1、 对子查询的优化表现不佳。
2、 对复杂查询的处理较弱
3、 查询优化器不够成熟
4、 性能优化工具与度量信息不足
5、 审计功能相对较弱
6、 安全功能不成熟,甚至可以说很粗糙。没有用户组与角色的概念,没有回收权限的功能(仅仅可以授予权限)。当一个用户从不同的主机/网络以同样地用户名/密码登录之后,可能被当作完全不同的用户来处理。没有类似于Oracle的内置的加密功能。
7、身份验证功能是完全内置的。不支持LDAP,Active Directory以及其它类似的外部身份验证功能。
8、Mysql Cluster可能与你的想象有较大差异。
9、存储过程与触发器的功能有限。
10、垂直扩展性较弱。
11、不支持MPP(大规模并行处理)。
12、支持SMP(对称多处理器),但是如果每个处理器超过4或8个核(core)时,Mysql的扩展性表现较差。
13、对于时间、日期、间隔等时间类型没有秒以下级别的存储类型。
14、可用来编写存储过程、触发器、计划事件以及存储函数的语言功能较弱。
15、没有基于回滚(roll-back)的恢复功能,只有前滚(roll-forward)的恢复功能。
16、不支持快照功能。
17、不支持数据库链(database link)。有一种叫做Federated的存储引擎可以作为一个中转将查询语句传递到远程服务器的一个表上,不过,它功能很粗糙并且漏洞很多。
18、数据完整性检查非常薄弱,即使是基本的完整性约束,也往往不能执行。
19、优化查询语句执行计划的优化器提示非常少。
20、只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)。
21、大部分查询只能使用表上的单一索引;在某些情况下,会存在使用多个索引的查询,但是查询优化器通常会低估其成本,它们常常比表扫描还要慢。
22、不支持位图索引(bitmap index)。每种存储引擎都支持不同类型的索引。大部分存储引擎都支持B-Tree索引。
23、管理工具较少,功能也不够成熟。
24、没有成熟能够令人满意的IDE工具与调试程序。可能不得不在文本编辑器中编写存储过程,并且通过往表(调试日志表)中插入记录的方式来做调试。
25、每个表都可以使用一种不同的存储引擎。
26、每个存储引擎在行为表现、特性以及功能上都可能有很大差异。
27、大部分存储引擎都不支持外键。
28、默认的存储引擎(MyISAM)不支持事务,并且很容易损坏。
29、最先进最流行的存储引擎InnoDB由Oracle拥有。
30、有些执行计划只支持特定的存储引擎。特定类型的Count查询,在这种存储引擎中执行很快,在另外一种存储引擎中可能会很慢。
31、执行计划并不是全局共享的,,仅仅在连接内部是共享的。
32、全文搜索功能有限, 只适用于非事务性存储引擎。 Ditto用于地理信息系统/空间类型和查询。
33、没有资源控制。一个完全未经授权的用户可以毫不费力地耗尽服务器的所有内存并使其崩溃,或者可以耗尽所有CPU资源。
34、没有集成商业智能(business intelligence), OLAP 多维数据集等软件包。
35、没有与Grid Control类似的工具(http://solutions.mysql.com/go.php?id=1296&t=s)
36、没有类似于RAC的功能。如果你问”如何使用Mysql来构造RAC”,只能说你问错了问题。
37、不支持用户自定义类型或域(domain)。
38、 每个查询支持的连接的数量最大为61。
39、MySQL支持的SQL语法(ANSI SQL标准)的很小一部分。不支持递归查询、通用表表达式(Oracle的with 语句)或者窗口函数(分析函数)。支持部分类似于Merge或者类似特性的SQL语法扩展,不过相对于Oracle来讲功能非常简单。
40、 不支持功能列(基于计算或者表达式的列,Oracle11g 开始支持计算列,以及早期版本就支持虚列(rownum,rowid))。
41、不支持函数索引,只能在创建基于具体列的索引。
42、不支持物化视图。
43、不同的存储引擎之间,统计信息差别很大,并且所有的存储引擎支持的统计信息都只支持简单的基数(cardinality)与一定范围内的记录数(rows-in-a-range)。 换句话说,数据分布统计信息是有限的。更新统计信息的机制也不多。
44、没有内置的负载均衡与故障切换机制。
45、复制(Replication)功能是异步的,并且有很大的局限性。例如,它是单线程的(single-threaded),因此一个处理能力更强的Slave的恢复速度也很难跟上处理能力相对较慢的Master。
46、 Cluster并不如想象的那么完美。或许我已经提过这一点,但是这一点值得再说一遍。
47、数据字典(INFORMATION_SCHEMA)功能很有限,并且访问速度很慢(在繁忙的系统上还很容易发生崩溃)。
48、不支持在线的Alter Table操作。
49、不支持Sequence。
50、类似于ALTER TABLE或CREATE TABLE一类的操作都是非事务性的。它们会提交未提交的事务,并且不能回滚也不能做灾难恢复。Schame被保存在文件系统上,这一点与它使用的存储引擎无关。
我本人比较关心的几点:
1、对子查询的优化表现不佳
2、对复杂查询的处理较弱
4、性能优化工具与度量信息不足
12、支持SMP(对称多处理器),但是如果每个处理器超过4或8个核(core)时,Mysql的扩展性表现较差。
15、没有基于回滚(roll-back)的恢复功能,只有前滚(roll-forward)的恢复功能。
18、数据完整性检查非常薄弱,即使是基本的完整性约束,也往往不能执行。
20、只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)。
21、大部分查询只能使用表上的单一索引;在某些情况下,会存在使用多个索引的查询,但是查询优化器通常会低估其成本,它们常常比表扫描还要慢。
26、每个存储引擎在行为表现、特性以及功能上都可能有很大差异。
28、默认的存储引擎(MyISAM)不支持事务,并且很容易损坏。
30、有些执行计划只支持特定的存储引擎。特定类型的Count查询,在这种存储引擎中执行很快,在另外一种存储引擎中可能会很慢。
31、执行计划并不是全局共享的,仅仅在连接内部是共享的。
33、没有资源控制。一个完全未经授权的用户可以毫不费力地耗尽服务器的所有内存并使其崩溃,或者可以耗尽所有CPU资源。
45、复制(Replication)功能是异步的,并且有很大的局限性。例如,它是单线程的(single-threaded),因此一个处理能力更强的Slave的恢复速度也很难跟上处理能力相对较慢的Master。
46、Cluster并不如想象的那么完美。或许我已经提过这一点,但是这一点值得再说一遍。
47、数据字典(INFORMATION_SCHEMA)功能很有限,并且访问速度很慢(在繁忙的系统上还很容易发生崩溃)。
48、不支持在线的Alter Table操作。
50、类似于ALTER TABLE或CREATE TABLE一类的操作都是非事务性的。它们会提交未提交的事务,并且不能回滚也不能做灾难恢复。Schame被保存在文件系统上,这一点与它使用的存储引擎无关。

