以下的文章主要介绍的是Mysql大小写的某些问题的解决,本文是通过Mysql大小写的敏感性来对其进行详细研究的,以下就是文章对其具体内容的详细介绍,望你浏览之后会对Mysql大小写的相关问题有更好的了解。 1、数据库和表名 在Mysql中,数据库和表对应于在那些
以下的文章主要介绍的是Mysql大小写的某些问题的解决,本文是通过Mysql大小写的敏感性来对其进行详细研究的,以下就是文章对其具体内容的详细介绍,望你浏览之后会对Mysql大小写的相关问题有更好的了解。
1、数据库和表名
在Mysql中,数据库和表对应于在那些目录下的目录和文件,因而,内在的操作系统的敏感性决定数据库和表命名的大小写敏感性。这意味着数据库和表名在Unix上是区分大小写的,而在Win32上忽略大小写。
注意:在Win32上,尽管数据库和表名是忽略Mysql大小写的,你不应该在同一个查询中使用不同的大小写来引用一个给定的数据库和表。下列查询将不工作,因为它作为my_table和作为MY_TABLE引用一个表:
<ol class="dp-xml"><li class="alt"><span><span>Mysql</span><span class="tag">></span><span> SELECT * FROM my_table WHERE </span><span class="attribute">MY_TABLE.col</span><span>=</span><span class="attribute-value">1</span><span>; </span></span></li></ol>
2、列名
列名在所有情况下都是忽略大小写的。
3、表的别名
表的别名是区分大小写的。下列查询将不工作,: 因为它用a和A引用别名:
<ol class="dp-xml"> <li class="alt"><span><span>Mysql</span><span class="tag">></span><span> SELECT col_name FROM tbl_name AS a </span></span></li> <li> <span>WHERE </span><span class="attribute">a.col_name</span><span> = </span><span class="attribute-value">1</span><span> OR </span><span class="attribute">A.col_name</span><span> = </span><span class="attribute-value">2</span><span>; </span> </li> </ol>
4、列的别名
列的别名是忽略大小写的。
5、字符串比较和模式匹配
缺省地,Mysql搜索是大小写不敏感的(尽管有一些字符集从来不是忽略Mysql大小写的,例如捷克语)。这意味着,如果你用col_name LIKE 'a%'搜寻,你将得到所有以A或a开始的列值。如果你想要使这个搜索大小写敏感,使用象INDEX(col_name, "A")=0检查一个前缀。或如果列值必须确切是"A",使用STRCMP(col_name, "A") = 0。
简单的比较操作(>=、>、= 、
LIKE比较在每个字符的大写值上进行(“E”=”e”)。
如果你想要一个列总是被当作Mysql大小写敏感的方式,声明它为BINARY。
例如:
<ol class="dp-xml"> <li class="alt"><span><span>Mysql</span><span class="tag">></span><span> SELECT "E"="e","E"=BINARY "e"; </span></span></li> <li><span>+---------+----------------+| "E"="e" | "E"=BINARY "e" <br>|+---------+----------------+| 1 | 0 |+---------+----------------+ </span></li> </ol>
上述的相关内容就是对Mysql大小写问题的描述,希望会给你带来一些帮助在此方面。

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.

SQL -Befehle in MySQL können in Kategorien wie DDL, DML, DQL und DCL unterteilt werden und werden verwendet, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, zu ändern, zu löschen, Daten einfügen, aktualisieren, Daten löschen und komplexe Abfragebetriebe durchführen. 1. Die grundlegende Verwendung umfasst die Erstellungstabelle erstellbar, InsertInto -Daten einfügen und Abfragedaten auswählen. 2. Die erweiterte Verwendung umfasst die Zusammenarbeit mit Tabellenverbindungen, Unterabfragen und GroupBy für die Datenaggregation. 3.. Häufige Fehler wie Syntaxfehler, Datentyp -Nichtübereinstimmung und Berechtigungsprobleme können durch Syntaxprüfung, Datentypkonvertierung und Berechtigungsmanagement debuggen. 4. Vorschläge zur Leistungsoptimierung umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verwendung von Transaktionen, um die Datenkonsistenz sicherzustellen.

InnoDB erreicht Atomizität durch Ungewöhnung, Konsistenz und Isolation durch Verriegelungsmechanismus und MVCC sowie Persistenz durch Redolog. 1) Atomizität: Verwenden Sie Unolog, um die Originaldaten aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Transaktion zurückgerollt werden kann. 2) Konsistenz: Stellen Sie die Datenkonsistenz durch Verriegelung auf Zeilenebene und MVCC sicher. 3) Isolierung: Unterstützt mehrere Isolationsniveaus und wird standardmäßig WiederholungSead verwendet. 4) Persistenz: Verwenden Sie Redolog, um Modifikationen aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Daten für lange Zeit gespeichert werden.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

InnoDB verhindert effektiv das Phantom-Lesen durch den Mechanismus für den nächsten Kleien. 1) Nächstschlüsselmesser kombiniert Zeilensperr- und Gap-Sperre, um Datensätze und deren Lücken zu sperren, um zu verhindern, dass neue Datensätze eingefügt werden. 2) In praktischen Anwendungen kann durch Optimierung der Abfragen und Anpassung der Isolationsstufen die Verringerungswettbewerb reduziert und die Gleichzeitleistung verbessert werden.


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