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主键,不可重复,自带索引,可以在定义的列名上标注,需要自己生成并维护不重复的约束。如果自己不设置@Id主键,mongo会自动生成一个唯一主键,并且插入时效率远高于自己设置主键。原因可参考上一篇mongo和mysql的性能对比。 在实际业务中不建议自己设置主键,应交给mongo自己生成,自己可以设置一个业务id,如int型字段,用自己设置的业务id来维护相关联的表。
唯一约束用于保证数据表中字段的唯一性,即表中字段的值不能重复出现。唯一约束是通过unique定义的。语法如下:
当然,是没有必要退出的,因为在其他数据库的时候,还是可以使用show databases;命令查看所有数据库,并使用use 数据库名;直接进入其他数据库
表的约束:表中一定要有各种约束,通过约束,让我们未来插入数据库表中的数据是符合预期的。约束本质是通过技术手段,倒逼用户,插入正确的数据。反过来,在 mysql 角度,凡是插入进来的数据,都是符合数据约束的!约束的最终目的就是保证数据的完整性和可预期性。因此我们需要更多的约束条件!
注意一点: 如果原来的字段是空,那么你就不能把该字段修改成可以为空,当然你修改也会报错
按照特定的数据结构来组织、存储和管理数据的仓库叫做数据库,MySQL是一种关系型数据库。数据库最重要的功能就是存储数据,而数据存储是需要依赖具体的介质的,它就是磁盘。
MySQL是一个强大的关系型数据库管理系统,用于存储和管理大量数据。在数据库中,主键约束是一项非常重要的概念,它有助于确保数据的完整性和唯一性。本文将详细介绍MySQL主键约束,包括什么是主键、为什么需要主键、如何创建主键以及主键的最佳实践。
表的约束,实质上就是用数据类型去约束字段,但是数据类型的约束手法很单一,比如,我们在设置身份证号这个字段,数据类型唯一起的约束是它属于char类型或者varchar类型,不能是浮点型也不能是日期时间类型,但是这样还不够,身份证号需要有唯一性,是每个合法公民的唯一标识。因此需要额外增加一些手段去进行约束,以便更好的保证数据的合法性。
零、前言 本章主要讲解学习MYSQl数据库中的表的约束 表的约束 真正约束字段的是数据类型,但是数据类型约束很单一,需要有一些额外的约束,更好的保证数据的合法性,从业务逻辑角度保证数据的正确性 表的约束很多,这里主要介绍如下几个: null/not null,default, comment, zerofill,primary key, auto_increment,unique key 1、空属性 两个值:null(默认的)和not null(不为空) 数据库默认字段基本都是字段为空
在创建表的时候,可以给表的字段添加相应的约束,添加约束的目的是为了保证表中数据的合法性、有效性、完整性。 常见的约束有哪些呢?
比如name字段中要让其用户名不重复,这就需要添加约束。或者必须注册的时候需要添加邮箱等
索引对于优化数据库查询效率方面有着非常巨大的作用,下面是一个简单索引查询效率示例,希望能帮到一些朋友。
对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部份,但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找,但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时,索引就十分有效。下面用几个例子对比查询条件的不同对性能影响.
MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。
在涉及order by操作的sql时,b-tree索引返回的结果是有序的,可以直接返回,而其他索引类型,需要对索引返回结果再进行一次排序。b-tree索引的默认排序为升序,空值放在最后,创建索引时可以指定排序方式,如按倒序排序时,空值默认是放在最前的,但往往我们的查询并不想展示空值的结果,此时可以在创建索引时指定排序desc nulls last以达到和查询sql切合的目的。
mysql中的6个列属性:null,default,comment,primary key,unique key,auto_increment
简单来说,索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。在关系数据库中,索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
