② 外键列必须建立了索引，MySQL 4.1.2以后的版本在建立外键时会自动创建索引，但如果在较早的版本则需要显式建立；
在组件开发迭代的过程中，随着使用时间的增加，数据库中的数据量也不断增加，因此数据库查询越来越慢。
张大朋（Lunar）Oracle 工程师 Lunar 拥有超过十年的 ORACLE SUPPORT 从业经验，曾经服务于ORACLE ACS部门，现就职于 ORACLE Sales Consultant 部门，负责的产品主要是 Exadata，Golden Gate，Database 等。 2015年8月份内部release了Oracle 12.2 Beta版本（目前内部最新release的版本是2016年2月份发布的，windows和Linux都有了），目前根据12.2beta文档的介绍，Orac
其中：外键名为定义的外键约束的名称，一个表中不能有相同名称的外键；字段名表示子表被外健约束的字段名；主表名即被子表外键所依赖的表的名称；主键列表示主表中定义的主键列或者列组合。
1月11日，腾讯云TDSQL PG开源版（开源代号TBase）再升级：分布区表关联查询性能（join）提升超10倍，同时提升了产品在分布式场景下的易用性，增加灵活可用的功能组件。 该升级版本在第十一届PostgreSQL中国技术大会上正式公布，同时更新文档已同步在GitHub上。依托社区和内部业务系统的实践检验，TDSQL PG开源版基本保持每月一次小升级、每半年一次重大升级的节奏，助力众多开发者应用前沿数据库技术。 本期将为大家深度解读TDSQL PG开源版升级特性，具体包括：分区表功能增强、异地多活易
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：
官方文档： https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/create-table-foreign-keys.html 1.外键作用： MySQL通过外键约束来保证表与表之间的数据的完整性和准确性。 2.外键的使用条件 1.两个表必须是InnoDB表，MyISAM表暂时不支持外键（据说以后的版本有可能支持，但至少目前不支持） 2.外键列必须建立了索引，MySQL 4.1.2以后的版本在建立外键时会自动创建索引，但如果在较早的版本则需要显示建立； 3.外键关系的两个表的列必须
1.关于表 表示数据库存储数据的基本单位。一个表可以包含若干个字段或者是记录。表的操作包括创建表、修改表、删除表。创建数据表的过程是规定数据列的属性的过程，同时也是实施数据完整性约束的过程。 1.创建表： 数据表属于数据库，在创建数据表之前，应该使用“USE <数据库名>”移动到指定的数据库下。 如果没有选择数据库，创建表时会报错； 创建表的语法： CREATE TABLE table_name ( 字段1 数据类型 [完整性约束条件]， 字段2 数据类型 [完整性约束条件]， … );
给某个字段/某列指定默认值，一旦设置默认值，在插入数据时，如果此字段没有显式赋值，则赋值为默 认值。
为了防止不符合规范的数据进入数据库，在用户对数据进行插入、修改、删除等操作时，DBMS自动按照一定的约束条件对数据进行监测，使不符合规范的数据不能进入数据库，以确保数据库中存储的数据正确、有效、相容。
PostgreSQL支持继承，版本10之前的分区表都是通过继承特性来实现，每个分区实际上都是一个独立的表。数据更新可通过触发器trigger或者规则rule来实现。
InnoDB存储引擎提供了具有提交，回滚，和崩溃恢复能力的事务安全，对比MYISAM 的存储引擎，InnoDB写的处理效率差一些并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。它的特点有如下：
要在表之间强制执行引用完整性，可以定义外键。修改包含外键约束的表时，将检查外键约束。
在为字段添加约束时，我们只需要在字段之后加上约束的关键字即可，需要关注其语法。我们执行上面的SQL把表结构创建完成，然后接下来，就可以通过一组数据进行测试，从而验证一下，约束是否可以生效。
前言 前面在数据库的讲解中，其实很多东西都非常的细节，在以前的学习过程中我都是没有注意到的。可能在以后的工作中会碰到所以都是做了记录的。 接下来，我将分享的是MySQL的DDL用来对数据库及表进行操作的。 mysql中保存了很多数据库、一个数据库中可以保存很多表。 对数据表的增(创建表)删(删除表)改(修改表字段)查(查询表结构)。 注意：这里的操作对象是表，对表的操作也就是表的结构，和表中的字段的操作(字段和记录要分清楚) 前提：表是在数据库下的，所以要先确实使用哪个数据库。 一、DDL之
MySQL5.5以后默认使用InnoDB存储引擎，其中InnoDB和BDB提供事务安全表，其它存储引擎都是非事务安全表。
机器学习的模型训练越来越自动化，但特征工程还是一个漫长的手动过程，依赖于专业的领域知识，直觉和数据处理。而特征选取恰恰是机器学习重要的先期步骤，虽然不如模型训练那样能产生直接可用的结果。本文作者将使用Python的featuretools库进行自动化特征工程的示例。
