连接层 提供与客户端连接的服务 server(服务端)
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
知识库服务依赖该数据库,Embedding 形式个性化训练 ChatGPT,必不可少的就是向量数据库 因为 qdrant 向量数据库只支持 Docker 部署,所以需要先安装好 Docker 服务。
最近买了一个服务器,放着也没有什么作用,于是搭建了MySQL 提供大家学习数据使用吧,想知道数据的用户信息请在后台回复MySQL 如果大家有其他想搭建的数据库环境也可后台留言哟 !!!只提供给小伙伴学习数据库使用,不提供数据的保存哟 MySQL 表中使用 INSERT INTO SQL语句来插入数据。 你可以通过 mysql> 命令提示窗口中向数据表中插入数据,或者通过 Python 来插入数据。 语法 以下为向MySQL数据表插入数据通用的 INSERT INTO SQL语法: INSERT INTO t
mysql在创建数据库的时候,字符集设置的不是utf8而是utf9mb4,在导入sql脚本的时候,发现提示如下错误:
性能低、执行时间太长、等待时间太长、SQL语句欠佳(连接查询)、索引失效、服务器参数设置不合理(缓冲、线程数)
asc表示的是升序,使用这种语法创建出来的索引叫做升序索引。也就是我们平时在创建索引的时候,创建的都是升序索引。
LLM大语言模型火的一塌糊涂,很多人已经开始频繁的使用GPT等产品来为自己的工作和生活提效。但这一切还都是通用场景,你如何让LLM去服务你自己所在公司的业务领域呢?比如可不可以借助GPT来提高自己公司产品的推荐效率呢?可不可以借助GPT来更好地服务员工日常的问题咨询呢?可不可以借助GPT来搭建公司自己的知识库呢?可不可以借助GPT来改善公司的客户服务体验呢?答案是一切兼有可能。
INSERT INTO table_name ( field1,field2,...fieldN )
你可以通过 mysql> 命令提示窗口中向数据表中插入数据,或者通过PHP脚本来插入数据。
关于这些查找结果的演示推荐:<https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html>
很明显,不同的类型存储的长度有很大区别的,对查询的效率有影响,字段长度对索引的影响是很大的。
数据库的管理是一个非常专业的事情,对数据库的调优、监控一般是由数据库工程师完成,但是开发人员也经常与数据库打交道,即使是简单的增删改查也是有很多窍门,这里,一起来聊聊数据库中很容易忽略的问题。 字段长度省着点用 先说说我们常用的类型的存储长度: 列类型存储长度tinyint1字节smallint2字节int4字节bigint8字节float4字节decimal(m,d)0-4字节datetime8字节timestamp4字节char(m)m个字节varchar(m)可变长度text可变长度 很明显,不同的类
这个排序过程叫做全字段排序,因为需要返回的字段都放入了 sort_buffer 参与排序过程。
该文章讲述了MySQL数据库设计原则,包括使用最小的数据类型、避免NULL值、注意char和varchar的使用、使用整数标示、限制表和字段范围、避免大规模的关联查询、设计合理的数据库表和字段、使用缓存表和汇总表,以及注意查询优化。
有时候需要索引很长的字符字段列,这会增加索引的存储空间以及降低索引的查询效率,一种策略是可以使用哈希索引,还有一种就是使用前缀索引。
作者介绍:谢浩,现任职于云和恩墨(北京)信息技术有限公司,具有多年oracle数据库企业级运维经验,擅长结合业务、硬件系统制定各种项目方案,具有丰富mysql相关的工作经验。 假设你在使用MySQL中的InnoDB驱动,由于遇到了驱动程序错误,内核错误,电源故障或某些罕见的MySQL错误,而在InnoDB ibdata1文件损坏,实例不能启动。你该怎么办呢? 案例描述 某门户mysql innodb数据库实例损坏,数据库服务无法启动,使用文件系统上的数据库frm及bid文件恢复数据库内的业务数据。 相关知识
编写过程就是我们平常写sql语句的过程,也可以理解为编写顺序,以下就是我们编写顺序:
本文主要参考官网的优化 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/optimization.html
索引在数据库中非常重要,它可以加快查询速度并提高数据库性能。对于经常被用作查询条件的字段,添加索引可以显著改善查询效率。然而,索引的创建和维护需要考虑多个因素,包括数据量、查询频率、更新频率等。
为了保证前缀索引有较高的选择性,同时又不能太长可以使用计算完整列的选择性,并使前缀的索引性接近于完整列的选择性,方法如下:
