教呀！
该列的值是select查询中的序号，比如：1、2、3、4等，它决定了表的执行顺序。
对于互联网公司来说，随着用户量和数据量的不断增加，慢查询是无法避免的问题。一般情况下如果出现慢查询，意味着接口响应慢、接口超时等问题。如果是高并发的场景，可能会出现数据库连接被占满的情况，直接导致服务不可用。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/165809.html原文链接：https://javaforall.cn
MySQL 的数值数据类型可以大致划分为两个类别，一个是整数，另一个是浮点数或小数。 许多不同的子类型对这些类别中的每一个都是可用的，每个子类型支持不同大小的数据，并且 MySQL 允许我们指定数值字段中的值是否有正负之分(UNSIGNED)或者用零填补(ZEROFILL)。
NUMBER ：精度最高可达20个基数-100位，相当于39或40位十进制数，具体取决于小数点的位置。
在Django中，定义了一些Field来与数据库表中的字段类型来进行映射。以下将介绍那些常用的字段类型。
大家对 MySQL 的存储结构应该是很清楚的，所以咱们在学习 ES 存储结构时，同时类比 MySQL，这样理解起来会更透彻。MySQL 的数据模型由数据库、表、字段、字段类型组成，自然 ES 也有自己的一套存储结构。
当前项目的开发都是数据库驱动，即分析出项目中所需要存储的数据，然后设计数据表结构，接下来对通过编写 SQL 语句对数据库中的表进行 CURD 操作。
MySQL 的数值数据类型可以大致划分为两个类别，一个是整数，另一个是浮点数或小数。
本篇参考：https://developer.salesforce.com/docs/atlas.en-us.salesforce_large_data_volumes_bp.meta/salesforce_large_data_volumes_bp/ldv_deployments_infrastructure_skinny_tables.htm
字符指计算机中保存的各种文字和符号，包括各种国家的文字、标点符号、图形符号、数字等。由于计算机采用二进制保存数据，用户输入的字符将会按照一定的规则转换成二进制后保存，这个过程就是字符编码，将一系列字符的编码规则组合起来就形成了字符集。
字段映射关系请参考： https://blog.csdn.net/weixin_34128839/article/details/91644197
接上篇，上篇主要是从字段类型，索引，SQL语句，参数配置，缓存等介绍了关于MySQL的优化，下面从表的设计，分库，分片，中间件，NoSQL等提供更多关于MySQL的优化。
在创建表的时候我们使用sql语句，Create table tableName () engine=myisam|innodb;
即Object-Relationl Mapping，它的作用是在关系型数据库和对象之间做一个映射，这样我们在具体的操作数据库的时候，就不需要再去和复杂的SQL语句打交道，只要像平时操作对象一样操作它就可以了 。简单说，ORM是一个可以使我们更简单的操作数据库的框架。
在Django MVC概述和开发流程中已经讲解了Django的MVT开发流程，本文重点对MVT中的模型(Model)进行重点讲解。
从2019年开始，就有一个很火热的话题：“去O化”。O就是oracle，也就是将oracle替换成别的数据库。为什么要去O？大致有以下原因：
MySQL 字段类型很多，我从 phpMyAdmin 5.1.1（一种开源的 MySQL 可视化工具）里找到了配置的所有 MySQL 字段类型，一共有 41 种。MySQL 有一些字段类型是用同一个 C++ 类或通过继承同一个 C++ 类的方式实现的。
Elasticsearch（ES） 是一个基于 Apache Lucene 开源的分布式、高扩展、近实时的数据搜索与分析引擎，主要用于海量数据快速存储，实时检索，高效分析的场景。通过简单易用的 RESTful API，隐藏 Lucene 的复杂性，让全文搜索变得简单。
设想有这样一个情景，我们需要实现一个简单的登录功能，用户需要输入账号，密码，以及确认密码，服务器后台验证账号密码是否合理，合理的话，就登录成功，提示登录成功！不成功的话，就通过消息闪现告诉用户哪里出错了
整型是MySQL中最常用的字段类型之一，通常用于存储整数，其中int是整型中最常用的，对于int类型你是否真正了解呢？本文会带你熟悉int类型相关知识，也会介绍其他整型字段的使用。
2. 在Django项目的__init__.py文件中写如下代码，告诉Django使用pymysql模块连接MySQL数据库:
看一个案例，下面是两张字段相同，字段类型相同，只是id字段emp1是smallint类型，emp2的id是bigint类型，分别向两个表插入5000条记录，观察一下表容量大小。
提起家居品牌，大多数人的第一反应会想到各大卖场，传统意义上的家居品牌的确如此，但随着信息化技术的发展，越来越多的家居品牌采用线下销售与线上供应链管理相结合的方式，打破了传统家居行业的壁垒。部署EDI系统将对企业带来哪些帮助呢？EDI系统的使用帮助企业和交易伙伴完成业务数据传输，节约人力成本，同时确保数据传输的实时性和安全性。
Proto Buffer 是一种语言中立的、平台中立的、可扩展的序列化结构数据的方法。
主键的设计最好不要与业务逻辑有所关联，主键最后是一串毫无意义，独立不重复的数字，比如：UUID，Auto_increment，又或者是雪花算法生成的主键等等
ElasticSearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，在国内简称为ES；使用Java开发的，底层基于Lucene是一种全文检索的搜索库，直接使用使用Lucene还是比较麻烦的，Elasticsearch在Lucene的基础上开发了一个强大的搜索引擎。前面说这么多，对于新手的你，其实还是不知道他是干什么的。简单来说，他就是一个搜索引擎，可以快速存储、搜索和分析海量数据。我们常用的github、Stack Overflow都采用的Es来做的。为了让你们知道他是干什么的，我们先来分析一下他的功能与适用场景。
整数类型可分为五种：TINYINT/SMALLINT/MEDIUMINT/INT/BIGINT
上节课我们给大家介绍了数据库的基本概念，具体请回顾 打开数据库的大门——SQL。本节课我们以关系型数据库MySQL为例，跟大家介绍关系型数据库的基本用法。
普通索引：(index) 对关键字没有要求，如果一个索引在多个字段提取关键字，称为复合索引
答：在字段数量很多情况下，数据量也就很大，每次查询都需要检索大量数据，这样效率低下。我们可以将所有字段分成两个部分，“常用字段”和“不常用字段”，这样对大部分查询者来说效率提高了。【表的垂直分割】
前言 Flask-SQLAlchemy是一个Flask扩展，简化了在Flask应用中使用SQLAlchemy的操作。 定义模型 在python代码中创建一个类，每个类对应了一个数据库中的一张表，类的数据属性对应了表中的字段名，这个类称为映射类。 创建模型示例 from flask import Flask, url_for, request, redirect, render_template from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__
外键约束：是指在主键关联的外键上强制加上一个约束，如果违反该约束，则不允许该条数据的修改。
对于系统中慢查询的分析，有助于我们更高效的定位问题，分析问题。 mysqldumpslow、ptquerydigest是进行慢查询分析的利器。
自增的整型字段，必填参数primary_key=True,则成为数据库的主键，无该字段时，django会自动创建主键id字段。
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