在数据库设计中,主键是用于唯一标识每条记录的关键字段。使用记录的创建时间作为主键可能会导致以下问题:
因此,建议使用其他类型的主键,例如自增长整数、GUID或者是业务唯一标识符等。这些主键类型可以更有效地解决上述问题,并且可以提高数据库性能和数据安全性。
单个记录上的锁。记录锁始终锁定索引记录本身,即使没有定义索引的表也是如此。对于这种情况,InnoDB创建一个隐藏的聚簇索引,并将该索引用于记录锁定。
大家好,我是热心的大肚皮,皮哥。今天我们接着聊一聊索引,不多说,开整。
很多学生或者说是初学者在学习完成数据库的基础增删改查后就自认为在数据库这里就很熟悉了,但是不接触项目根本部知道需求,我这里准备了50个项目的基本需求来让大家来熟练各类项目的列信息,让大家更好的深入项目进行实战式的练习,可以让大家在后面面试的时候有更多更丰富的资历让大家可以与面试官侃侃而谈。
聚簇索引不需要我们显示的创建,他是由InnoDB存储引擎自动为我们创建的。如果没有主键,其也会默认创建一个。
use master go if exists (select * from sys.databases where name ='property') drop database property go create database property go use property go --表1: --校区信息表 (Campuslnfo) create table Campuslnfo( CampusID int primary key identity(1000,1),
上篇文章说了,mysql可以指定行格式,compact,dynamic,他结构有变长字段长度列表,null值,头部和真实数据存储,compact真实数据会存一定量的页,后面指向页的页码,dynamic全部存的页码,char会根据字符集来变换存储,行溢出是65535个字节,其中null值占一个,数据长度占两个,所以实际65532个字节,也会根据不同字节来变换。Index页存储这标记是否删除,删除的数据会组成垃圾链表,也叫可重用链表,而页里的数据,会根据next_Records来组成链表方便查询,二分查找法查找不同组的槽点。
最近涉及数据库相关操作较多,公司现有规范也不是太全面,就根据网上各路大神的相关规范,整理了一些自用的规范用法,万望指正。
数据库环境 dev:开发环境,开发可读写,可修改表结构。开发人员可以修改表结构,可以随意修改其中的数据但是需要保证不影响其他开发同事。 qa:测试环境,开发可读写,开发人员可以通过工具修改表结构。 sim:模拟环境,开发可读写,发起上线请求时,会先在这个环境上进行预执行,这个环境也可供部署上线演练或压力测试使用。 real:生产数据库从库(准实时同步),只读环境,不允许修改数据,不允许修改表结构,供线上问题查找,数据查询等使用。 online:线上环境,开发人员不允许直接在线上环境进行数据库操作,如果需要操
默认情况下,数据库会为列收集基本统计信息,但不会收集直方图信息。Oracle通过指定DBMS_STATS的METHOD_OPT参数来创建直方图。METHOD_OPT参数可以接受如下的输入值:
2 构建第一条ELK数据管道 本章将使用ELK技术栈来构建第一条基本的数据管道。这样可以帮助我们理解如何将ELK技术栈的组件简单地组合到一起来构建一个完整的端到端的分析过程 ---- 输入的数据集 在
mysql 建立联合索引后,是按最左匹配原则来筛选记录的,即检索数据是从联合索引的第一个字段来筛选的。如果 where 里的条件只有第二个字段,那么将无法应用到索引。
l 对于唯一ID或其它可用字符串或数字表示的值,选择用数字列好过用字符串列。因为相比对应的字符串,可使用更少的字节存储大数字,同时,转换并比较数字速度更快且消耗更少的内存。
在现代数据库系统中,MySQL的InnoDB存储引擎通过精巧的数据结构设计和高效的索引算法,为海量数据提供了稳定、快速且持久化的存储服务。
作为一名后端程序员,和Linux打交道的地方很多,不会看Linux日志,非常容易受到来自同事和面试官的嘲讽,所以掌握一种或者几种查看日志的方法非常重要。
Linux查看日志的命令有多种: tail、cat、tac、head、echo等,本文只介绍几种常用的方法。
文章末尾提出了事务因并发出现的问题有哪些? 本篇将着重讲述这个问题的前因后果及解决方式。
《高性能MySQL》中:分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的表中,这样做可以将相关的数据放在一起,另外,如果想一次批量删除整个分区的数据也会变得很方便。
索引按照物理实现方式,索引可以分为 2 种:聚簇(聚集)和非聚簇(非聚集)索引。我们也把非聚集 索引称为二级索引或者辅助索引。