D(持久性),一旦事务完成,无论发生什么系统错误,它的结果都不会受到影响,事务的结果被写到持久化存储器中。底层实现原理是:redo log机制去实现的,mysql 的数据是存放在这个磁盘上的,但是每次去读数据都需要通过这个磁盘io,效率就很低,使用 innodb 提供了一个缓存 buffer,这个 buffer 中包含了磁盘部分数据页的一个映射,作为访问数据库的一个缓冲,从数据库读取一个数据,就会先从这个 buffer 中获取,如果 buffer 中没有,就从这个磁盘中获取,读取完再放到这个 buffer 缓冲中,当数据库写入数据的时候,也会首先向这个 buffer 中写入数据,定期将 buffer 中的数据刷新到磁盘中,进行持久化的一个操作。如果 buffer 中的数据还没来得及同步到这个磁盘上,这个时候 MySQL 宕机了,buffer 里面的数据就会丢失,造成数据丢失的情况,持久性就无法保证了。使用 redolog 解决这个问题,当数据库的数据要进行新增或者是修改的时候,除了修改这个 buffer 中的数据,还会把这次的操作写入到这个 redolog 中,如果 msyql 宕机了,就可以通过 redolog 去恢复数据,redolog 是预写式日志,会先将所有的修改写入到日志里面,然后再更新到 buffer 里面,保证了这个数据不会丢失,保证了数据的持久性,redolog 属于记录修改的操作,主要为了提交或者恢复数据使用!讲完事务的四大特性,再来说下事务的隔离性,当多个线程都开启事务操作数据库中的数据时,数据库系统要能进行隔离操作,以保证各个线程获取数据的准确性,在介绍数据库提供的各种隔离级别之前,来说一下如果不考虑事务的隔离性,会发生的几种问题:第一个问题是脏读,在一个事务处理过程里读取了另一个未提交的事务中的数据。举个例子,公司发工资了,领导把四万块钱打到我的账号上,但是该事务并未提交,而我正好去查看账户,发现工资已经到账,是四万,非常高兴。可是不幸的是,领导发现发给我的工资金额不对,是三万五元,于是迅速修改金额,将事务提交,最后我实际的工资只有三万五元,我就白高兴一场。第二个问题是不可重复读,某个数据在一个事务范围内多次查询却返回了不同的结果,用大白话讲就是事务T1读取数据,事务T2立马修改了这个数据并且提交事务给数据库,事务T1再次读取这个数据就得到了不同的结果,发生了不可重复读。举个例子,我拿着工资卡去消费,系统读取到卡里确实有一百块钱,这个时候我的女朋友刚好用我的工资卡在网上转账,把我工资卡的一百块钱转到另一账户,并在我之前提交了事务,当我扣款时,系统检查到我的工资卡已经没有钱,扣款失败,廖志伟十分纳闷,明明卡里有钱的。第三个问题是幻读,事务T1对一个表的数据做了从“1”修改成“2”的操作,这时事务T2又对这个表插入了一条数据,而这个数据的值还是为“1”并且提交给数据库,操作事务T1的用户再查看刚刚修改的数据,会发现还有一行没有修改。举个例子,当我拿着工资卡去消费时,一旦系统开始读取工资卡信息,这个时候事务开始,我的女朋友就不可能对该记录进行修改,也就是我的女朋友不能在这个时候转账。这就避免了不可重复读。假设我的女朋友在银行部门工作,她时常通过银行内部系统查看我的工资卡消费记录。有一天,她正在查询到我当月信用卡的总消费金额(select sum(amount) from transaction where month = 本月)为80元,而我此时正好在外面胡吃海喝后在收银台买单,消费1000元,即新增了一条1000元的消费记录(insert transaction … ),并提交了事务,随后我的女朋友把我当月工资卡消费的明细打印到A4纸上,却发现消费总额为1080元,我女朋友很诧异,以为出现了幻觉,幻读就这样产生了。
在这个信息爆炸的时代,数据已经成为企业成功的关键因素之一。而作为企业级数据库的代表,MySQL在处理海量数据方面扮演着重要角色。在MySQL中,索引是提高查询性能的关键。通过合理地使用索引,我们可以显著提升数据库的查询速度,从而提升应用的响应速度。本文将详细介绍MySQL索引的相关知识。
数据冗余是指数据库中存在一些重复的数据,数据完整性是指数据库中的数据能够正确反应实际情况。 数据的完整性是指数据的可靠性和准确性,数据完整性类型有四种: A、实体完整性:实体的完整性强制表的标识符列或主键的完整性(通过唯一约束,主键约束或标识列属性)。 B、域完整性:限制类型(数据类型),格式(通过检查约束和规则),可能值范围(通过外键约束,检查约束,默认值定义,非空约束和规则)。 C、引用完整性:在删除和输入记录时,引用完整性保持表之间已定义的关系。引用完整性确保键值在所有表中一致,不能引用不存在的值.如果一个键。 D、自定义完整性:用户自己定义的业务规则,比如使用触发器实现自定义业务规则。
MySQL的服务器,本质是在内存中的,所有的数据库的CURD操作,全都是在内存中进行的,所以索引也是如此。索引的作用是提高查找的效率。
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:
最近参加了一个面试,面试官先问了mysql的数据库的索引的底层数据接口,我回答了:平时都用的是innodb引擎,所以其底层的索引数据类型是B+树。面试官问我用没用过稀疏索引。当时就懵了,聚集索引,非聚集索引,主键索引,覆盖索引等等,我也没听过什么是稀疏索引。我反问了一下 面试官这个索引类型是mysql新出的吗,我不太了解也没有怎么用过,面试官模糊的给我回答了一下:一个占用空间小查询效率相对低,一个查询效率高,存储空间比较大,用法是在创建索引的时候进行设置参数。我坦白道:不清楚,下去了解一下。
数据库系列更新到现在我想大家对所有的概念都已有个大概认识了,这周我在看评论的时候我发现有个网友的提问我觉得很有意思:帅丙如何设计一个索引?你们都是怎么设计索引的?怎么设计更高效?