缺少外键明显问题是数据库不能强制进行引用完整性检查，如果在高一层没有正确处理，则可能会导致数据不一致（子行没有相应父行）。
1、父表必须已经存在于数据库中，或者是当前正在创建的表。如果是后一种情况，则父表与子表是同一个表，这样的表称为自参照表，这种结构称为自参照。 2、必须为父表定义主键。 3、主键不能包含空值，但允许在外键中出现空值。也就是说，只要外键的每个非空值出现在指定的主键中，这个外键的内容就是正确的。 4、外键中列的数目必须和父表的主键中列的数目相同。 5、外键中列的数据类型必须和父表主键中对应列的数据类型相同。说这么多比较笼统，还是看看例子吧。
分组，即每一条父表记录所属的子表记录打印到一组报表中，每组报表都单独计数及计算页数。在应用中，可以通过选择需要打印的父表记录，将父表记录的 ID 传入，由报表自动进行分组。
来源:www.jdon.com/49188 我的经验告诉我，很多数据库（大多数我曾经使用的）不包含外键时并不总是一件坏事。在这篇文章中，我想把重点放在为什么的原因上。 为什么这是一个问题？ 1.潜在的数据完整性问题， 缺少外键明显问题是数据库不能强制进行引用完整性检查，如果在高一层没有正确处理，则可能会导致数据不一致（子行没有相应父行）。 2.表格关系不清晰 数据库中缺少外键的另一个不太明显的负面影响是，不了解该模式的人很难找到正确的表并找出表关系。这可能会导致严重的数据库查询和报告问题。 为什么数据库可
我的经验告诉我，很多数据库（大多数我曾经使用的）不包含外键时并不总是一件坏事。在这篇文章中，我想把重点放在为什么的原因上。
整个MySQL Server由以下组成 ： Connection Pool ：连接池组件 Management Services & Utilities ：管理服务和工具组件 SQL Interface ：SQL接口组件 Parser ：查询分析器组件 Optimizer ：优化器组件 Caches & Buffers ：缓冲池组件 Pluggable Storage Engines ：存储引擎 File System ：文件系统 1）连接层 最上层是一些客户端和链接服务，包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。 2）服务层 第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。如果是select语句，服务器还会查询内部的缓存，如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。 3）引擎层 存储引擎层，存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。 4）存储层 数据存储层，主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。
5.11.6. Best Practices for Declarative Partitioning
constraint可以给键进行重命名，但是在数据字典中，主键名还是显示primary
案例. 该模型使用外键引用自己本身。 from django.db import models class Category(models.Model): name = models.TextField() parent_cat = models.ForeignKey('self',on_delete=models.CASCADE) on_delete参数如下: CASCADE：级联操作。如果外键对应的那条数据被删除了，那么这条数据也会被删除。 PROTECT：受保护。即只要这条数据引用了
MySQL提供了插件式的存储引擎架构。所以MySQL存在多种存储引擎，可以根据需要使用相应的引擎。MySQL支持的存储引擎有很多，常用的是：InnoDB，MyISAM。MEMORY，MERGE作为了解，其中InnoDB提供事务安全，其他存储引擎是非事务安全表。
比如有模型类A和B，A和B之间有外键关联在一起，A是子表，B是父表（反过来没试过。。因为大部分数据都是用子表的，我想是可以的），那么可以这样查：
Mycat是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了MySQL协议的的Server，前端用户可以把它看作是一个数据库代理，用MySQL客户端工具和命令行访问，而其后端可以用MySQL原生（Native）协议与多个MySQL服务器通信，也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信，其核心功能是分表分库，即将一个大表水平分割为N个小表，存储在后端MySQL服务器里或者其他数据库里；
本文分享 sequelize 的项目实践经验，如果你还不了解 sequelize，可以先看文档
