用途:用来映射简单的单字节字符,比如大小写英文字母、阿拉伯数字、常用的标点符、运算符、控制字符等。
这个值后面对应的utf8_unicode_ci是什么意思呢?面试的时候用这个题目考一考DBA,应该可以难倒一大部分人。
今天突然被同事问到,MySql 里的 uft8 与 utf8mb4 究竟有什么区别,当时我也是一脸问号,因此特地去了解了一下。
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记,本篇为其“MySQL数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。
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。
SQL 是由关键字组成的语言,关键字是一些用于执行 SQL 操作的特殊词汇。在命名数据库、表、列和其他数据库对象时,一定不要使用这些关键字。因此,这些关键字是一定要保留的。
字符串是包含在单引号(')或双引号(")字符中的字节或字符序列。 以下几行例子是等同的:
MySQL 字符编码集中有两套 UTF-8 编码实现:utf8 和 utf8mb4。
MySQL 8 最终是要大面积替换MYSQL5.7 , 之前的文字可能给人感觉MYSQL 8 还不如 MYSQL 5.7 ,实际上不然,任何东西新的一定有问题,解决解决就好了,在复杂查询这块 MYSQL 5.7 的确是和MYSQL 8 已经有了分别,对于开发人员撰写SQL 有什么帮助我们可以看看下面的一些例子。
任何计算机存储数据,都需要字符集,因为计算机存储的数据其实都是二进制编码,将一个个字符,映射到对应的二进制编码的这个映射就是字符编码(字符集)。这些字符如何排序呢?决定字符排序的规则就是排序规则。
对数据库来说,字符集更加重要,因为数据库存储的数据大部分都是各种文字,字符集对数据库的存储,处理性能,以及日后系统的移植,推广都会有影响。 MySQL5.6目前支持几十种字符集,包括UCS-2,UTF-16,UTF-16LE,UTF-32,UTF-8和utf8mb4等Unicode字符集。 根据应用的需求,考虑以下几方面的因素。
因为另一句话在大多数书籍或者文字中,会提到,乱去设置填充因子,会降低性能。那这篇文字到底要说什么?
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字符集是针对不同语言的字符编码的集合,比如UTF-8字符集,GBK字符集,GB2312字符集等等,不同的字符集使用不同的规则给字符进行编码。排序规则则是在特定字符集的基础上特定的字符排序方式,排序规则是基于字符集的,是对字符集在排序方式维度上的一个划分。
Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好,比如年龄在18和30之间,性别为女性这样的组合查询。
相比于大多数人熟悉的 MySQL 数据库的索引,Elasticsearch 的索引机制是完全不同于 MySQL 的 B+Tree 结构。索引会被压缩放入内存用于加速搜索过程,这一点在效率上是完爆 MySQL 数据库的。但是 Elasticsearch 会对全部 text 字段进行索引,必然会消耗巨大的内存,为此 Elasticsearch 针对索引进行了深度的优化。在保证执行效率的同时,尽量缩减内存空间的占用。这篇文章就深度解析了 Elasticsearch 索引原理,揭开搜索的神秘面纱。
最近在完成一个线上日志修复工作的过程中遇到了一个意想不到的慢查询。当时使用的SQL以及表结构其实都很简单,而且在关键的字段上也有索引,但是MySQL的执行计划就是跑出来了Range checked for each record (index map: 0x1)。如下为问题中的表结构定义和执行计划(删减了其他字段,留下了关键的部分):
VARCHAR类型用于存储可变长度字符串,是最常见的字符串数据类型。它比固定长度类型更节省空间,因为它仅使用必要的空间(根据实际字符串的长度改变存储空间)。 有一种情况例外,如果MySQL表使用ROW_FORMAT=FIXED创建的话,每一行都会使用定长存储。
MySQL 使用 International Components for Unicode(ICU)实现正则表达式,该组件提供了完整的 Unicode 支持,并且是多字节安全的。在 MySQL 8.0.4 之前,MySQL 使用 Henry Spencer 的正则表达式实现,该实现以字节方式运行,不安全。
如果索引了多列,要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最前列并且不跳过索引中的列。
Elasticsearch 是通过 Lucene 的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好,比如年龄在 18 和 30 之间,性别为女性这样的组合查询。倒排索引很多地方都有介绍,但是其比关系型数据库的 b-tree 索引快在哪里?到底为什么快呢?
排序时索引也用到了,只不过此时该索引不是用来查询,而是用来排序,explain没有展示出来
最近做了一期关于MYSQL collation 的文字,所以基于比较的因素,PostgreSQL 的字符集,collation 等到底是怎么回事,有什么有趣的地方,我们也来一探究竟。在说起这个问题前,我们看下图,图中有三个部分
微商个人相册多端小程序源码,用于个人相册展示,适合微商,有客服联系,无需后台管理系统,小程序上直接进行管理,没有登录账号只拥有查看功能。
有意思的事情每天都有,最近一个客户的公司的PG数据库在运行中,出现了一个问题,客户在对数据进行排序的过程中,发现数据虽然一致,但两个存储同样数据的数据库,在进行语句查询的时候,给出的结果不同,基于他们只取结果集的前两条,导致同样的数据库表,同样的数据,最终在界面上给客户展示的数据不同。
上篇文章我们说了,myISAM表和innoDB表的不同,myISAM吧用户记录数据放在数据文件,会给每行数据一个行号,myISAM会给主键生成索引,吧索引页放在索引文件。B+树的叶子节点存储的是主键+行号,意味着第一次通过主键查询只能查到行号,之后回表,通过行号查询数据文件整行数据。而innoDB的聚簇索引不需要二次查询。
POSTGRESQL 在 DDL DML DQL 都可以并行,之前MYSQL 在并行方面一直是软肋,MYSQL 8 已经提供了DQL的并行, DDL 的并行也支持了,从MYSQL5.X 升级到8 是必然了.
