##---------mysql学习(四)索引的建立--------### #今天突然开窍了,所以补充点索引方面的知识。 #创建索引,这里仍然以数据较少的mytab表为例: #原数据为: mysql set names gbk; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql select * from mytab; -----
##---------mysql学习(四)索引的建立--------###
#今天突然开窍了,所以补充点索引方面的知识。
#创建索引,这里仍然以数据较少的mytab表为例:
#原数据为:
mysql> set names gbk;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from mytab;
+----+--------+-----+--------+
| id | name | age | salary |
+----+--------+-----+--------+
| 1 | ?阿琼 | 23 | 1000 |
| 2 | 秋水虾 | 24 | 500 |
| 3 | 害人精 | 22 | 100 |
+----+--------+-----+--------+
3 rows in set (0.00 sec)
#alter table table_name add index index_name (column)==
#create index index_name on table_name(column);
#alter创建索引示例
mysql> alter table mytab add index mytab_name (name);
Query OK, 3 rows affected (0.15 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0
#create创建索引示例:
mysql> create index mytab_id on mytab (id);
Query OK, 3 rows affected (0.16 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0
#查看索引
mysql> show index from mytab;
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+------
-------+----------+--------+------+------------+---------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardi
nality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+------
-------+----------+--------+------+------------+---------+
| mytab | 0 | PRIMARY | 1 | id | A |
3 | NULL | NULL | | BTREE | |
| mytab | 1 | mytab_id | 1 | id | A |
3 | NULL | NULL | | BTREE | |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+------
-------+----------+--------+------+------------+---------+
2 rows in set (0.00 sec)
#创建unique索引
mysql> alter table mytab add unique (name);
Query OK, 3 rows affected (0.20 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0
#创建联合索引:
mysql> create index mytab_id_name on mytab (id,name);
Query OK, 3 rows affected (0.20 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> show index from mytab;
+-------+------------+---------------+--------------+-------------+-----------+-
------------+----------+--------+------+------------+---------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation |
Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
+-------+------------+---------------+--------------+-------------+-----------+-
------------+----------+--------+------+------------+---------+
| mytab | 0 | PRIMARY | 1 | id | A |
3 | NULL | NULL | | BTREE | |
| mytab | 0 | name | 1 | name | A |
3 | NULL | NULL | | BTREE | |
| mytab | 1 | mytab_name | 1 | name | A |
3 | NULL | NULL | | BTREE | |
| mytab | 1 | mytab_id_name | 1 | id | A |
3 | NULL | NULL | | BTREE | |
| mytab | 1 | mytab_id_name | 2 | name | A |
3 | NULL | NULL | | BTREE | |
+-------+------------+---------------+--------------+-------------+-----------+-
------------+----------+--------+------+------------+---------+
5 rows in set (0.00 sec)
#下面我们尝试一下删除索引,删除用drop
#drop index index_name on table_name==
#alter table table_name drop index index_name;
#drop示例:
mysql> drop index mytab_id on mytab;
Query OK, 3 rows affected (0.17 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0
#alter示例:
mysql> alter table mytab drop index mytab_id_name;
Query OK, 3 rows affected (0.17 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0
#现在发现由于数据数量较小,根本无法判断索引存在的价值。
#
#这里我打算向其中添加3000行数据,这里需要用到Java代码:
#
| 3001 | yiha_2997 | 22 | 5997 |
| 3002 | yiha_2998 | 22 | 5998 |
| 3003 | yiha_2999 | 22 | 5999 |
+------+-----------+-----+--------+
3003 rows in set (0.01 sec)
#######################java代码段##############################
public static void main(String[] args) {
Connection conn=DBConnection.getConnection();
try {
conn.setAutoCommit(false);
PreparedStatement state=conn.prepareStatement
("insert into mytab(name,age,salary) values (?,?,?)");
for(int i=0;i
state.setString(1,"yiha_"+i );
state.setInt(2, 22);
state.setInt(3, 3000+i);
state.addBatch();
}
state.executeBatch();
conn.commit();
state.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
######################数据库连接connection######################
private static String url="jdbc:mysql://" +
"localhost:3306/mydb?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8";
private static String driver="com.mysql.jdbc.Driver";
private static String name="root";
private static String pwd="root";
public static Connection getConnection(){
Connection conn;
try {
Class.forName(driver).newInstance();
conn = DriverManager.getConnection(url, name, pwd);
return conn;
###################################################################
##现在数据库中有3003条数据,我们看一下检索数据时间。
#如检索:
id NAME age salary
| 2894 | yiha_2890 | 22 | 5890 |
#id以及name为索引,但是age和salary为非索引
mysql> select * from mytab where id=2894;
+------+-----------+-----+--------+
| id | name | age | salary |
+------+-----------+-----+--------+
| 2894 | yiha_2890 | 22 | 5890 |
+------+-----------+-----+--------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select * from mytab where salary=5890;
+------+-----------+-----+--------+
| id | name | age | salary |
+------+-----------+-----+--------+
| 2894 | yiha_2890 | 22 | 5890 |
+------+-----------+-----+--------+
1 row in set (0.00 sec)
#可以看出无差别,也许数据仍旧太少,现在将数据提升到30000;
mysql> select * from mytab where id=30000; #id为索引
+-------+------------+-----+--------+
| id | name | age | salary |
+-------+------------+-----+--------+
| 30000 | yiha_29996 | 23 | 32996 |
+-------+------------+-----+--------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select * from mytab where salary=32996;#salary为非索引
+-------+------------+-----+--------+
| id | name | age | salary |
+-------+------------+-----+--------+
| 30000 | yiha_29996 | 23 | 32996 |
+-------+------------+-----+--------+
1 row in set (0.02 sec)
#由于name也是索引,所以这里试一下用name查找数据:
mysql> select * from mytab where name='yiha_29996';#name为索引
+-------+------------+-----+--------+
| id | name | age | salary |
+-------+------------+-----+--------+
| 30000 | yiha_29996 | 23 | 32996 |
+-------+------------+-----+--------+
1 row in set (0.00 sec)
##虽然在数据多次实验中能够看出索引的作用,但是并不是很明显。以上每一组所耗费时间都是
#个人寻找的出现次数最多的时间。
##个人感觉测试索引效果挺无聊的,索引的作用很多文章都只写了可以精确查找,至于索引如何
#运用貌似很少有相关的东西。数据库中的数据还可以随意扩大,个人感觉先这样吧。

