采用Windows+Apache+MySQL+php。选取的套件为wampServer。
在 MySQL 里面，grant 语句是用来给用户赋权的。不知道你有没有见过一些操作文档里面提到，grant 之后要马上跟着执行一个 flush privileges 命令，才能使赋权语句生效。我最开始使用 MySQL 的时候，就是照着一个操作文档的说明按照这个顺序操作的。
MySQL 哈希索引又基于哈希表（散列表）来实现，所以了解什么是哈希表对 MySQL 哈希索引的理解至关重要。接下来，我们来一步一部介绍哈希表。
前段时间，有客户在网上看到了我们边缘计算模块产品，找到了我们，跟我们描述了他们目前遇到的问题：
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 MySQL 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，这一节的内容是对于InnoDb的存储结构进阶了解，同时介绍为什么会使用B+索引作为最终数据结构，但是实际上InnoDb在具体实现中也并没有完全遵循B+的格式，而是在内部做了很多“手脚”，这也是所谓理论和实践之间的差异。
数据管理模块，基于mysql数据库进行数据管理以及封装数据管理模块实现数据库访问。因此，在数据库中，我需要为每一张表创建出对应类，通过类实例化的对象来访问这张数据库表中的数 据，这样的话当我们要访问哪张表的时候，使⽤哪个类实例化的对象即可。
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上一篇文章《MySQL如何给JSON列添加索引（二）》中，我们介绍了如何给JSON列添加索引，那么接下来，我们看下如何给JSON数组添加索引？
#!/bin/bash cat `ls | grep SDU` | awk -F" " '{print $1}' |sort | uniq -c | awk -F" " '{print $2}' > name.txt # 由于三张表的名字是乱的，先赛选出所有名字存入name.txt 文件 # sort 分组，uniq -c 分组计算个数 ca
这个问题是今天朋友提出来的，关于查询一个1200w的数据表的总行数，用count(*)的速度一直提不上去。找了很多优化方案，最后另辟蹊径，选择了用explain来获取总行数。
JSON类型的加入模糊了关系型数据库与NoSQL之间的界限，给日常开发也带来了很大的便利。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
缓存 show variables可以查看我们mysql的许多配置，我们查一些需要的参数可以使用类似于模糊匹配的方式如下：
以上实例中使用了LEFT JOIN，该语句会读取左边的数据表runoob_tbl的所有选取的字段数据，即便在右侧表tcount_tbl中没有对应的runoob_author字段值。
多个 key 值经过哈希函数的换算，会出现同一个值的情况。处理这种情况的一种方法是，拉出一个链表。
最近突然遇到了一个问题，如何用PHP将数组存入到数据库中，经过自己的多方查找和研究，总结了以下四种方法： 1.implode()和explode()方式 2.print_r()和自定义函数方式 3.serialize()和unserialize()方式 4.json_encode()和json_decode()方式
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。
该文介绍了如何通过Java连接MySQL数据库，并使用PHP对数据库进行查询、修改、删除等操作。内容包括了连接数据库、查询数据、修改数据、删除数据、获取列名和数据行数等操作。
用过 MySQL 都知道，关系型的结构化存储存在一定的弊端，因为它需要预先定义好所有的列以及列对应的类型。但是业务在发展过程中，或许需要扩展单个列的描述功能，这时，如果能用好 JSON 数据类型，那就能打通关系型和非关系型数据的存储之间的界限，为业务提供更好的架构选择。
常用的保存数据的容器有数组，集合，文件以及数据库。数组，集合将数据存储在内存中，但内存中的数据具有易失性，很容易丢失。文件可以实现永久存储，但文件不适用于大量文件的存储，难于检索查询。
Mysql数据库软件是一个客户端或服务器系统，其中包括：支持各种客户端程序和库的多线程SQL服务器、不同的后端、广泛的应用程序编程接口和管理工具。
2、默认情况下，ClickHouse使用的是原生的数据库引擎Ordinary（在此数据库下可以使用任意类型的表引擎，在绝大多数情况下都只需使用默认的数据库引擎）。当然也可以使用Lazy引擎和MySQL引擎，比如使用MySQL引擎，可以直接在ClickHouse中操作MySQL对应数据库中的表。假设MySQL中存在一个名为Clickhouse的数据库，可以使用下面的方式连接MySQL数据库。
Mysql中需要存储用户的相关证件信息，即存储图片信息， 数量不定。这时候通常采用的做法：
mysqli_fetch_array() 函数从结果集中取得一行作为关联数组，或数字数组，或二者兼有。
参考:https://www.cnblogs.com/caidingyu/p/11077194.html
MySql一般使用自动增长类型，在创建表的时候只要指定表的主键为auto increment，插入记录时就不需要再为主键添加记录了，主键会自动增长。Oracle中没有自动增长，主键一般使用自动增长序列，插入记录时将序列号的下一值付给该字段即可，只是ORM框架只是需要native主键生成策略即可。
银行的面试跟互联网公司的面试还是有区别。银行除了技术面试之外，还会有结构化面试、无领导讨论的面试问题，这类形式主要是考察同学们的软实力，以及解决问题的思路。
文字的起始是因为公司的第三方的开发要开发一套, 和各个银行对接的系统,(商业机密就不提了),具体的情况是我们将数据推送给各个银行,银行接受,然后就能看到滚滚的 原型包方块了.