在实际开发中，我们经常会遇到这样的情况：有 2 个或者多个相互关联的表，如 商品信息 和 库存信息 分 别存放在 2 个不同的数据表中，我们在添加一条新商品记录的时候，为了保证数据的完整性，必须同时 在库存表中添加一条库存记录。 这样一来，我们就必须把这两个关联的操作步骤写到程序里面，而且要用 事务 包裹起来，确保这两个操 作成为一个 原子操作 ，要么全部执行，要么全部不执行。
随着数据量的增长和业务需求的不断变化，数据库设计变得越来越复杂。其中，多态关联是一种常见的数据关系，它可以使一个关系中的一个属性引用多个其他关系中的不同类型的对象。在本文中，我们将介绍多态关联在数据库设计中的应用和解决方案，帮助读者更好地理解和应用多态关联。
NO ACTION：在父表进行更新/删除时，首先检查记录是否存在外键，存在则不允许删除/更新。（与RESTRICT行为一致）
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。
上一篇文章介绍了Elasticsearch的嵌套文档，这一篇来介绍另外一种关系文档，父子文档。
DDL（ Data Definition Language，数据定义语言）用在定义或改变表的结构数据类型、表之间的链接和约束等初始化工作上。常用的语句关键字包括 CREATE、 DROP、 ALTER 等。
在实际开发中，我们经常会遇到这样的情况：有 2 个或者多个相互关联的表，如 商品信息 和 库存信息 分别存放在 2 个不同的数据表中，我们在添加一条新商品记录的时候，为了保证数据的完整性，必须同时在库存表中添加一条库存记录。
数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。
作者介绍 作者介绍：jennyerchen（陈再妮），PostgreSQL ACE成员，TDSQL PG开源版负责人，有多年分布式数据库内核研发经验，曾供职于百度数据库团队，加入腾讯后参与了TDSQL PG版异地多活、读写分离、Oracle兼容等多个核心模块的研发，当前主要负责CDW PG的存算分离相关特性的研发工作。 背景简介 CDW PG是腾讯自主研发的新一代分布式数据库，其具备业界领先的数据分析能力，在提供大型数据仓库处理能力的同时还能完整支持事务, 采用无共享的集群架构，适用于PB级海量 OLAP
如果表A的主关键字是表B中的字段，则该字段称为表B的外键，表A称为主表，表B称为从表。外键是用来实现参照完整性的，不同的外键约束方式将可以使两张表紧密的结合起来，特别是修改或者删除的级联操作将使得日常的维护工作更加轻松。外键主要用来保证数据的完整性和一致性 两个表必须是InnoDB表，MyISAM表暂时不支持外键 外键列必须建立了索引，MySQL 4.1.2以后的版本在建立外键时会自动创建索引，但如果在较早的版本则需要显示建立； 外键关系的两个表的列必须是数据类型相似，也就是可以相互转换类型的列，比如in
Cloud Spanner是Google Megastore系统的继承者，Spanner表现出远超前辈的能力。Spanner首次是在Google内部数据中心中出现，而在2017年才对外发布测试版并加入了SQL能力。如今已经在Google云平台上架并拥有大量各个行业的用户。Cloud Spanner数据库是全球范围分布式的关系型/事务数据库，并且Google承诺Cloud Spanner拥有高吞吐量、低延迟和99.999%的高可用性。 接触Cloud Spanner 第一次接触到Google Cloud Sp
外键约束 foreign key 外键约束的要求： 父表和字表必须使用相同的存储引擎，禁止使用临时表； 数据库引擎只能是InnoDB； 外键列和参照列必须具有相似的数据类型，数字的长度或者是否有符号必须一样，字符长度可以不不一样； 外键列和参照列必须创建索引，参照列没有索引，mysql回自动创建索引； ----------- 下面创建两个数据表 1（父表）省份表两个字段 id （主键） 省份名称 2（子表）用户表三个字段 id （主键） 用户名称 省份编号（外键对应省表的主键id类型一样，因为需要把这个设
数据库如何判定，当前这一条记录是重复的？先查找，再插入。但是加上约束之后，数据库的执行过程可能就变了。因此执行时间或者效率会受到很大影响。
存储引擎是mysql的特性之一，使用者可以根据自己的业务场景选择自己适合的存储引擎，是不是要支持事物，如何选择存储，如何选择索引数据，当然你也可以定制自己的存储引擎，如果你们公司有能力，mysql支持支持很多种存储引擎，如 Myisam ,Innodb,MEMORY,MERGE,BDB,EXAMPLE,CSV等等，mysql 5.5之前默认的存储引擎是Myisam,之后就是Innodb,今天我们只讲常见的存储引擎。
MYSQL中约束及修改数据表 28：约束 约束保证数据的完整性和一致性 约束分为表级约束和列级约束 约束类型包括： NOT NULL(非空约束) PRIMARY KEY(主键约束)
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