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

InnoDB는 팬텀 읽기를 차세대 점화 메커니즘을 통해 효과적으로 방지합니다. 1) Next-Keylocking은 Row Lock과 Gap Lock을 결합하여 레코드와 간격을 잠그기 위해 새로운 레코드가 삽입되지 않도록합니다. 2) 실제 응용 분야에서 쿼리를 최적화하고 격리 수준을 조정함으로써 잠금 경쟁을 줄이고 동시성 성능을 향상시킬 수 있습니다.

MySQL은 프로그래밍 언어가 아니지만 쿼리 언어 SQL은 프로그래밍 언어의 특성을 가지고 있습니다. 1. SQL은 조건부 판단, 루프 및 가변 작업을 지원합니다. 2. 저장된 절차, 트리거 및 기능을 통해 사용자는 데이터베이스에서 복잡한 논리 작업을 수행 할 수 있습니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리, 쿼리 및 보안에 적합한 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1. 다양한 운영 체제를 지원하며 웹 응용 프로그램 및 기타 필드에서 널리 사용됩니다. 2. 클라이언트-서버 아키텍처 및 다양한 스토리지 엔진을 통해 MySQL은 데이터를 효율적으로 처리합니다. 3. 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성, 데이터 삽입, 쿼리 및 업데이트가 포함됩니다. 4. 고급 사용에는 복잡한 쿼리 및 저장 프로 시저가 포함됩니다. 5. 설명 진술을 통해 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 6. 성능 최적화에는 인덱스의 합리적인 사용 및 최적화 된 쿼리 문이 포함됩니다.

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

InnoDB의 잠금 장치에는 공유 잠금 장치, 독점 잠금, 의도 잠금 장치, 레코드 잠금, 갭 잠금 및 다음 키 잠금 장치가 포함됩니다. 1. 공유 잠금을 사용하면 다른 트랜잭션을 읽지 않고 트랜잭션이 데이터를 읽을 수 있습니다. 2. 독점 잠금은 다른 트랜잭션이 데이터를 읽고 수정하는 것을 방지합니다. 3. 의도 잠금은 잠금 효율을 최적화합니다. 4. 레코드 잠금 잠금 인덱스 레코드. 5. 갭 잠금 잠금 장치 색인 기록 간격. 6. 다음 키 잠금은 데이터 일관성을 보장하기 위해 레코드 잠금과 갭 잠금의 조합입니다.


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