关于关系表的设计归根结底有两个方面。 窄表:log_ytt mysql show create table log_ytt; +-------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
关于关系表的设计归根结底有两个方面。窄表:log_ytt
mysql> show create table log_ytt; +-------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | Table | Create Table | +-------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | log_ytt | CREATE TABLE `log_ytt` ( `ids` bigint(20) DEFAULT NULL, `log_time` datetime DEFAULT NULL, KEY `idx_u1` (`ids`,`log_time`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 | +-------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
mysql> select * from log_ytt where ids > '4875000001'; +------------+---------------------+ | ids | log_time | +------------+---------------------+ | 7110000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 6300000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 6750000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 5310000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 7200000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 7380000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 5760000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 6930000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 6660000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 5670000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 6210000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 5850000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 6570000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 5580000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 5130000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 7290000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 6390000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 5490000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 5220000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 7560000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 7470000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 7020000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 6840000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 6030000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 6480000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 7650000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 5940000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 6120000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 7740000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 5400000001 | 2014-05-20 21:56:42 | | 5760000001 | 2014-05-21 03:19:07 | | 6840000001 | 2014-05-21 03:19:17 | | 7020000001 | 2014-05-21 03:19:32 | | 7200000001 | 2014-05-21 03:19:45 | | 7110000001 | 2014-05-21 03:19:46 | | 7380000001 | 2014-05-21 03:19:48 | | 5670000001 | 2014-05-21 03:19:58 | | 6930000001 | 2014-05-21 03:19:59 | | 6030000001 | 2014-05-21 03:20:00 | | 5940000001 | 2014-05-21 03:20:00 | | 7290000001 | 2014-05-21 03:20:02 | | 6120000001 | 2014-05-21 03:20:09 | | 5850000001 | 2014-05-21 03:20:18 | | 5580000001 | 2014-05-21 03:20:24 | | 6480000001 | 2014-05-21 03:25:05 | | 6390000001 | 2014-05-21 03:25:37 | | 6210000001 | 2014-05-21 03:25:45 | | 7470000001 | 2014-05-21 03:26:14 | | 6750000001 | 2014-05-21 03:27:17 | | 5310000001 | 2014-05-21 03:27:33 | | 5130000001 | 2014-05-21 03:27:34 | | 6570000001 | 2014-05-21 03:27:34 | | 7560000001 | 2014-05-21 03:27:45 | | 5220000001 | 2014-05-21 03:27:45 | | 5400000001 | 2014-05-21 03:27:53 | | 5490000001 | 2014-05-21 03:27:55 | | 6660000001 | 2014-05-21 03:28:07 | | 6300000001 | 2014-05-21 03:28:13 | | 7740000001 | 2014-05-21 03:28:26 | | 7650000001 | 2014-05-21 03:28:37 | +------------+---------------------+ 60 rows in set (0.00 sec)
接下来,我们要检索所有IDS的平均时间。 有以下两种方式: mysql> select sec_to_time(avg(timestampdiff(second,a.times,b.times))) as 'running' -> from -> (select ids,min(log_time) as times from log_ytt where 1 group by ids ) as a, -> (select ids,max(log_time) as times from log_ytt where 1 group by ids) as b where a.ids = b.ids; +---------------+ | running | +---------------+ | 05:27:08.8333 | +---------------+ 1 row in set (0.00 sec)
第二,虽然对表进行了最少的访问,但是也有一次GROUP BY 操作。也没办法,表设计如此。 mysql> SELECT SEC_TO_TIME(AVG(times)) AS 'Running' FROM -> ( -> SELECT TIMESTAMPDIFF(SECOND,MIN(log_time),MAX(log_time)) AS times FROM log_ytt GROUP BY ids -> ) AS T; +---------------+ | Running | +---------------+ | 05:27:08.8333 | +---------------+ 1 row in set (0.00 sec)
宽表:log_ytt_horizontal. mysql> show create table log_ytt_horizontal; +------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | Table | Create Table | +------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | log_ytt_horizontal | CREATE TABLE `log_ytt_horizontal` ( `ids` bigint(20) NOT NULL, `start_time` datetime DEFAULT NULL, `end_time` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`ids`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 | +------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
表记录数: mysql> select * from log_ytt_horizontal; +------------+---------------------+---------------------+ | ids | start_time | end_time | +------------+---------------------+---------------------+ | 5130000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:27:34 | | 5220000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:27:45 | | 5310000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:27:33 | | 5400000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:27:53 | | 5490000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:27:55 | | 5580000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:20:24 | | 5670000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:19:58 | | 5760000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:19:07 | | 5850000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:20:18 | | 5940000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:20:00 | | 6030000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:20:00 | | 6120000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:20:09 | | 6210000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:25:45 | | 6300000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:28:13 | | 6390000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:25:37 | | 6480000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:25:05 | | 6570000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:27:34 | | 6660000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:28:07 | | 6750000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:27:17 | | 6840000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:19:17 | | 6930000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:19:59 | | 7020000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:19:32 | | 7110000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:19:46 | | 7200000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:19:45 | | 7290000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:20:02 | | 7380000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:19:48 | | 7470000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:26:14 | | 7560000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:27:45 | | 7650000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:28:37 | | 7740000001 | 2014-05-20 21:56:42 | 2014-05-21 03:28:26 | +------------+---------------------+---------------------+ 30 rows in set (0.00 sec)
如果对这种稍微冗余一些的表来进行查询,那么对表的访问以及CPU的资源占用都达到了最低。 mysql> select sec_to_time(avg(timestampdiff(second,start_time,end_time))) as 'Running' from log_ytt_horizontal; +---------------+ | Running | +---------------+ | 05:27:08.8333 | +---------------+ 1 row in set (0.00 sec)