数据迁移,工作原理和技术支持数据导出、BI报表之类的相似,差异较大的地方是导入和导出数据量区别,一般报表数据量不会超过几百万,而做数据迁移,如果是互联网企业经常会涉及到千万级、亿级以上的数据量。
前言 本文主要介绍了关于Laravel 5.4因特殊字段太长导致migrations报错的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍: laravel 5.4 改变了默认的数据库字符集,现在utf8mb4包括存储emojis支持。MySQL 需要v5.7.7或者更高版本,当你试着在一些MariaDB或者一些老版本的的MySQL上运行 migrations 命令时,你会碰到下面这个错误:
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引,MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大,花费的时间越多。如果表中查询的列有一个索引,MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间,没有必要看所有数据。大多数MySQL索引(PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT)在B树中存储。只是空间列类型的索引使用R-树,并且MEMORY表还支持hash索引。
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引,MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。 表越大,花费的时间越多。如果表中查询的列有一个索引,MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间,没有必要看所有数据。 大多数MySQL索引(PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT)在B树中存储。只是空间列类型的索引使用R-树,并且MEMORY表还支持hash索引。
发现没有用到索引,type全是ALL,那么首先想到的就是建立一个索引,建立索引的字段当然是在where条件的字段。
作者:廖为基,腾讯互娱应用开发工程师 1 背景介绍 本人在工作中接触到一个业务,由于需要创建一个非常大的表,字段比较多——超过了500个字段,但是在创建表的时候报了很多错误,让我折腾了很久才解决,于是为了防止问题复现,我决定一探究竟。 注:mysql 版本为5.7.18。 CREATE TABLE `process_xxxx` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `instance_id` varchar(255) NOT NULL, ...
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度。
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。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
在实际应用中,经常碰到导入数据的功能,当导入的数据不存在时则进行添加,有修改时则进行更新,
爱可生开源社区的 SQLE 是一款面向数据库使用者和管理者,支持多场景审核,支持标准化上线流程,原生支持 MySQL 审核且数据库类型可扩展的 SQL 审核工具。
近期在刷新生产环境数据库的时候,需要更新表中的字段,如果对每条数据结果都执行一次update语句,占用的数据库资源就会很多,而且速度慢。
1) 使用InnoDB存储引擎 2) 数据库字符集使用UTF8,校对字符集使用utf8_general_ci 3) 所有表、字段都尽量添加注释 4) 库名、表名、字段名使用小写字母,禁止超过32个字符,须见名知意 5) 非唯一索引以 “idx_字段1_字段2” 命名,唯一索引必须以 “uniq_字段1_字段2” 命名
原文链接:http://www.toutiao.com/a6730869910135636494/
如果你觉得文字太长,可以直接先看文末思维导图总结,小编已为你整理了作者的主要观点,供你回顾与快速阅读~
今天在线上遇到2个很有意思的MySQL案例,都是比较经典的问题,拿出来跟大家分享一下。为了对库表名称进行脱敏,我把问题抽象出来两个小的例子,且看分享。
说一下mysql比较宏观的面试,具体咋写sql的这里就不过多举例了。后面我还会给出一个关于mysql面试优化的试题,这里主要说的索引和B+Tree结构,很少提到我们的集群配置优化方案。
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