CHAR_LENGTH是字符数，而LENGTH是字节数。Latin字符的这两个数据是相同的，但是对于Unicode和其他编码，它们是不同的。
以下是 MySQL_fetch_array 和 MySQL_fetch_object 的区别：
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/174557.html原文链接：https://javaforall.cn
遵从所有教材以及各类数据结构相关的书书籍，我们先从线性表开始入门。今天这篇文章更偏概念，是关于有线性表的一个知识点的汇总。
数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。索引是对数据库表中一个或多个列（例如，User 表的 '姓名' 列）的值进行排序的结构。如果想按特定用户的姓名来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。
在可重复读隔离级别下，事务在启动的时候就拍另一个快照。注意，这个快照时基于整库的。
从本节课开始，我们正式进入从零开始学数据分析第二个系列的内容，也就是零基础小白的SQL教程。那么到底什么是SQL，它用来干嘛的？
1、一张表，里面有ID自增主键，当insert了17条记录之后，删除了第15,16,17条记录，再把Mysql重启，再insert一条记录，这条记录的ID是18还是15 ? 2、MySQL的技术特
索引的本质：通过不断地缩⼩想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是⽤同⼀种查找⽅式来锁定数据。磁盘中数据的存取
注意，类似的问题是业务问题，如果要实际落地分析，需要进一步核实确认当前的数据建模。
MySQL的自增id都定义了初始值，然后不断加步长。虽然自然数没有上限，但定义了表示这个数的字节长度，计算机存储就有上限。比如，无符号整型(unsigned int)是4个字节，上限就是2^32 - 1。那自增id用完，会怎么样？
不知道你有没有这种感觉，那些所谓的数据结构和算法，在日常开发工作中很少用到或者几乎不曾用到，可能只是在每次换工作准备面试的时候才会捡起来学习学习。
大家对 MySQL 的存储结构应该是很清楚的，所以咱们在学习 ES 存储结构时，同时类比 MySQL，这样理解起来会更透彻。MySQL 的数据模型由数据库、表、字段、字段类型组成，自然 ES 也有自己的一套存储结构。
结合过去几天我自己的采访，我列出了一些php面试题，并根据我自己的意见基本上回答了这些问题。 请指出错误的地方，与您讨论和分析，并希望在面试过程中能帮助到你
MySQL的InnoDB引擎具有不同的事务隔离级别，不同事务隔离级别通过视图创建时机的不同来实现。
1.模型定义 命名规则是除去表前缀的数据表名称，采用驼峰命名，并且首字母大写，然后加上后缀Model 其中tableName是不包含表前缀的数据表名称，一般用于模型和表名称不同时候需要定义 其中trueTableName是包含千醉的表名称，这就说如果表为数据库中实际操作的表 dbName是要对应的数据库，只有跨库操作才需要定义 2.模型实例化 $User = new Model(‘User’);//等效与$User = M(‘User’); 这样的没有办法进行业务相关的逻辑处理 $User = ne
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。
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