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

MySQL ist es wert, gelernt zu werden, da es sich um ein leistungsstarkes Open -Source -Datenbankverwaltungssystem handelt, das für Datenspeicher, Verwaltung und Analyse geeignet ist. 1) MySQL ist eine relationale Datenbank, die SQL zum Betrieb von Daten verwendet und für die strukturierte Datenverwaltung geeignet ist. 2) Die SQL -Sprache ist der Schlüssel zur Interaktion mit MySQL und unterstützt CRUD -Operationen. 3) Das Arbeitsprinzip von MySQL umfasst Client/Server -Architektur, Speicher -Engine und Abfrageoptimierer. 4) Die grundlegende Nutzung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, und die erweiterte Verwendung umfasst das Verbinden von Tabellen mit dem Join. 5) Zu den häufigen Fehlern gehören Syntaxfehler und Erlaubnisprobleme, und die Debugging -Fähigkeiten umfassen die Überprüfung der Syntax und die Verwendung von Erklärungskenntnissen. 6) Die Leistungsoptimierung umfasst die Verwendung von Indizes, die Optimierung von SQL -Anweisungen und die regelmäßige Wartung von Datenbanken.

MySQL ist für Anfänger geeignet, um Datenbankfähigkeiten zu erlernen. 1. Installieren Sie MySQL Server- und Client -Tools. 2. Verstehen Sie grundlegende SQL -Abfragen, wie z. B. SELECT. 3.. Stammdatenoperationen: Daten erstellen, Daten einfügen, aktualisieren und löschen. 4. Lernen Sie fortgeschrittene Fähigkeiten: Unterabfragen und Fensterfunktionen. 5. Debugging und Optimierung: Überprüfen Sie die Syntax, verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie die Auswahl*und verwenden Sie die Grenze.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das in der Webentwicklung häufig verwendet wird. Zu den wichtigsten Funktionen gehören: 1. unterstützt mehrere Speichermotoren wie InnoDB und MyISAM, geeignet für verschiedene Szenarien; 2. Bietet Master-Slave-Replikationsfunktionen, um Lastausgleich und Datensicherung zu erleichtern. 3.. Verbessern Sie die Abfrageeffizienz durch Abfrageoptimierung und Index.

SQL wird verwendet, um mit der MySQL -Datenbank zu interagieren, um die Datenzusatz, Löschung, Änderung, Inspektion und Datenbankdesign zu realisieren. 1) SQL führt Datenoperationen über SELECT, INSERT, INTERATE, UPDATE, Löschen von Anweisungen durch. 2) Verwenden Sie Anweisungen für Datenbankdesign und -verwaltung create, ändern, fallen. 3) Komplexe Abfragen und Datenanalysen werden über SQL implementiert, um die Effizienz der Geschäftsentscheidungen zu verbessern.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va


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