以下的文章主要介绍的是Mysql大小写的某些问题的解决,本文是通过Mysql大小写的敏感性来对其进行详细研究的,以下就是文章对其具体内容的详细介绍,望你浏览之后会对Mysql大小写的相关问题有更好的了解。 1、数据库和表名 在Mysql中,数据库和表对应于在那些
以下的文章主要介绍的是Mysql大小写的某些问题的解决,本文是通过Mysql大小写的敏感性来对其进行详细研究的,以下就是文章对其具体内容的详细介绍,望你浏览之后会对Mysql大小写的相关问题有更好的了解。
1、数据库和表名
在Mysql中,数据库和表对应于在那些目录下的目录和文件,因而,内在的操作系统的敏感性决定数据库和表命名的大小写敏感性。这意味着数据库和表名在Unix上是区分大小写的,而在Win32上忽略大小写。
注意:在Win32上,尽管数据库和表名是忽略Mysql大小写的,你不应该在同一个查询中使用不同的大小写来引用一个给定的数据库和表。下列查询将不工作,因为它作为my_table和作为MY_TABLE引用一个表:
<ol class="dp-xml"><li class="alt"><span><span>Mysql</span><span class="tag">></span><span> SELECT * FROM my_table WHERE </span><span class="attribute">MY_TABLE.col</span><span>=</span><span class="attribute-value">1</span><span>; </span></span></li></ol>
2、列名
列名在所有情况下都是忽略大小写的。
3、表的别名
表的别名是区分大小写的。下列查询将不工作,: 因为它用a和A引用别名:
<ol class="dp-xml"> <li class="alt"><span><span>Mysql</span><span class="tag">></span><span> SELECT col_name FROM tbl_name AS a </span></span></li> <li> <span>WHERE </span><span class="attribute">a.col_name</span><span> = </span><span class="attribute-value">1</span><span> OR </span><span class="attribute">A.col_name</span><span> = </span><span class="attribute-value">2</span><span>; </span> </li> </ol>
4、列的别名
列的别名是忽略大小写的。
5、字符串比较和模式匹配
缺省地,Mysql搜索是大小写不敏感的(尽管有一些字符集从来不是忽略Mysql大小写的,例如捷克语)。这意味着,如果你用col_name LIKE 'a%'搜寻,你将得到所有以A或a开始的列值。如果你想要使这个搜索大小写敏感,使用象INDEX(col_name, "A")=0检查一个前缀。或如果列值必须确切是"A",使用STRCMP(col_name, "A") = 0。
简单的比较操作(>=、>、= 、
LIKE比较在每个字符的大写值上进行(“E”=”e”)。
如果你想要一个列总是被当作Mysql大小写敏感的方式,声明它为BINARY。
例如:
<ol class="dp-xml"> <li class="alt"><span><span>Mysql</span><span class="tag">></span><span> SELECT "E"="e","E"=BINARY "e"; </span></span></li> <li><span>+---------+----------------+| "E"="e" | "E"=BINARY "e" <br>|+---------+----------------+| 1 | 0 |+---------+----------------+ </span></li> </ol>
上述的相关内容就是对Mysql大小写问题的描述,希望会给你带来一些帮助在此方面。

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

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