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创建2张用户表user、user2,表结构相同,但user表使用InnoDB存储引擎,而user2表则使用 MyISAM存储引擎。
-- Table "user" DDLCREATE TABLE `user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(50) DEFAULT NULL, `email` varchar(100) DEFAULT NULL, `age` tinyint(4) DEFAULT NULL, `nickname` varchar(50) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `email` (`email`), KEY `name` (`name`), KEY `age` (`age`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;-- Table "user2" DDLCREATE TABLE `user2` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(50) DEFAULT NULL, `email` varchar(100) DEFAULT NULL, `age` tinyint(4) DEFAULT NULL, `nickname` varchar(50) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `email` (`email`), KEY `name` (`name`), KEY `age` (`age`)) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=131610 DEFAULT CHARSET=utf8;
分别插入10W条测试数据到表user & user2。
<?php $example = array( '@qq.com', '@sina.com.cn', '@163.com', '@126.com', '@gmail.com', '@yahoo.com', '@live.com', '@msn.com', '@cisco.com', '@microsoft.com', '@ibm.com', '@apple.com');$con = mysql_connect("localhost", "root", "your_mysql_password");mysql_select_db("index_test", $con);//添加10W测试数据到表 user & user2for($i=0; $i<100000; $i++){ $temp = md5(uniqid()); $name = substr($temp, 0, 16); $email = substr($temp, 8, 12).$example[array_rand($example, 1)]; $age = rand(18, 99); $nickname = substr($temp, 16, 16); mysql_query("INSERT INTO user(name,email,age,nickname) VALUES('$name','$email',$age,'$nickname')"); mysql_query("INSERT INTO user2(name,email,age,nickname) VALUES('$name','$email',$age,'$nickname')");}mysql_close($con); echo 'success';?>
对索引的使用分析
Explain Select * from user where id>100 /G;
图1
Explain Select * from user2 where id>100 /G;
图2
User 表中的数据和 User2 表中的数据是一样的,索引结构也是一样的,只不过它们的存储引擎不同。在图1中,查询用到了PRIMARY主键索引,而查询优化器预估的结果大概在65954行左右(实际是131513);在图2中,查询却没有使用索引,而是全表扫描了,返回的预估结果在131608行(实际是131509)。
Explain Select * from user where id>100 and age>50 /G;
图3
Explain Select * from user where id>100 and age=50 /G;
图4
Explain Select * from user2 where id>100 and age>50 /G;
图5
Explain Select * from user2 where id>100 and age=50 /G;
图6
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Innodbbufferpoolは、データをキャッシュしてページをインデックス作成することにより、ディスクI/Oを削減し、データベースのパフォーマンスを改善します。その作業原則には次のものが含まれます。1。データ読み取り:Bufferpoolのデータを読む。 2。データの書き込み:データを変更した後、bufferpoolに書き込み、定期的にディスクに更新します。 3.キャッシュ管理:LRUアルゴリズムを使用して、キャッシュページを管理します。 4.読みメカニズム:隣接するデータページを事前にロードします。 BufferPoolのサイジングと複数のインスタンスを使用することにより、データベースのパフォーマンスを最適化できます。

他のプログラミング言語と比較して、MySQLは主にデータの保存と管理に使用されますが、Python、Java、Cなどの他の言語は論理処理とアプリケーション開発に使用されます。 MySQLは、データ管理のニーズに適した高性能、スケーラビリティ、およびクロスプラットフォームサポートで知られていますが、他の言語は、データ分析、エンタープライズアプリケーション、システムプログラミングなどのそれぞれの分野で利点があります。

MySQLは、データストレージ、管理、分析に適した強力なオープンソースデータベース管理システムであるため、学習する価値があります。 1)MySQLは、SQLを使用してデータを操作するリレーショナルデータベースであり、構造化されたデータ管理に適しています。 2)SQL言語はMySQLと対話するための鍵であり、CRUD操作をサポートします。 3)MySQLの作業原則には、クライアント/サーバーアーキテクチャ、ストレージエンジン、クエリオプティマイザーが含まれます。 4)基本的な使用には、データベースとテーブルの作成が含まれ、高度な使用にはJoinを使用してテーブルの参加が含まれます。 5)一般的なエラーには、構文エラーと許可の問題が含まれ、デバッグスキルには、構文のチェックと説明コマンドの使用が含まれます。 6)パフォーマンスの最適化には、インデックスの使用、SQLステートメントの最適化、およびデータベースの定期的なメンテナンスが含まれます。

MySQLは、初心者がデータベーススキルを学ぶのに適しています。 1.MySQLサーバーとクライアントツールをインストールします。 2。selectなどの基本的なSQLクエリを理解します。 3。マスターデータ操作:テーブルを作成し、データを挿入、更新、削除します。 4.高度なスキルを学ぶ:サブクエリとウィンドウの関数。 5。デバッグと最適化:構文を確認し、インデックスを使用し、選択*を避け、制限を使用します。

MySQLは、テーブル構造とSQLクエリを介して構造化されたデータを効率的に管理し、外部キーを介してテーブル間関係を実装します。 1.テーブルを作成するときにデータ形式と入力を定義します。 2。外部キーを使用して、テーブル間の関係を確立します。 3。インデックス作成とクエリの最適化により、パフォーマンスを改善します。 4.データベースを定期的にバックアップおよび監視して、データのセキュリティとパフォーマンスの最適化を確保します。

MySQLは、Web開発で広く使用されているオープンソースリレーショナルデータベース管理システムです。その重要な機能には、次のものが含まれます。1。さまざまなシナリオに適したInnodbやMyisamなどの複数のストレージエンジンをサポートします。 2。ロードバランスとデータバックアップを容易にするために、マスタースレーブレプリケーション機能を提供します。 3.クエリの最適化とインデックスの使用により、クエリ効率を改善します。

SQLは、MySQLデータベースと対話して、データの追加、削除、変更、検査、データベース設計を実現するために使用されます。 1)SQLは、ステートメントの選択、挿入、更新、削除を介してデータ操作を実行します。 2)データベースの設計と管理に作成、変更、ドロップステートメントを使用します。 3)複雑なクエリとデータ分析は、ビジネス上の意思決定効率を改善するためにSQLを通じて実装されます。

MySQLの基本操作には、データベース、テーブルの作成、およびSQLを使用してデータのCRUD操作を実行することが含まれます。 1.データベースの作成:createdatabasemy_first_db; 2。テーブルの作成:createTableBooks(idintauto_incrementprimarykey、titlevarchary(100)notnull、authorvarchar(100)notnull、published_yearint); 3.データの挿入:InsertIntoBooks(タイトル、著者、公開_year)VA


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