存储引擎比较 |功能|MyISAM|Memory|InnoDB|Archive| |---|---|---|---|---| |存储限制|256TB|RAM|64TB|None| |支持事务|No|No|Yes|No| |支持全文索引|Yes|No|No|No| |支持数索引|Yes|Yes|Yes|No| |支持哈希索引|No|Yes|No|No| |支持数据缓存|No|N/A|Yes|No| |支持外键|No|No|Yes|No|
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。
文章稍微有些长,博主国庆花费了两天进行整理,**大家如果暂时没有这么多时间,可以先收藏和订阅专栏哦,有时间了再拿出来学习,有问题记得私信博主!**
1、因为任何有业务含义的列都有改变的可能性,主键一旦带上了业务含义,那么主键就有可能发生变更。主键一旦发生变更,该数据在磁盘上的存储位置就会发生变更,有可能会引发页分裂,产生空间碎片。
提示我写错了,仔细看一看,原来是auto_increment被我少写了一个e。
在创建表的时候我们使用sql语句,Create table tableName () engine=myisam|innodb;
有问题的时候,我经常回来博客园寻找答案,久而久之,总结了一些东西。 妄自菲薄,请大家多指出错误,并给出意见 数据库设计三范式基本原则 第一范式:数据库表中的字段都是单一属性的,不可再分。这个单一属性由基本类型构成,包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。 也就是说,绝对不要出现下面的情况
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
数据库提供一个存储空间用于存放各种数据(其中包括整型、文本、小数、日期等),我们可以将数据库看作是一个存储数据的容器。
a. 找到MySql解压好的文件夹的根目录,在根目录下创建文件 my.ini(后缀为.ini)
二、DML:Data Manipulation Language 数据操作语言 作用:操作表中的数据的。 关键:INSERT UPDATE DELETE 注意:日期或字符串、字符要使用单引号引起来。 假设已经存在表user : 1 mysql>CREATE TABLE uesr( 2 id int, 3 username varchar(200), 4 gender varchar(10), 5 birthday date, 6 entry_
联合查询被过滤,只能用堆叠注入了 查看有几个字段 1' order by 2#
1. 主:binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句,放进master上的binlog中;
SQL注入即是指web应用程序对用户输入数据的合法性没有判断或过滤不严,攻击者可以在web应用程序中事先定义好的查询语句的结尾上添加额外的SQL语句,在管理员不知情的情况下实现非法操作,以此来实现欺骗数据库服务器执行非授权的任意查询,从而进一步得到相应的数据信息。(百度百科) SQL注入是Web安全常见的一种攻击手段,其主要存在于数据库中,用来窃取重要信息,在输入框、搜索框、登录窗口、交互式等等都存在注入可能;是否是输入函数无法判断其输入的合法性并将其作为PHP等语言代码来执行,或整体逻辑出现缺陷,或关键字关键命令关键字符没过滤全,包括编码加密命令是否进行了过滤,这些种种环节的防护不严都将导致SQL注入的成功。(本人拙见)
本文从芋道源码转载,在原有内容基础上结合阿里巴巴Java开发手册中Mysql数据库章节的介绍,加上自己的理解和说明,整理而成。涉及的内容较多,建议收藏后仔细阅读!
创建一张user表,表中包含:id、code、age、name和height字段。
今天就跟大家一起聊聊,mysql数据库索引失效的10种场景,给曾经踩过坑,或者即将要踩坑的朋友们一个参考。
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。
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)。
1.什么是数据库? 数据库是组织形式的信息的集合,用于替换,更好地访问,存储和操纵。 也可以将其定义为表,架构,视图和其他数据库对象的集合。 2.什么是数据仓库? 数据仓库是指来自多个信息源的中央数据存储库。 这些数据经过整合,转换,可用于采矿和在线处理。 3.什么是数据库中的表? 表是一种数据库对象,用于以保留数据的列和行的形式将记录存储在并行中。 4.什么是数据库中的细分? 数据库表中的分区是分配用于在表中存储特定记录的空间。 5.什么是数据库中的记录? 记录(也称为数据行)是表中相关数据的有序集
数据库范式 目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。 范式可以避免数据冗余,减少数据库的空间,减轻维护数据完整性的麻烦,但是操作困难,因为需要联系多个表才能得到所需要数据,而且范式越高性能就会越差。要权衡是否使用更高范式是比较麻烦的,一般在项目中,用得最多的也就是第三范式,我认为使用到第三范式也就足够了,性能好而且方便管理数据。 第一范式:对于表中
索引是由持久类维护的结构,InterSystems IRIS®数据平台可以使用它来优化查询和其他操作。
外键是引用另一个表的字段;存储在外键字段中的值是唯一标识另一个表中的记录的值。此引用的最简单形式如下例所示,其中外键显式引用Customers表中的主键字段CustID:
我之前写的一篇文章《聊聊sql优化的15个小技巧》,自发表之后,在全网广受好评,被很多大佬转载过,说明了这类文章的价值。
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说,索引就相当于目录。当你在用新华字典时,帮你把目录撕掉了,你查询某个字开头的成语只能从第一页翻到第一千页。累!把目录还给你,则能快速定位!
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除了常见的普通索引,唯一索引,组合索引,大家还能说一下mysql中有哪些其他类型的索引吗?
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。
mysql基本架构组成:客户端,Server层和存储引擎层。其中,只有Server层和存储引擎层是属于Mysql。
之前有过一次面试,关于MySQL索引的原理及使用被面试官怼的体无完肤,立志要总结一番,然后一直没有时间(其实是懒……),准备好了吗?
https://www.cnblogs.com/joeyJss/p/11096597.html
如果表使用自增主键,那么每次插入新的记录,记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置,当一页写满,就会自动开辟一个新的页。如果使用非自增主键(如果身份证号或学号等),由于每次插入主键的值近似于随机,因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置, 频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片,得到了不够紧凑的索引结构,后续不得不通过OPTIMIZE TABLE(optimize table)来重建表并优化填充页面。
TCP/IP 模型将 OSI 模型由七层简化为四层,传输层和网络层被完整保留,因此网络中最核心的技术就是传输层和网络层技术。
MySQL 中使用 REGEXP 或 NOT REGEXP 运算符 (或 RLIKE 和 NOT RLIKE) 来操作正则表达式。
在我们实际开发中,随着业务的不断增加,数据量也在不断的攀升,这样就离不开一个问题:数据查询效率优化 根据自己的以往实际项目工作经验和学习所知,现在对SQL查询优化做一个简单的梳理总结,总结的不好之处,望多多指点交流学习 主要通过以下几个点来进行总结分析:索引、语句本身、分区存储、分库分表
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL,是一种数据库查询语言。
最近的学习内容是数据库相关的一些知识,主要以MySQL为主,参考书籍——《MySQL必知必会》
(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。
本周我们结束了最为复杂的dql语法,完成最后一个进阶9—联合查询,然后进入剩下的dml和ddl语法介绍。一起来看看吧~
两个用户同时修改商品库存表,A、B同时进入,看到的库存都是100,A购买一件把库存修改为99(100-1)。此时B购买两件把库存修改为98(100-2),因为A、B同时读到的库存都是100,B并不能看到A做的库存更新,所以造成B脏读,造成A丢失更新。
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