哈喽大家好~ 这里是MYSQL数据库原理学习笔记专栏第三期 本期内容——添加数据、查询数据、修改数据、删除数据 上期内容——数据库/数据表的创建、查看、选择与修改 第一期内容——数据库基础知识 欢迎大佬指正,一起学习,一起加油~ 📷 ---- 文章目录 前言 🍓添加数据 🍎为所有字段添加数据 🍎为部分字段添加数据 🍇方法一 🍇方法二 🍎一次添加多行数据 🍓查询数据 🍎查询表中全部数据 🍎查询表中部分数据 🍎简单条件查询数据 🍓修改数据 🍓删除数据 总结 ---- 前言 要想操作数据表中的数据
去年写了一篇“【曹工杂谈】Mysql客户端上,时间为啥和本地差了整整13个小时,就离谱 ”,结果最近还真就用上了。
可以从多个方面进行性能优化,原则是 尽量减少系统的瓶颈,减少资源的占用,加快系统的响应速度。比如:
注意到这里 this.session.getDefaultTimeZone() 得到的是刚才那个 CST -0600
涉及需要修改的配置文件,schema.xml、rule.xml 先看一下配置,下面解释
2024-4-16 有同学问我,合并设计这个问题,实际上我想起来这个事情应该是上个月的事情了,我提出一个问题,关于什么是合并设计的问题。
应用镜像:https://hub.docker.com/r/idoop/docker-apollo/
以下是其github代码库:https://github.com/Qihoo360/Atlas
所谓前缀索引,说白了就是对文本的前几个字符建立索引(具体是几个字符在建立索引时去指定),比如以产品名称的前 10 位来建索引,这样建立起来的索引更小,查询效率更快!
在使用 MySQL 的过程中,你可能会遇到时区相关问题,比如说时间显示错误、时区不是东八区、程序取得的时间和数据库存储的时间不一致等等问题。其实,这些问题都与数据库时区设置有关,本篇文章将从数据库参数入手,逐步介绍时区相关内容。
mysql查询优化的方法有很多种,explain是工作当中用的比较多的一种检查方式。explain翻译即解释,就是看mysql语句的查询解释计划,从解释计划我们能很清楚的看到解释的语句有没有合理用到索
Explain查看查询计划主要包含如下信息列:查询id、查询类型、查询表、扫描访问类型、查询可能选用的索引、查询实际使用索引、mysql决定使用索引长度、ref 显示哪个字段或常数与key一起被使用、估算扫描行数、额外重要信息。--重点关注加粗部分。
用户通过 Deployment、ReplicationController 可以方便地在 kubernetes 中部署一套高可用、可扩展的分布式无状态服务。这类应用不在本地存储数据,通过简单的负载均衡策略可实现请求分发。随着 k8s 的普及和云原生架构的兴起,越来越多的人希望把数据库这类有状态服务也通过 k8s 进行编排。但因为有状态服务的复杂性,这一过程并不容易。本文将以最流行的开源数据库 MySQL 为例,介绍如何在 k8s 上部署运维有状态服务。本文所作的调研基于k8s 1.13。
EXPLAIN SELECT * from user_info WHEREid = 1;
《手写“SpringBoot”:几十行代码基于Netty搭建一个 HTTP Server》这篇原创好文是国庆期间写的,内容通俗易懂,还有我的手绘图,花了两天才写完(其他的时间都出去嗨皮了)。还是想让更多人看到,这里就再推荐一遍。
一个文档是一个可被索引的基础信息单元。比如,可以拥有某一个客户的文档,某一个产品的一个文档,当然,也可以拥有某个订单的一个文档。文档以JSON(Javascript Object Notation)格式来表示,而JSON是一个到处存在的互联网数据交互格式
最近公司业务系统中的死锁较多,比较担心,并且最近在群里面,经常听到有一些群友,提到为什么MYSQL的死锁监控上比较LOW,但还好的是MYSQL的死锁不是太多。这里触发了我关于死锁的一些看法,延伸到表设计,系统的设计。
集监控点监控、日志监控、数据可视化以及监控告警为一体的国产开源监控系统,直接部署即可使用。
按照指定字符进行合并或拆分是经常碰到的场景,MySQL在合并的写法上比较简单,但是按指定字符拆分相对比较麻烦一点(也就是要多写一些字符)。本文将举例演示如何进行按照指定字符合并及拆分。
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创建数据库 create database if not exists mydb; 查看mySQL服务器中所有数据库 show databases; 示例: mysql> show databases; +--------------------+ | Database | +--------------------+ | information_schema | | keai | | kenvie | | mydb
有两个表,就叫源表和目标表吧。它们有一个相同的字段,通过该字段可以把源表和目标表关联在一起,我们希望从源表中检索到的记录里的关联字段的值没有存在目标表中。举个例子,源表 dept,目标表 emp,获取 dept 表中部门编号不在 emp 表中的记录。在检查两张表的数据后,我们发现 emp 表中没有部门编号 40 的数据。
排序规则(Collation)是比较和排序字符串的一种规则,每个字符集都会有默认的排序规则,可以使用命令 SHOW CHARSET 来查看:
建立表s1,id字段为int类型,设置为自增主键 create table s1( id int AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name char(20), age int );
索引在我们使用MySQL数据库时可以极大的提高查询效率,然而,有时候因为使用上的一些瑕疵就会导致索引的失效,无法达到我们使用索引的预期效果,今天介绍几种MySQL中几种常见的索引失效的原因,可以在以后的工作中尽可能避免因索引失效带来的坑。
