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一、逻辑代数基础:
1,数字用二进制表示,所有可能出现的数只有0和1两个。
2,基本运算只有“与”、“或”、“非”三种。
与运算定义为:(用 & 表示与运算)
0 & 0 = 0
0 & 1 = 0
1 & 0 = 0
1 & 1 = 1
可以简单理解为:只要有一个0,结果就是0,和乘法类似。
或运算定义为:(用 | 表示与运算)
0 | 0 = 0
0 | 1 = 1
1 | 0 = 1
1 | 1 = 1
可以简单理解为:只要有一个1,结果就是1,和加法类似。
二、逻辑运算示例:
01111010101010101111111111111111 & 1100000 = 1100000
一般可以理解为:
如果要获取一个数字某N位的数值,只需要将这个数字与2的N-1次方(掩码)进行与运算即可。
三、数据库字段定义:
以数据表 binary_sample为例:
create table binary_sample(
uid int unsigned not null,
status int unsigned not null default 0,
primary key(uid),
key i_s(status)
)engine=innodb;
status字段定义:
status字段数据类型为32bit的整数,为了尽可能的存储多个属性,我们将其进行如下定义:
以下所有“位”的描述顺序按照从低到高(从右到左)顺序表示。
0-2位表示用户注册状态:
000 表示新注册未被批准
001 表示注册被批准
010 表示位高级用户
011 表示管理员
100 表示超级管理员
101 保留
110 保留
111 掩码
3-5位用户性别:
000 表示性别不确定
001 表示性别为男
010 表示性别为女
011 保留
100 保留
101 保留
110 保留
111 掩码
如果我们要查询所有 男用户 则:
select * from binary_sample where status & b'111000' = b'001000';
如果我们要查询所有 管理员用户 则:
select * from binary_sample where status & b'111' = b'011';
如果我们要查询所有 男管理员用户 则:
select * from binary_sample where status & b'111111' = b'001011';
如果我们要查询所有 非 新注册未被批准用户 则:
select * from binary_sample where status & b'111' != b'000';
四,使用PHP程序进行此类计算:
define("USER_NEW",0);//000
define("USER_NORMAL",1);//001
define("USER_ADVANCE",2);//010
define("USER_MANAGE",3);//011
define("USER_SUPER",4);//100
define("USER_MASK",7);//111
define("GENDER_UNKNOWN",0);// 000000
define("GENDER_MALE",8);// 001000
define("GENDER_FEMALE",9);// 010000
define("GENDER_MASK",56);// 111000
如果我们要查询所有 男用户 则:
$status=GENDER_MALE;
$mask=GENDER_MASK;
$sql="select * from binary_sample where status & ${mask}' = ${status}";
如果我们要查询所有 管理员用户 则:
$status=USER_MANAGE;
$mask=USER_MASK;
$sql="select * from binary_sample where status & ${mask}' = ${status}";
如果我们要查询所有 男管理员用户 则:
$status=GENDER_MALE & USER_MANAGE;
$mask = GENDER_MASK & GENDER_MASK;
$sql="select * from binary_sample where status & ${mask}' = ${status}";
如果我们要查询所有 非 新注册未被批准用户 则:
$status = USER_NEW;
$mask = USER_MASK;
$sql="select * from binary_sample where status & ${mask} != ${status}";
依此类推,只要定义好每个值的含义,查询基本上就定了。
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InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Zu den wichtigsten Kennzahlen für Erklärungsbefehle gehören Typ, Schlüssel, Zeilen und Extra. 1) Der Typ spiegelt den Zugriffstyp der Abfrage wider. Je höher der Wert ist, desto höher ist die Effizienz, wie z. B. const besser als alle. 2) Der Schlüssel zeigt den verwendeten Index an, und Null zeigt keinen Index an. 3) Zeilen schätzt die Anzahl der gescannten Zeilen und beeinflussen die Abfrageleistung. 4) Extra liefert zusätzliche Informationen, z.

Die Verwendung von Temporary zeigt an, dass die Notwendigkeit, temporäre Tabellen in MySQL-Abfragen zu erstellen, die üblicherweise in der Reihenfolge mit unterschiedlichen, gruppby- oder nicht indizierten Spalten gefunden werden. Sie können das Auftreten von Indizes vermeiden und Abfragen umschreiben und die Abfrageleistung verbessern. Insbesondere bedeutet dies, dass MySQL temporäre Tabellen erstellen muss, um Abfragen zu verarbeiten. Dies tritt normalerweise auf, wenn: 1) Deduplizierung oder Gruppierung bei Verwendung von unterschiedlichem oder gruppy; 2) Sortieren Sie, wann OrderBy Nicht-Index-Spalten enthält. 3) Verwenden Sie eine komplexe Unterabfrage oder verbinden Sie Operationen. Optimierungsmethoden umfassen: 1) OrderBy und GroupB

MySQL/InnoDB unterstützt vier Transaktions -Isolationsstufen: ReadUnCommitt, Readcommidt, RepeatableAlead und Serializable. 1.Readuncommittes ermöglicht das Lesen von nicht übereinstimmenden Daten, was zu schmutzigem Lesen führen kann. 2. Readcommited vermeidet schmutziges Lesen, aber es kann nicht wiederholbare Lektüre auftreten. 3.Repeatableread ist die Standardebene, die schmutzige Lektüre und nicht wiederholbares Lesen vermeidet, aber Phantom-Lesen kann auftreten. V. Die Auswahl der geeigneten Isolationsstufe erfordert die Ausgleichsdatenkonsistenz und die Leistungsanforderungen.

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

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.


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