每一行命令都是用分号(;)作为结束 对于MySQL,第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的,但当一行MySQL被插入在PHP代码中时,最好把后面的分号省略掉,例如: 代码如下: mysql_query(INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES(
每一行命令都是用分号(;)作为结束
对于MySQL,第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的,但当一行MySQL被插入在PHP代码中时,最好把后面的分号省略掉,例如:
代码如下:
mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
这是因为PHP也是以分号作为一行的结束的,额外的分号有时会让PHP的语法分析器搞不明白,所以还是省略掉的好。在这种情况下,虽然省略了分号,但是PHP在执行MySQL命令时会自动的帮你加上的。
采用关联数组存取查询结果
看下面的例子:
[code]
$connection=mysql_connect("localhost","albert","shhh");
mysql_select_db("winestore",$connection);
$result=mysql_query("SELECT cust_id,surname,
firstname FROM customer",$connection);
while($row=mysql_fetch_array($result))
{
echo"ID:t{$row["cust_id"]}n";
echo"Surnamet{$row["surname"]}n";
echo"First name:t{$row["firstname"]}nn";
}
函数mysql_fetch_array()把查询结果的一行放入数组,可以同时用两种方式引用,例如cust_id可以同时用下面两种方式:$row[“cust_id”]或者$row[0]。显然,前者的可读性要比后者好多了。
在多表连查中,如果两个列名字一样,最好用别名分开:
代码如下:
SELECT winery.name AS wname,region.name AS rname,FROM winery,region WHERE winery.region_id=region.region_id;
列名的引用为:$row[“wname”]和$row[“rname”]
在指定表名和列名的情况下,只引用列名:
代码如下:
SELECT winery.region_id
FROM winery
列名的引用为:$row[“region_id”]
聚集函数的引用就是引用名:
代码如下:
SELECT count(*)
FROM customer;
列名的引用为:$row[“count(*)”]
TEXT、DATE、和SET数据类型
MySQL数据表的字段必须有定义一个数据类型。这有大约25种选择,大部分都是直接明了的,就不多费口舌了。但有几个有必要提一下。
TEXT不是一种数据类型,虽然可能有些书上是这么说的。它实际上应该是“LONG VARCHAR”或者“MEDIUMTEXT”。
DATE数据类型的格式是YYYY-MM-DD,比如:1999-12-08。你可以很容易的用date函数来得到这种格式的当前系统时间:date(“Y-m-d”)并且,在DATA数据类型之间可以作减法,得到相差的时间天数:
代码如下:
$age=($current_date-$birthdate);
集合SET是一个有用的数据类型,它和枚举ENUM有点相似,只不过是SET能够保存多个值而ENUM只能保存一个值而已。而且,SET类型最多只能够有64个预定的值,而ENUM类型却能够处理最多65,535个预定义的值。而如果需要有大于64个值的集合,该怎么办呢,这时就需要定义多个集合来一起解决这个问题了。
用mysql_unbuffered_query()开发快速的脚本
这个函数能用来替换mysql_query()函数,主要的区别就是mysql_unbuffered_query()执行完查询后马上返回,不需要等待或者对数据库加锁。但是返回的行数不能用mysql_num_rows()函数来检查,因为输出的结果集大小未知。
通配符
SQL的通配符有两种:“*”和“%”。分别用在不同的情况下。例如:如果你想看到数据库的所有内容,可以像这样来查询:
代码如下:
SELECT*FROM dbname WHERE USER_ID LIKE'%';
这里,两个通配符都被用上了。他们表示相同的意思??都是用来匹配任何的字符串,但是他们用在不同的上下文中。“*”用来匹配字段名,而“%”用来匹配字段值。另外一个不容易引起注意的地方是“%”通配符需要和LIKE关键字一起使用。还有一个通配符,就是下划线“_”,它代表的意思和上面不同,是用来匹配任何单个的字符的。
NOT NULL和空记录
如果用户在没有填任何东西的情况下按了submit按钮,会怎样呢?如果你确实需要一个值,那么可以用客户端脚本或者服务器端脚本来进行数据验证。但是,在数据库中却是允许一些字段被空出来什么也不填。对此类纪录,MySQL将要为之执行一些事情:插入值NULL,即缺省的操作。
如果你在字段定义中为之声明了NOT NULL(在建立或者修改这个字段的时候),MySQL将把这个字段空出来什么东西也不填。对于一个ENUM枚举类型的字段,如果你为之声明了NOT NULL,,MySQL将把枚举集的第一个值插入到字段中。也就是说,MySQL把枚举集的第一个值作为这个枚举类型的缺省值。
一个值为NULL的纪录和一个空纪录是有一些区别的。%通配符可以匹配空纪录,但是却不能匹配NULL纪录。在某些时候,这种区别会造成一些意想不到的后果。就我的经验而言,任何字段都应该声明为NOT NULL。这样许多的SELECT查询语句就能够正常运转了。注意在搜索NULL时,必须用“IS”关键字,而LIKE是不会正常工作的。在最后要提到的是,如果你在加入或者修改一个新的字段之前,数据库中已经有了一些记录了,这时新加入的字段在原来的纪录中的值,可能是NULL,也可能为空。这也算是MySQL的一个Bug吧,所以在这种情况下,使用SELECT查询要特别的小心。

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB

MySQL/InnoDB는 4 개의 트랜잭션 격리 수준을 지원합니다. Readuncommitted, ReadCommitted, ReturableRead 및 Serializable. 1. READUCMITTED는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있으므로 더러운 판독 값을 유발할 수 있습니다. 2. ReadCommitted는 더러운 읽기를 피하지만 반복 할 수없는 독서가 발생할 수 있습니다. 3. RepeatableRead는 더러운 읽기와 반복 할 수없는 독서를 피하는 기본 레벨이지만 팬텀 독서가 발생할 수 있습니다. 4. 직렬화 가능한 것은 모든 동시성 문제를 피하지만 동시성을 줄입니다. 적절한 격리 수준을 선택하려면 균형 잡힌 데이터 일관성 및 성능 요구 사항이 필요합니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.


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