BINARY
BINARY 연산자는 다음 문자열을 이진 문자열로 변환합니다. 이는 열 비교가 문자 단위가 아닌 바이트 단위로 수행되도록 하는 간단한 방법입니다. 이렇게 하면 열이 BINARY 또는 BLOB으로 정의되지 않은 경우에도 비교 시 대소문자가 구분됩니다. BINARY는 또한 후행 공백을 생성하여 더 눈에 띄게 만듭니다.
mysql> SELECT 'a' = 'A'; -> 1 mysql> SELECT BINARY 'a' = 'A'; -> 0 mysql> SELECT 'a' = 'a '; -> 1 mysql> SELECT BINARY 'a' = 'a '; -> 0
BINARY는 전체 비교에 영향을 미치며 피연산자 앞에 주어질 수 있으며 동일한 결과를 생성합니다.
BINARY str은 CAST(str AS BINARY)의 약자입니다.
일부 상황에서는 인덱스 열을 BINARY에 할당하면 MySQL이 인덱스를 효과적으로 사용할 수 없다는 점에 유의하세요.
BLOB 값이나 다른 바이너리 문자열을 대소문자를 구분하여 비교하려는 경우 바이너리 문자열에는 문자 집합이 없으므로 폴더 개념이 없다는 점을 활용하면 됩니다. . 대/소문자 구분 비교를 수행하려면 CONVERT() 함수를 사용하여 문자열 값을 대/소문자를 구분하지 않는 문자 집합으로 변환합니다. 결과는 이진이 아닌 문자열이므로 LIKE 연산은 대소문자를 구분하지 않습니다.
SELECT 'A' LIKE CONVERT(blob_col USING latin1) FROM tbl_name;
다른 문자 집합을 사용하려면 위 명령문에서 latin1 이름을 바꾸세요.
CONVERT()는 일반적으로 다른 문자 집합에 나타나는 문자열을 비교하는 데 사용할 수 있습니다.
CAST(expr AS type), CONVERT(expr,type) , CONVERT(expr USING transcoding_name)
CAST() 및 CONVERT() 함수를 사용하여 한 유형의 값을 가져오고 다른 유형의 값을 생성할 수 있습니다.
이 유형은 다음 값 중 하나일 수 있습니다.
BINARY[(N)]
CHAR[(N)]
DATE
DATETIME
DECIMAL
SIGNED [INTEGER]
TIME
UNSIGNED [INTEGER]
BINARY는 이진 문자열을 생성합니다. 비교 결과에 어떤 영향을 미치는지에 대한 설명은 이 장의 BINARY 연산자 항목을 참조하세요.
임의의 길이 N이 주어지면 BINARY[N]은 캐스트에서 이 매개변수에 N바이트 이하를 사용하도록 합니다. 마찬가지로, CHAR[N]은 캐스트가 해당 인수에 N개 이하의 문자를 사용하도록 합니다.
CAST() 및 CONVERT(... USING ...)은 표준 SQL 구문입니다. CONVERT()의 비USING 형식은 ODBC 구문입니다.
USING이 포함된 CONVERT()는 서로 다른 문자 집합 간에 데이터를 변환하는 데 사용됩니다. MySQL에서 자동 디코딩 이름은 해당 문자 집합 이름과 동일합니다. 예를 들어. 이 명령문은 서버의 기본 문자 집합에 있는 문자열 'abc'를 utf8 문자 집합에 해당하는 문자열로 변환합니다.
SELECT CONVERT('abc' USING utf8);
CREATE ... SELECT 문 열에 특수 유형을 생성하려는 경우 , 캐스트 함수가 유용할 것입니다:
CREATE TABLE new_table SELECT CAST('2000-01-01' AS DATE);
이 함수는 ENUM 열을 어휘 순서로 정렬하는 데에도 사용됩니다. 일반적으로 ENUM 열 정렬은 내부 숫자 값을 사용할 때 발생합니다. 이 값을 어휘 순서로 CHAR 결과에 전달합니다.
SELECT enum_col FROM tbl_name ORDER BY CAST(enum_col AS CHAR);
CAST(str AS BINARY)는 BINARY str과 동일합니다. CAST(expr AS CHAR)는 표현식을 기본 문자 세트가 있는 문자열로 처리합니다.
CONCAT('Date: ',CAST(NOW() AS DATE))와 같은 더 복잡한 표현식의 일부로 사용되는 경우 CAST()도 결과를 변경합니다.
다른 형식의 데이터를 추출할 때 CAST()를 사용해서는 안 되지만 대신 LEFT() 또는 EXTRACT()와 같은 문자열 함수를 사용할 수 있습니다. "날짜 및 시간 기능"을 참조하십시오.
숫자 컨텍스트에서 숫자에 문자열을 할당하려면 일반적으로 문자열 값을 숫자로 사용하는 것 외에는 아무것도 할 필요가 없습니다.
mysql> SELECT 1+'1'; -> 2
숫자를 사용하는 경우 문자열 컨텍스트에서 숫자는 자동으로 BINARY 문자열로 변환됩니다.
mysql> SELECT CONCAT('hello you ',2); -> 'hello you 2'
MySQL은 부호 있는 및 부호 없는 64비트 값에 대한 작업을 지원합니다. 숫자 연산자(예: +)를 사용하고 피연산자 중 하나가 부호 없는 정수인 경우 결과는 부호가 없습니다. 이는 SIGNED 및 UNSIGNED 캐스트 연산자를 사용하여 재정의할 수 있습니다. 부호 있는 또는 부호 없는 64비트 정수에 각각 작업을 전달합니다.
mysql> SELECT CAST(1-2 AS UNSIGNED) -> 18446744073709551615 mysql> SELECT CAST(CAST(1-2 AS UNSIGNED) AS SIGNED); -> -1
두 피연산자 중 하나가 부동 소수점 값인 경우 결과는 부동 소수점 값이며 위 규칙의 영향을 받지 않습니다(이 점의 경우 DECIMAL 열 값은 부동 소수점으로 처리됨). 값).
mysql> SELECT CAST(1 AS UNSIGNED) - 2.0; -> -1.0
산술 연산에서 문자열을 사용하면 부동 소수점 숫자로 변환됩니다.

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.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI


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