今天给大家推荐一款集业务监控点监控、日志监控、数据可视化以及监控告警为一体的国产开源云监控系统,众多云监控插件直接部署即可使用。不多说了,直接上吧。
学习排序(LTR)使用一个经过训练的机器学习(ML)模型为你的搜索引擎构建一个排名函数。通常,该模型被用作第二阶段的重新排序器,用于改进由简单的第一阶段检索算法返回的搜索结果的相关性。LTR函数接收一份文档列表和一个搜索上下文,并输出重排名后的文档:
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。
上一篇文章我们介绍了什么是SQL,还有部分相关概念,本文我们来介绍关系型数据库管理系统(RDBMS)。
索引类似大学图书馆建书目索引,可以提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降,虽然官方文档说500~800w记录,所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain,用于显示SQL执行的详细信息,可以进行索引的优化。
数据表中的表选项字符集、存储引擎以及校对集也可以通过ALTER TABLE 修改:
一般情况下,会考虑到MySQL与MongoDB如何做技术选型的时候,你一定是遇到了类似于非结构化数据JSON的存取难题,否则大家都直接MySQL开始搞起了。
通常大家都会根据查询的WHERE条件来创建合适的索引,不过这只是索引优化的一个方面。设计优秀的索引应该考虑到整个查询,而不单单是WHERE条件部分。索引确实是一种查找数据的高效方式,但是MySQL也可以使用索引来直接获取列的数据,这样就不再需要读取数据行。如果索引的叶子节点中已经包含要查询的数据,那么还有什么必要再回到表中查询呢?如果一个索引覆盖所有需要查询的字段的值,我们就称之为“覆盖索引”。
MySQL数据库的规范化(Normalization)是一种数据库设计技术,用于有效地组织数据以减少冗余和改善数据完整性。规范化的过程主要是通过创建一系列的数据实体,并确保这些实体之间的关系是逻辑且一致的。
mysql5.7默认时区使用SYSTEM,如果服务器时间为中国区(+08:00),那么mysql的system_time_zone变量为CST
Redis 是一个开源,高级的键值存储和一个适用的解决方案,用于构建高性能,可扩展的 Web 应用程序。在互联网公司中得到了广泛应用,面试也一定会问到,今天我们就来介绍一下redis的相关知识,希望能助各位在面试中脱颖而出
索引是为了提高数据查询效率的数据结构,类似于书的目录一样,可以根据目录而快速找到相关内容。
该文章是一篇关于MySQL数据库引擎优化实践的技术文章。通过对比MySQL和MariaDB两种数据库引擎的优化实践,总结了在数据库优化方面的经验,包括MySQL数据库引擎选择、MariaDB数据库引擎选择、MySQL数据库引擎优化实践、MariaDB数据库引擎优化实践和MySQL与MariaDB性能比较。
此规则是在运行阶段有应用自主决定路由到那个分片,根据提供的字段,然后按照指定的规则,截取该字段的部分子字符串当做分片的依据,该分别方法比较灵活,适用于某个字段有几个特殊的字符串拼接而成的这种场景,例如:一个学校的学号:小学部的学号以0开头,形式为:0xxxxx(注意因为数据节点的索引是从0开始的,所以这里截取的字符串最好也是从0开始,不然第一个数据节点将会没有值存在,后面会有演示),中学部的学号以1开头,形式为1xxxxx,高中部的学号以2开头,形式为2xxxxx等,这样就不用在单独做一个字段区分学段了,只需要判断一下学号的开头就可以实现不同学段的学生分库分表储存。
mysql 索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,而一个“最优”索引有时比一个“好的”索引性能要高两个数量级。
MySQL5.7的发行声明中,官方称之为里程碑式的版本,除了运行速度大幅度提升之外,还添加了之前版本没有的功能,如本文所述的原生JSON数据类型功能。 在此版本之前,MySQL所有的JSON数据类型,全部是使用text等文本类型来实现的,数据的处理只能在应用代码级来实现,十分不方便。
Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源搜索引擎,简称ES。它是使用Java语言开发的,并提供了简单易用的RestFul API,是一种流行的企业级搜索引擎。
在Kubernetes(K8s)环境中部署有状态应用(Stateful Applications)涉及到一些特别的考虑和策略。有状态应用与无状态应用的主要区别在于它们需要维护数据状态,这使得它们在部署和管理上有特殊的需求。
首先将属性(或者叫标题) A B C 和 D E 和在一块形成新的一组标题 ABCDE
mysql中页是innodb中存储数据的基本单位,也是mysql中管理数据的最⼩单位,和磁盘交互的时候都是以页来进⾏的,默认是16kb,mysql中采⽤b+树存储数据,页相当于b+树中的⼀个节点。
Prometheus(普罗米修斯)是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合,起始是由SoundCloud公司开发的。随着发展,越来越多公司和组织接受采用Prometheus,社会也十分活跃,他们便将它独立成开源项目,并且有公司来运作。Google SRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统相似的实现是Prometheus。现在最常见的Kubernetes容器管理系统中,通常会搭配Prometheus进行监控。
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