MySQL自古以来就不提供函数索引这么复杂的功能。那怎么在MySQL里面实现这样的功能呢? 我们先来看看函数索引的概念。函数索引,也可称为表达式索引,也就是基于字段以特定函数(表达式)建立索引来提升查询性能之需。函数索引的优势在于更加精确的获取所需要
MySQL自古以来就不提供函数索引这么复杂的功能。那怎么在MySQL里面实现这样的功能呢? 我们先来看看函数索引的概念。函数索引,也可称为表达式索引,也就是基于字段以特定函数(表达式)建立索引来提升查询性能之需。函数索引的优势在于更加精确的获取所需要的数据。
MySQL 5.7提供了一个新的特性,虚拟列,可以很完美的解决这个问题。
在介绍虚拟列之前,我们来看看在MySQL里面普通索引的范例。
示例表结构:
CREATE TABLE t1 (id INT ,rank INT, log_time DATETIME, nickname VARCHAR(64)) ENGINE INNODB; ALTER TABLE t1 ADD PRIMARY KEY (id), ADD KEY idx_rank (rank),ADD KEY idx_log_time (log_time);
示例表数据量,这里我增加了5000条记录:
mysql> select count(*) from t1; +----------+ | count(*) | +----------+ | 5000 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec)
假设我们来检索2015年4月9号的数据。(结果是有两条记录,id 分别为95和3423。)
mysql> SELECT * FROM t1 WHERE DATE(log_time) = '2015-04-09'\G *************************** 1. row *************************** id: 95 rank: 24 log_time: 2015-04-09 05:53:13 nickname: test *************************** 2. row *************************** id: 3423 rank: 42 log_time: 2015-04-09 02:55:38 nickname: test 2 rows in set (0.01 sec)
下来我们看看这条语句的查询计划。
mysql> explain SELECT * FROM t1 WHERE DATE(log_time) = '2015-04-09'\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t1 partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 5000 filtered: 100.00 Extra: Using where 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
我们发现TYPE是ALL,扫描的函数是5000,也就是说这条语句进行了一个全表扫描。 虽然给字段log_time 加了索引,但是没有用到,那这个时候怎么办?
在MySQL里面一般这样修改:
mysql> SELECT * FROM t1 WHERE log_time >= '2015-04-09 00:00:00' AND log_time <='2015-04-10 00:00:00'\G *************************** 1. row *************************** id: 3423 rank: 42 log_time: 2015-04-09 02:55:38 nickname: test *************************** 2. row *************************** id: 95 rank: 24 log_time: 2015-04-09 05:53:13 nickname: test 2 rows in set (0.00 sec)
通过查询结果,发现结果集一致,那再来看看查询计划
mysql> explain SELECT * FROM t1 WHERE log_time >= '2015-04-09 00:00:00' AND log_time <= '2015-04-10 00:00:00'\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t1 partitions: NULL type: range possible_keys: idx_log_time key: idx_log_time key_len: 6 ref: NULL rows: 2 filtered: 100.00 Extra: Using index condition 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
可以看到这条修改过的语句很好的利用到了idx_log_time这条索引。
那好,这个是之前在MySQL 5.6以及之前的旧版本解决方法,随着MySQL 5.7的发布,虚拟列的出现让这个问题更加简单。
现在修改下之前的表结构:
ALTER TABLE t1 ADD COLUMN log_date DATE AS (DATE(log_Time)) stored, ADD KEY idx_log_date (log_date);
这样,增加了一新列,用来存放date(log_time)这个表达式,并且给他加了一列索引。
那么,之前的语句就变成如下:
mysql> SELECT * FROM t1 WHERE log_date = '2015-04-09'\G *************************** 1. row *************************** id: 95 rank: 24 log_time: 2015-04-09 05:53:13 nickname: test log_date: 2015-04-09 *************************** 2. row *************************** id: 3423 rank: 42 log_time: 2015-04-09 02:55:38 nickname: test log_date: 2015-04-09 2 rows in set (0.00 sec)
执行后结果集和之前的一致。
我们来看看查询计划,发现很好的利用了idx_log_date索引列。
mysql> explain SELECT * FROM t1 WHERE log_date = '2015-04-09'\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t1 partitions: NULL type: ref possible_keys: idx_log_date key: idx_log_date key_len: 4 ref: const rows: 2 filtered: 100.00 Extra: NULL 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
通过以上介绍,我们看到虚拟列实现起来相对之前的方法来的容易的多。但是这里笔者还是得说上几句。
函数索引的用法以及SQL语句虽然写起来简单,但是在大部分场合下,只能说不得已而为之,是一种设计上的缺陷,后期增加了运维人员的运维难度以及繁琐度。这也就是为什么MySQL 直到5.7才推出了这项类似的功能的原因。

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。

MySQLの代わりにPostgreSQLが選択されるシナリオには、1)複雑なクエリと高度なSQL関数、2)厳格なデータの整合性と酸コンプライアンス、3)高度な空間関数が必要、4)大規模なデータセットを処理するときに高いパフォーマンスが必要です。 PostgreSQLは、これらの側面でうまく機能し、複雑なデータ処理と高いデータの整合性を必要とするプロジェクトに適しています。

MySQLデータベースのセキュリティは、以下の測定を通じて達成できます。1。ユーザー許可管理:CreateUSERおよびGrantコマンドを通じてアクセス権を厳密に制御します。 2。暗号化された送信:SSL/TLSを構成して、データ送信セキュリティを確保します。 3.データベースのバックアップとリカバリ:MySQLDUMPまたはMySQLPumpを使用して、定期的にデータをバックアップします。 4.高度なセキュリティポリシー:ファイアウォールを使用してアクセスを制限し、監査ロギング操作を有効にします。 5。パフォーマンスの最適化とベストプラクティス:インデックス作成とクエリの最適化と定期的なメンテナンスを通じて、安全性とパフォーマンスの両方を考慮に入れます。

MySQLのパフォーマンスを効果的に監視する方法は? MySqladmin、ShowGlobalStatus、PerconAmonitoring and Management(PMM)、MySQL EnterpriseMonitorなどのツールを使用します。 1. mysqladminを使用して、接続の数を表示します。 2。showglobalstatusを使用して、クエリ番号を表示します。 3.PMMは、詳細なパフォーマンスデータとグラフィカルインターフェイスを提供します。 4.mysqlenterprisemonitorは、豊富な監視機能とアラームメカニズムを提供します。

MySQLとSQLServerの違いは次のとおりです。1)MySQLはオープンソースであり、Webおよび埋め込みシステムに適しています。2)SQLServerはMicrosoftの商用製品であり、エンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。ストレージエンジン、パフォーマンスの最適化、アプリケーションシナリオの2つには大きな違いがあります。選択するときは、プロジェクトのサイズと将来のスケーラビリティを考慮する必要があります。

高可用性、高度なセキュリティ、優れた統合を必要とするエンタープライズレベルのアプリケーションシナリオでは、MySQLの代わりにSQLServerを選択する必要があります。 1)SQLServerは、高可用性や高度なセキュリティなどのエンタープライズレベルの機能を提供します。 2)VisualStudioやPowerbiなどのMicrosoftエコシステムと密接に統合されています。 3)SQLSERVERは、パフォーマンスの最適化に優れた機能を果たし、メモリが最適化されたテーブルと列ストレージインデックスをサポートします。


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