(1)表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最 高,并发度最低。
BDB、HEAP、ISAM、MERGE、MyISAM、InnoDB以及Gemeni,总共7种Mysql表类型
在特定场景里,Delta的upsert/delete性能会非常的关键。比如我最近一直在鼓吹的实时增量同步方案:
SELECT * FROM user LOCK IN SHARE MODE; ** SELECT * FROM user FOR UPDATE;** ** DELETE FROM user WHERE id = 1;** |
我的博客: https://www.luozhiyun.com/archives/273
你一定看到过这样的例子,索引是什么,你要查字典,不可能从第一页翻到最后一页去查找,你会先查找拼音或者偏旁部首,然后直接跳转到对应的页小范围的一条一条查找,这样会快得多。
MySQL 作为使用范围最广的开源关系型数据库,是每个后端开发人员都绕不开的一道坎。我在上一篇文章中也写了关于 MySQL 中的 MVCC 的细节及各个隔离级别如何使用 MVCC,有兴趣的可以查看。
大致思路就是,挂一个公告,半夜停机升级,然后半夜把服务停了,跑数据迁移程序,进行数据迁移。
🧑个人简介:大家好,我是 shark-Gao,一个想要与大家共同进步的男人😉😉
Github:https://github.com/SortableJS/vue.draggable.next,完整代码如下:
blog.csdn.net/weixin_39420024/article/details/80040549
MySQL索引分为普通索引、唯一索引、主键索引、组合索引、全文索引。索引不会包含有null值的列,索引项可以为null(唯一索引、组合索引等),但是只要列中有null值就不会被包含在索引中。
升级的话呢,还是比较简单,就按官方文档来,改写一下某些api,本文主要讲文档中说的不清晰的一些坑
1、 表级锁: 开销小, 加锁快 ; 不会出现死锁 ; 锁定粒度大 , 发生锁冲突的概率最 高, 并发度最低。
myisam引擎是5.1版本之前的默认引擎,支持全文检索、压缩、空间函数等,但是不支持事务和行级锁,所以一般用于有大量查询少量插入的场景来使用,而且myisam不支持外键,并且索引和数据是分开存储的。
一对一,一般用于对主表的补充。假设A表为用户信息表,存储了用户的姓名、性别、年龄等基本信息。用户的家庭住址信息也属于用户的基本信息。我们可以选择将用户的家庭住址信息放到用户信息表,也可以单独建一张表,存储用户的家庭住址信息,以用户信息表的主键作为关联。
Libav是一套跨平台的库和用来处理多媒体文件,流和协议的工具,它最初是从FFmpeg的项目分叉。 Libav包括许多子工具,如:
大家好,我是小❤,一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员,曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
有朋友问了我如下这样一个问题,最后的解决过程挺有意思的,让我发现了直方图统计信息里我之前没有注意到的两个知识点,这里跟大家分享一下。 问题 数据库的版本是11.2.0.3: 创建一个测试表T1: SQ
如果 InnoDB 表没有显式定义主键,则可能会选择唯一索引做为主键,但是唯一索引很可能不是递增的,写入数据时,很可能会导致数据页频繁分裂,从而导致写入效率低和页空间浪费。这也是选择自增 int 类型或者有序 UUID 做为主键的原因。
介绍了mysql的两种存储引擎的索引信息和mysql在不同查询语句中访问索引的方式
数据库是一个允许多用户、多会话、多线程访问的系统。为了在并发访问中能保证数据的一致性和完整性,一般会使用事务来做控制,外加锁来作为辅助手段。所以今天整理了一下锁的相关知识,看看它在事务里是怎么配合使用的。
3个基础原则与3个完备性原则是每个项目在设计数据库都需要遵守的,4个扩展性原则可以按需选择。
在过去的几个月里,我写了各种关于大型科技公司“幕后”技术的文章,比如 Meta 的内部无服务器(serverless)平台和谷歌内部喜爱的代码审查工具。
最近在看一些关于消息队列和数据仓库的书,越来越发现,作为一个DBA,只涉猎某几个数据库是远远不够的,在云服务横行的年代,提升自己知识的精度和广度是必不可少的。
①普通索引:这是最基本的索引类型,而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建:
索引用于比其他方式更快地从数据库中检索数据。用户无法看到索引,它们只是用于加速搜索/查询。
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