以下の編集者がmysqlの転職のヒントに関する記事をお届けします(シェア)。編集者はこれがとても良いものだと思ったので、皆さんの参考として今から共有します。編集者をフォローして、一緒に見てみましょう
前書き:
歴史的理由またはパフォーマンス上の理由により、多くのビジネス テーブルは、第一正規形に違反する設計パターンを使用しています。つまり、複数の attribute 値が同じ列に格納されます (具体的な構造については、以下の表を参照してください)。
このモードでは、アプリケーションは多くの場合、区切り文字に基づいて列を分割し、列変換の結果を取得する必要があります。
テーブルデータ:
ID | Value |
1 | tiny,small,big |
2 | small,medium |
3 | 小さい、大きい |
期待される結果:
ID | 値 |
1 | 小さい |
1 | 小さい |
1 | 大きい |
2 | 小 |
2 | 中 |
3 | 小さい |
3 | big |
テキスト:
#需要处理的表 create table tbl_name (ID int ,mSize varchar(100)); insert into tbl_name values (1,'tiny,small,big'); insert into tbl_name values (2,'small,medium'); insert into tbl_name values (3,'tiny,big'); #用于循环的自增表 create table incre_table (AutoIncreID int); insert into incre_table values (1); insert into incre_table values (2); insert into incre_table values (3);
select a.ID,substring_index(substring_index(a.mSize,',',b.AutoIncreID),',',-1) from tbl_name a join incre_table b on b.AutoIncreID <= (length(a.mSize) - length(replace(a.mSize,',',''))+1) order by a.ID;
原理分析:
この結合の最も基本的な原理はデカルト積です。これがループの実装方法です。
以下は具体的な問題分析です:
length(a.Size) - length(replace(a.mSize,',',''))+1 は、カンマで分割した後、列の所有権 値の数 (以下、n
と呼びます) 結合プロセスの疑似コード:
ID に従ってループ
{ 判断:i 是否 <= n {
i 番目のカンマに最も近いデータ、つまり substring_index( substring_index(a.mSize,', ',b.ID),',',-1)
i = i +1 } ID = ID +1 }
概要:
このメソッドの欠点は、連続列を持つ別のテーブルが必要なことです (ここではincre_table です)。そして、連続する数列の最大値は、除算を満たす値の数より大きくなければなりません。
たとえば、行の mSize に 100 個のカンマ区切り値がある場合、incre_table には少なくとも 100 個の連続した行が必要です。
もちろん、mysql 内で利用できる既製の連続番号リストもあります。たとえば、mysql.help_topic: help_topic_id には合計 504 の値があり、通常はほとんどのニーズを満たすことができます。
次のように書き直されました:
select a.ID,substring_index(substring_index(a.mSize,',',b.help_topic_id+1),',',-1) from tbl_name a join mysql.help_topic b on b.help_topic_id < (length(a.mSize) - length(replace(a.mSize,',',''))+1) order by a.ID;
以上がMySQL 列切り替えスキルと例の共有の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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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