使用准则进行条件查询--1.4.从窗体中选择查询的条件
4.从窗体中选择查询的条件 前面的方法虽然简单,但对用户来说操作不够方便,对设计者来说也难以控制,如果通过窗体来实现,这些问题就可以解决了。 如下面的窗体,运行时用户可以在组合框中选择要查询司机的姓名,按下查询按钮就可以看到查询的结果。
下面详细地列出设计的步骤:
创建一个窗体,按下控件向导按钮,在窗体上添加一个组合框。在第一个对话框中
选择“我想让组合框在一个表或查询中查找这些值”,下一步。
选择一个为组合框提供数据的表或查询。下一步。
选择组合框中要显示的数据,通常除了选择要显示在组合框中的字段以外,还选择表的主关键字。下一步。
如果主关键字是自动编号字段,通常选择“隐藏主关键字列”,下一步,给组合框起个名,完成。
建一个查询,在查询的字段的准则中输入刚才窗体组合框的字段名,这里输入“[Forms]![条件查询]![要查询的司机]”。为了方便,可以用表达式生成器生成这个表达式。 保存这个查询为“按司机姓名查询”。
再回到刚才的窗体中,添加一个按钮。在控件向导的第一对话框中选择“杂项/运行查询”。下一步。
选择刚建的查询“按司机姓名查询”,下一步。
输入按钮上显示的文本,或者用图片来表示按钮,随你啦。下一步,给按钮起个名,完成。
0 运行这个窗体,就象本页最上面的图中所示,在组合框中选择“马千斤”,按下“查询”按钮,就会看到查询的结果

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

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MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

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