1.データベースの作成
CREATE DATABASEデータベース名
2.データベースの削除
dropデータベースdbname
3.SQLサーバーのバックアップ
---バックアップデータ用のデバイスの作成
USE master
EXEC sp_addumpdevice 'disk', 'testBack', 'c:mssql7backupMyNwind_1.dat'
--- バックアップ開始
BACKUP DATABASE pubs TO testBack
4. 新しいテーブルを作成します
create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],. )
既存のテーブルに基づいて新しいテーブルを作成します:
A: tab_old のようにテーブル tab_new を作成します (古いテーブルを使用して新しいテーブルを作成します)
B: tab_old の定義のみからテーブル tab_new を選択します
5新しいテーブルを削除します
テーブル タブ名を削除します
6. 列を追加します
テーブル タブ名を変更します 列の列の種類を追加します
注: 追加した列は削除できません。 DB2 では、列の追加後にデータ型を変更することはできません。変更できるのは、varchar 型の長さを増やすことだけです。
7. 主キーの追加: Alter table tabname add Primary key(col)
主キーの削除: Alter table tabname drop Primary key(col)
8. インデックスの作成: create [unique]index idxname on tabname(col….)
インデックスの削除 :dropindex idxname
注: インデックスを変更する場合は、削除して再構築する必要があります。
9. ビューの作成: create view viewname as select ステートメント
ビューの削除:drop view viewname
10. いくつかの簡単な基本 SQL ステートメント
Select: select * from table1 where range
Insert: insert into table1(field1,field2) names(value1) ,value2)
削除: table1 where range から削除
更新: table1 を更新 set field1=value1 where range
検索: select * from table1 where field1 like '%value1%' ---like の構文は非常に微妙です。データを確認してください!
Sort: select * from table1 order by field1,field2 [desc]
Total: select count as totalcount from table1
Sum: select sum(field1) as sumvalue from table1
Average: select avg(field1) as avgvalue from table1
最大値: select max(field1) as maxvalue from table1
Minimum: select min(field1) as minvalue from table1
11. いくつかの高度なクエリ演算子
A: UNION 演算子
UNION 演算子は、他の 2 つの結果テーブル (TABLE1 と TABLE2 など) を結合し、テーブル内の重複行を削除して結果テーブルを派生します。 ALL を UNION とともに使用する (つまり、UNION ALL) 場合、重複行は削除されません。どちらの場合も、派生テーブルのすべての行は TABLE1 または TABLE2 から取得されます。
B: EXCEPT 演算子
EXCEPT 演算子は、TABLE1 には含まれるが TABLE2 には含まれないすべての行を含め、重複する行をすべて削除することによって結果テーブルを導出します。 ALL を EXCEPT (EXCEPT ALL) とともに使用すると、重複行は削除されません。
C: INTERSECT 演算子
INTERSECT 演算子は、TABLE1 と TABLE2 の両方に存在する行のみを含め、重複する行を削除することによって結果テーブルを導出します。 ALL を INTERSECT (INTERSECT ALL) とともに使用すると、重複行は削除されません。
注: 演算子単語を使用した複数のクエリ結果行は一貫している必要があります。
12. 外部結合を使用する
A. left (outer) join:
左外部結合 (left join): 結果セットには、結合テーブルの一致する行が含まれ、また、左結合テーブルのすべての行も含まれます。
SQL: select a.a, a.b, a.c, b.c, b.d, b.f from a LEFT OUT JOIN b ON a.a = b.c
B: 右(外部)結合:
右外部結合(右結合): 結果セットには両方の結合が含まれますtable 右側の結合テーブル内のすべての行を含む、結合行と一致します。
C: 完全/クロス (外部) 結合:
完全外部結合: シンボリック接続テーブルの一致する行だけでなく、結合された 2 つのテーブル内のすべてのレコードも含まれます。
13. Group by:
テーブル グループ化が完了すると、クエリ後にグループ関連の情報のみを取得できます。
グループ関連情報: (統計情報) count、sum、max、min、avg グループ化基準)
SQL Server でグループ化する場合: text、ntext、image タイプのフィールドはグループ化の基礎として使用できません。
selecte 統計関数のフィールドを通常のフィールドと組み合わせることができません。
データベースを操作します。 : sp_detach_db ; データベースを接続します: sp_attach_db に続いて、接続には完全なパス名が必要であるというステートメントが続きます
15. データベースの名前を変更する方法:
sp_renamedb 'old_name', 'new_name'

INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

説明コマンドのキーメトリックには、タイプ、キー、行、および追加が含まれます。 1)タイプは、クエリのアクセスタイプを反映しています。値が高いほど、constなどの効率が高くなります。 2)キーは使用されているインデックスを表示し、nullはインデックスがないことを示します。 3)行はスキャンされた行の数を推定し、クエリのパフォーマンスに影響します。 4)追加の情報を最適化する必要があるというFilesortプロンプトを使用するなど、追加情報を提供します。

Temporaryを使用すると、MySQLクエリに一時テーブルを作成する必要があることが示されています。これは、異なる列、またはインデックスされていない列を使用して順番に一般的に見られます。インデックスの発生を回避し、クエリを書き直し、クエリのパフォーマンスを改善できます。具体的には、expliect出力に使用を使用する場合、MySQLがクエリを処理するために一時テーブルを作成する必要があることを意味します。これは通常、次の場合に発生します。1)個別またはグループビーを使用する場合の重複排除またはグループ化。 2)Orderbyに非インデックス列が含まれているときに並べ替えます。 3)複雑なサブクエリを使用するか、操作に参加します。最適化方法には以下が含まれます。1)OrderbyとGroupB

MySQL/INNODBは、4つのトランザクション分離レベルをサポートしています。 1.ReadunCommittedは、知らないデータを読み取ることができます。 2。読み込みは汚い読み取りを回避しますが、繰り返しのない読みが発生する可能性があります。 3. RepeatablerEadはデフォルトレベルであり、汚い読み取りと非回復不可能な読みを避けますが、幻の読み取りが発生する可能性があります。 4. Serializableはすべての並行性の問題を回避しますが、同時性を低下させます。適切な分離レベルを選択するには、データの一貫性とパフォーマンス要件のバランスをとる必要があります。

MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。


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