参考:
query方式:https://github.com/yii2-chinesization/yii2-zh-cn/blob/master/guide-zh-CN/db-query-builder.md
Active Record模式 :https://github.com/yii2-chinesization/yii2-zh-cn/blob/master/guide-zh-CN/db-active-record.md
建立数据库链接
class Customer extends ActiveRecord{ // ... public static function getDb() { return /Yii::$app->db2; // 使用名为 "db2" 的应用组件 默认是db }}
声明AR类
namespace app/models;use yii/db/ActiveRecord;class Customer extends ActiveRecord{ /** * @return string 返回该AR类关联的数据表名 */ public static function tableName() { return 'customer'; }}
查询数据
// 取回所有活跃客户(状态为 *active* 的客户)并以他们的 ID 排序:$customers = Customer::find() ->where(['status' => Customer::STATUS_ACTIVE]) //Customer中定义的常量 ->orderBy('id') ->all();// 返回ID为1的客户:$customer = Customer::find() ->where(['id' => 1]) ->one();// 取回活跃客户的数量:$count = Customer::find() ->where(['status' => Customer::STATUS_ACTIVE]) ->count();// 以客户ID索引结果集:$customers = Customer::find()->indexBy('id')->all();// $customers 数组以 ID 为索引// 用原生 SQL 语句检索客户:$sql = 'SELECT * FROM customer';$customers = Customer::findBySql($sql)->all();
有两个快捷方法:findOne
和 findAll()
用来返回一个或者一组ActiveRecord
实例。前者返回第一个匹配到的实例,后者返回所有。 例如:
// 返回 id 为 1 的客户$customer = Customer::findOne(1);// 返回 id 为 1 且状态为 *active* 的客户$customer = Customer::findOne([ 'id' => 1, 'status' => Customer::STATUS_ACTIVE,]);// 返回id为1、2、3的一组客户$customers = Customer::findAll([1, 2, 3]);// 返回所有状态为 "deleted" 的客户$customer = Customer::findAll([ 'status' => Customer::STATUS_DELETED,]);数组形式获取数据
// 以数组而不是对象形式取回客户信息:$customers = Customer::find() ->asArray() ->all();// $customers 的每个元素都是键值对数组批量获取数据
// 一次提取 10 个客户信息foreach (Customer::find()->batch(10) as $customers) { // $customers 是 10 个或更少的客户对象的数组}// 一次提取 10 个客户并一个一个地遍历处理foreach (Customer::find()->each(10) as $customer) { // $customer 是一个 ”Customer“ 对象}// 贪婪加载模式的批处理查询foreach (Customer::find()->with('orders')->each() as $customer) {}例子:
// 插入新客户的记录$customer = new Customer();$customer->name = 'James';$customer->email = 'james@example.com';$customer->save(); // 等同于 $customer->insert();// 更新现有客户记录$customer = Customer::findOne($id);$customer->email = 'james@example.com';$customer->save(); // 等同于 $customer->update();// 删除已有客户记录$customer = Customer::findOne($id);$customer->delete();// 删除多个年龄大于20,性别为男(Male)的客户记录Customer::deleteAll('age > :age AND gender = :gender', [':age' => 20, ':gender' => 'M']);// 所有客户的age(年龄)字段加1:Customer::updateAllCounters(['age' => 1]);
查询关联数据
class Customer extends /yii/db/ActiveRecord{ public function getOrders() { // 客户和订单通过 Order.customer_id -> id 关联建立一对多关系 return $this->hasMany(Order::className(), ['customer_id' => 'id']); }}class Order extends /yii/db/ActiveRecord{ // 订单和客户通过 Customer.id -> customer_id 关联建立一对一关系 public function getCustomer() { return $this->hasOne(Customer::className(), ['id' => 'customer_id']); }}join类型关联查询
// 查找所有订单并以客户 ID 和订单 ID 排序,并贪婪加载 "customer" 表$orders = Order::find()->joinWith('customer')->orderBy('customer.id, order.id')->all();// 查找包括书籍的所有订单,并以 `INNER JOIN` 的连接方式即时加载 "books" 表$orders = Order::find()->innerJoinWith('books')->all();

Speichernde Verfahren sind vorkompilierte SQL -Anweisungen in MySQL zur Verbesserung der Leistung und zur Vereinfachung komplexer Vorgänge. 1. Verbesserung der Leistung: Nach der ersten Zusammenstellung müssen nachfolgende Anrufe nicht neu kompiliert werden. 2. Die Sicherheit verbessern: Beschränken Sie den Zugriff auf die Datenentabelle durch Berechtigungssteuerung. 3. Vereinfachen Sie komplexe Operationen: Kombinieren Sie mehrere SQL -Anweisungen, um die Logik der Anwendungsschicht zu vereinfachen.

Das Arbeitsprinzip des MySQL -Abfrage -Cache besteht darin, die Ergebnisse der ausgewählten Abfrage zu speichern. Wenn dieselbe Abfrage erneut ausgeführt wird, werden die zwischengespeicherten Ergebnisse direkt zurückgegeben. 1) Abfrage -Cache verbessert die Leistung der Datenbank und findet zwischengespeicherte Ergebnisse durch Hash -Werte. 2) Einfache Konfiguration, setzen Sie in MySQL -Konfigurationsdatei query_cache_type und query_cache_size. 3) Verwenden Sie das Schlüsselwort SQL_NO_Cache, um den Cache spezifischer Abfragen zu deaktivieren. 4) In Hochfrequenz-Update-Umgebungen kann Abfrage-Cache Leistungs Engpässe verursachen und muss für die Verwendung durch Überwachung und Anpassung von Parametern optimiert werden.

Die Gründe, warum MySQL in verschiedenen Projekten häufig verwendet wird, umfassen: 1. Hochleistungs und Skalierbarkeit, die mehrere Speichermotoren unterstützen; 2. Einfach zu verwendende und pflegende, einfache Konfiguration und reichhaltige Werkzeuge; 3. Reiches Ökosystem, das eine große Anzahl von Community- und Drittanbietern anzieht; V.

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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