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。

MySQLのSQLコマンドは、DDL、DML、DQL、DCLなどのカテゴリに分割でき、データベースとテーブルの作成、変更、削除、データの挿入、更新、削除、複雑なクエリ操作の実行に使用できます。 1.基本的な使用には、作成可能な作成テーブル、INSERTINTO INSERTデータ、クエリデータの選択が含まれます。 2。高度な使用法には、テーブル結合、サブQueries、およびデータ集約のためのグループに参加します。 3.構文エラー、データ型の不一致、許可の問題などの一般的なエラーは、構文チェック、データ型変換、許可管理を介してデバッグできます。 4.パフォーマンス最適化の提案には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、およびデータの一貫性を確保するためのトランザクションの使用が含まれます。

INNODBは、ロックメカニズムとMVCCを通じて、非論的、一貫性、および分離を通じて原子性を達成し、レッドログを介した持続性を達成します。 1)原子性:Undologを使用して元のデータを記録して、トランザクションをロールバックできることを確認します。 2)一貫性:行レベルのロックとMVCCを介してデータの一貫性を確保します。 3)分離:複数の分離レベルをサポートし、デフォルトでrepeatable -readが使用されます。 4)持続性:Redologを使用して修正を記録し、データが長時間保存されるようにします。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1)Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。


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