通常用UUID做唯一标识,需要在数据库中进行存储。
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UUID的格式
String string = UUID.randomUUID().toString(); System.out.println(“uuid:” + string); uuid:05ba463f-1dab-471f-81c7-58e0b06f35f0
数据库中直接存储UUID的坏处:
完全‘随机'的字符串,例如由MD5()、SHA1()、UUID()产生的。它们产生的每一个新值都会被任意地保存在很大的空间范围内,这会减慢INSERT及一些SELECT查询。
1)它们会减慢INSERT查询,因为插入的值会被随机地放入索引中。这会导致分页、随机磁盘访问及聚集存储引擎上的聚集索引碎片。
2)它们会减慢SELECT查询,因为逻辑上相邻的行会分布在磁盘和内存中的各个地方。
3)随机值导致缓存对所有类型的查询性能都很差,因为它们会使缓存赖以工作的访问局部性失效。如果整个数据集都变得同样“热”的时候,那么把特定部分的数据缓存到内存中就没有任何的优势了。并且如果工作集不能被装入内存中,缓存就会进行很多刷写的工作,并且会导致很多缓存未命中。
如果保存UUID值,就应该移除其中的短横线,更好的办法是使用UHEX()把UUID值转化为16字节的数字,并把它保存在BINARY(16)列中。
DELIMITER $$ CREATE FUNCTION `GuidToBinary`( $Data VARCHAR(36) ) RETURNS binary(16) BEGIN DECLARE $Result BINARY(16) DEFAULT NULL; IF $Data IS NOT NULL THEN SET $Data = REPLACE($Data,'-',”); SET $Result = CONCAT(UNHEX(SUBSTRING($Data,7,2)),UNHEX(SUBSTRING($Data,5,2)),UNHEX(SUBSTRING($Data,3,2)), UNHEX(SUBSTRING($Data,1,2)), UNHEX(SUBSTRING($Data,11,2)),UNHEX(SUBSTRING($Data,9,2)),UNHEX(SUBSTRING($Data,15,2)) , UNHEX(SUBSTRING($Data,13,2)), UNHEX(SUBSTRING($Data,17,16))); END IF; RETURN $Result; END $$ CREATE FUNCTION `ToGuid`( $Data BINARY(16) ) RETURNS char(36) CHARSET utf8 BEGIN DECLARE $Result CHAR(36) DEFAULT NULL; IF $Data IS NOT NULL THEN SET $Result = CONCAT(HEX(SUBSTRING($Data,4,1)),HEX(SUBSTRING($Data,3,1)),HEX(SUBSTRING($Data,2,1)), HEX(SUBSTRING($Data,1,1)) , ‘-', HEX(SUBSTRING($Data,6,1)),HEX(SUBSTRING($Data,5,1)),'-', HEX(SUBSTRING($Data,8,1)) , HEX(SUBSTRING($Data,7,1)),'-', HEX(SUBSTRING($Data,9,2)),'-',HEX(SUBSTRING($Data,11,6))); END IF; RETURN $Result; END
CREATE FUNCTION `UUIDTOBIN`() RETURNS binary(16) BEGIN DECLARE my_uuid char(36); SET my_uuid = UUID(); RETURN CONCAT(UNHEX(LEFT(my_uuid,8)),UNHEX(MID(my_uuid,10,4)),UNHEX(MID(my_uuid,15,4)),UNHEX(MID(my_uuid,20,4)),UNHEX(RIGHT(my_uuid,12))); END CREATE FUNCTION `BINTOUUID`(UUID BINARY(16)) RETURNS char(36) BEGIN RETURN CONCAT(HEX(LEFT(uuid,4)),'-', HEX(MID(uuid,5,2)),'-', HEX(MID(uuid,7,2)),'-',HEX(MID(uuid,9,2)),'-',HEX(RIGHT(uuid,6))); END

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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