* 如果表没有主键,则会默认第一个NOT NULL,且唯一(UNIQUE)的列作为聚簇索引
《原则》原文:但我不敢确信这场转型会顺利,因为我没有经历过这样的事情。我做事的方式是试错:犯错,找出错误原因,总结出新的原则,最终成功。而我觉得应该以同样的态度对待这场转型。
第五章 创建高性能的索引 1.索引类型 1.1 普通索引 NORMAL: 是最基本的索引,它没有任何限制。 1.2 唯一索引 SPATIAL: 与前面的普通索引类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。 1.3 主键索引: 是一种特殊的唯一索引,一个表只能有一个主键,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引: 1.4 组合索引: 指多个字段上创建的索引,只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段,索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集
单一索引是指索引列为一列的情况,即新建索引的语句只实施在一列上; 用户可以在多个列上建立索引,这种索引叫做复合索引(组合索引);
索引是关系型数据库中给数据库表中一列或多列的值排序后的存储结构,SQL的主流索引结构有B+树以及Hash结构,聚集索引以及非聚集索引用的是B+树索引。
在这个创建语句中,我们使用到了3种约束(非空约束,主键约束,唯一性约束);在后面会使用到外键约束
既然我们已经建立了B+树,那么就要好好利用它来加速查询,而不是傻傻的去遍历整张表。
数据完整性(Data Integrity)是指数据的精确性(Accuracy)和可靠性(Reliability)。它是防止数据库中存在不符合语义规定的数据和防止因错误信息的输入输出造成无效操作或错误信息而提出的。
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假设我们有一张数据表 employee(员工表),该表有三个字段(列),分别是name、age 和address。假设表employee有上万行数据(这公司还真大),现在需要从这个表中查找出所有名字是‘ZhangSan’的雇员信息,你会快速的写出SQL语句:
在一本厚厚的书籍的前几页,通常会有几页目录。作用是让读者可以快速找到感兴趣的章节进行阅读。 目录之所以可以快速阅读,是因为它提前进行了结构化+有序处理。
这些范式的设计目的是为了减少数据冗余、提高数据完整性,并简化数据结构,从而使数据库更加稳定和高效。遵守这些范式可以让数据库设计得到结构化,但也应当注意,在某些情况下,为了提高查询效率,开发者会有意识地违反这些范式来进行数据库的反规范化设计。
一个数据页满了,按照B+Tree算法,新增加一个数据页,叫做页分裂,会导致性能下降。空间利用率降低大概50%。当相邻的两个数据页利用率很低的时候会做数据页合并,合并的过程是分裂过程的逆过程。
索引的目的在于提高查询效率,可以类比字典,比如当我们要查 “mysql” 这个单词,我们肯定需要定位到 ‘m’ 字母,然后从下往下找到 ‘y’ 字母,再找到剩下的 “sql”。如果没有索引,那么我们可能需要把所有单词看一遍才能找到想要的。
【数据库】MySQL进阶二、索引简易教程 Mysql索引简易教程 基本概念 索引是指把你设置为索引的字段A的内容储存在一个独立区间S里,里面只有这个字段的内容。在找查这个与这个字段A的内容时会直接从这个独立区间里查找,而不是去到数据表里查找。找到的这些符合条件的字段后再读取字段A所指向真实的数据记录的物理地址,再把对应的数据内容输出。如果你查找的不是索引的字段那么他会从数据表里面查找。因为数据表有很多不相关的字段,数据库程序是不会省略不查找。要判断那些不相关的字段以及多次在记录中跳转是花费
索引的目的在于提高查询效率,其功能可类比字典,通过该索引可以查询到我们想要查询的信息,因此,选择建立好的索引十分重要
每个表有且一定会有一个聚集索引,整个表的数据存储在聚集索引中,mysql索引是采用B+树结构保存在文件中,叶子节点存储主键的值以及对应记录的数据,非叶子节点不存储记录的数据,只存储主键的值。当表中未指定主键时,mysql内部会自动给每条记录添加一个隐藏的rowid字段(默认4个字节)作为主键,用rowid构建聚集索引。
comment是专门用来给开发人员进行维护的注释说明 基本语法: ** comment’字段描述’**
事实上,在你还没有执行 create index 语句的时候,MySQL 就已经创建索引了。
关于之前有人提到的Python如何操控MySQL,其实很简单,以pymysql的库为例。
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
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。
最近,又遇到了慢 SQL,简单的看了下,又是因为 MySQL 本身优化器还有查询计划估计不准的问题。SQL 如下:
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