id: select查询的序列号(是一组数字),表示查询中执行select子句或操作的顺序。分为三种情况
关于编码问题前面一共整理4篇博客,这是终篇。我使用MySQL时经常会遇到乱码问题,尤其是涉及到中文和emoji表情符号时,然而当我查询资料时发现大多数资料几乎雷同,寥寥几句仅贴了几个参数的定义,并没有案例来详细说明,因此我利用几个周末时间整理出这个编码系列博客,希望能对和我同样深受编码困扰的人提供些帮助,当然能力有限,里面很多观点是我根据各种资料的推测,并没有在相关文档中找到确切的描述佐证,可能有理解偏颇之处。
我们并不喜欢 MySQL 中出现大事务(更新很多数据的事务),大事务往往带来很多维护的问题。
在探索数据库优化的广阔领域中,我们不可避免地会遇到一系列独特的概念和技术。其中之一就是MySQL的多范围读取(Multi-Range Read, MRR)。
如图,选择一下collation,5.7.22版本的,大部分都是以ci结尾的,也就是大小写不敏感
查看mysql中的所有库:show databases; 创建库:create database 库名称;—-》create database if not exists 库名称;如果不存在该库,则创建 删除库:drop database 库名称; 选择使用数据库:use 库名称; 显示当前使用的数据库:select database();
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在文章开始前,大家可以先考虑几个问题,这样方便更快理解文章的知识点,下面的问题都会在文章中找到答案哦!
文章目录 MySQL_字符集及数据类型 1.字符集 2.校对集 3.MySQL的数据类型--值的类型 (1)整型 (2)unsigned(无符号) (3)显示宽度(zerofill) (4)浮点型 (
什么是字符集(character set) 字符的二进制编码方式 二进制编码到一套字符的映射 二进制->编码->字符 校对规则(collation) 在字符集内用于比较字符的一套规则 ASCII码 1个字节由8个二进制位组成 1个字节可表示256种不同的状态(256个不同符号) ASCII码规定了128个字符(英文字符和一些标点符号)的编码 Unicode国际化支持 世界上存在多种编码方式,同一个二进制数字被解释成了不同的符号 现存 编码 不能在多语言环境中使用,诞生了Unicode(统一码) 一个字符的
上一篇写了从全局的角度说数据库优化这件事情,我们面试经常会被问到数据库优化这块,我们很多时候能回答一些大而化之的策略,例如主从分离,分表分库之类,添加合理的索引,那继续追问,用的什么中间件主从分离,用的什么策略进行分表分库,什么是合理的索引,加了索引表扫描少了多少行,什么情况下索引会失效,好吧,笑容逐凝固,不知如何作答了,本篇就优先围绕sql查询优化本身来聊这个事情;
归并排序是一种分治思想的应用,所以也适合处理大数量的排序,因此也是一种外排序算法,磁盘排序算法,应用场景也较多,比如mysql的排序,sharding-jdbc的排序,
Collation 主要的作用是什么,排序。 数据库中的字符众多,而在这里很多的查询中都对这些符号进行一些比对的工作,如 A = a , B > BA , c < v 等等在查询中进行的条件输入的工作,而字符和字符之间如何进行比对,这个就全部依靠我们的collation 了,如我们规定了 A = 0 B = 1 则, B > A 是成立的,所有collation是一套字符的编码集合,collation会影响到order by的语句顺序,会影响到where 条件比对后的结果,同时也会影响distinct, group by , having 等语句查询的结果,不光如此,还会影响字符型的字段建立索引后的顺序等。
一、功能特点 同时支持多种数据库比如odbc、sqlite、mysql、postgresql、sqlserver、oracle、人大金仓等。 一个数据库类即可管理本地数据库通信,也支持远程数据库通信等。 数据库线程支持执行各种sql语句,包括单条和批量。 组件中的所有类打印信息、错误信息、执行结果都信号发出去。 集成数据库通用翻页类(负责具体处理逻辑),搭配分页导航控件(负责外观),形成超级牛逼的翻页控件。 集成数据库自动清理类,设定最大记录数后台自动清理早期数据。 集成自定义委托类,支持复选框、文本框、下
最近项目开发用到MySQL,想要查看后台执行的sql语句,立马google得知、可以使用 show processlist; 命令来解决,通过里面输出结果的字段解释中可以分析执行了的sql语句类型,但发现不太适合一般的初级使用者,而通过日志文件查看sql语句是最直接的方法。
用过哪些current包下的类(CountDownLatch CyclicBarrier Semaphore)
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命名规范的对象是指数据库SCHEMA、表TABLE、索引INDEX、约束CONSTRAINTS等的命名约定
关于MySQL数据库规范,相信大家多少看过一些文档。本篇文章给大家详细分类总结了数据库相关规范,从库表命名设计规范讲起,到索引设计规范,后面又给出SQL编写方面的建议。相信这些规范适用于大多数公司,也希望大家都能按照规范来使用我们的数据库,这样我们的数据库才能发挥出更高的性能。
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。
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