前言:
继上一版本:CYQ.Data 轻量数据层之路 V4.0 版本发布 ,又过去一个来月了,不过也过了一个新年了。
由于过年原因,因此框架也没多折腾什么,只是年前年后顺路把SQLite,MySQL两种数据库给支持上了。
提示:基于网友的提醒,本次版本发布带CYQ.Data.xml,增加了方法的中文提示。
下面看一下新版本的修改记录


2:MutilLanguage在设置Cookie时也同时设置语言标识
3:MutilLanguage默认语言取自浏览器语言
4:取消CYQ.Data.SQL.OutPutData类及两个相关枚举TableType|DataBaseType,将[生成枚举|创建分页存储过程|创建日志表]等操作单独移到辅助工具实现
5:取消ProcedureSql,新增SchemaAction来获取表架构数据
6:增加对SQLite数据的支持
9:MAction增加从Json反加载数据填充
7:增加对MySql数据库的支持
8:提升数据表架构的缓存级别:MDataColumn->MDataRow
下面进行详细的解说
一:MAction的构造函数允许从MDataRow加载
增加这个原因,是基于 秋色园 应用中,考虑到数据重用的问题,简单解说一下:
1: 秋色园 缓存了用户的信息,就是一行数据了,OK,那么实际上对所有用户的操作都来自同一张表,于是,可以直接从缓存的Row中取数据表结构进行反填充即可以了。由于数据表结构本身就有缓存,所以上面的填充效果,简单的看是不太明显的。
2:当用户编辑自己资料时,当独的数据行无法进行操作,因此时候填充,可以迅速转成可操作的MAction,节省一定的开销。
二:MutilLanguage在设置Cookie时也同时设置语言标识
三:MutilLanguage默认语言取自浏览器语言
在 秋色园 中,多语言应用的是比较广的,因此考虑的因素也是相对较多,包括对用户的浏览器语言判别来显示不同的语言文章,和通过显示的后缀和非后缀等情况做处理,所以小小的需要改动一下。
顺便说一下:CYQ.Data.Xml名称空间下的内容,千万不要放过。
四:取消CYQ.Data.SQL.OutPutData类及两个相关枚举TableType|DataBaseType,将[生成枚举|创建分页存储过程|创建日志表]等操作单独移到辅助工具实现
五:取消ProcedureSql,新增SchemaAction来获取表架构数据
这两个的调整,主要是为了减轻框架的大小,同时内部类重新优化了一下结构,不影响外围使用。
同时,去掉OutPutData类,意味着一些辅助功能,只能借辅助工具实现,包括生成mssql/oracle的分页存储过程。
六:增加对SQLite数据的支持
七:增加对MySql数据库的支持
采用插件式方式加载,如果需要使用,只要把相应的 MySql.Data.dll 或者 System.Data.SQLite.dll 和 CYQ.Data.dll 放在一起即可。
由于SQLite和Access都是单个文章方式,因此数据库链接配置方式类似如下:


appSettings >
connectionStrings >
八:提升数据表架构的缓存级别:MDataColumn->MDataRow
表架构缓存提升了一个级别,理论上性能是提升的,本属内部优化之事。
九:MAction增加从Json反加载数据填充
增加的这个功能是为Ajax应用准备的,应用示例代码:


{
action.GetFromJson( " {id:2,name:/ " 秋色园/ " ,url:/ " www.cyqdata.com/ " } " );
action.Update();
}
结果就是把id为2的行数据的name和url字段更改为相应的数据。
十:V4.3 框架下载
下载地址:下载中心-秋色园
PS:由于新增加数据库,相应的辅助工具V4.3版本也同时提供下载。
十一:CYQ.Data框架项目案例
网址:http://www.cyqdata.com/cyqdata/article-cate-81
欢迎大伙继续提供CYQ.Data框架项目案例。
后言:


其中Access / MSSQL两个系列在大量的项目应用中应用过后,已相当的稳定。
对于Oracle,在测试中通过,已有兄台在实际应用项目中应用,静待发布项目案例的那天。
对于SQLite和MySQL,在测试中通过,欢迎大伙在实际应用中若遇到问题欢迎反馈。

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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