mysql이 샘플 데이터베이스 직원을 가져온 후 데이터 확인을 참조하세요. md5 또는 sha를 사용할 수 있습니다.
원리 및 아이디어: 먼저 데이터베이스의 각 테이블에 데이터의 각 행과 열을 생성합니다. md5 값을 누적 계산한 후 테스트 유닛 파일에 예상 값으로 하드코딩합니다.
다음은 md5의 검증 방법입니다
USE employees; SELECT 'TESTING INSTALLATION' as 'INFO'; SET storage_engine=MyISAM; DROP TABLE IF EXISTS expected_values, found_values; CREATE TABLE expected_values ( table_name varchar(30) not null primary key, recs int not null, crc_sha varchar(100) not null, crc_md5 varchar(100) not null ) ENGINE=MyISAM; CREATE TABLE found_values LIKE expected_values; INSERT INTO `expected_values` VALUES ('employees', 300024,'4d4aa689914d8fd41db7e45c2168e7dcb9697359', '4ec56ab5ba37218d187cf6ab09ce1aa1'), ('departments', 9,'4b315afa0e35ca6649df897b958345bcb3d2b764', 'd1af5e170d2d1591d776d5638d71fc5f'), ('dept_manager', 24,'9687a7d6f93ca8847388a42a6d8d93982a841c6c', '8720e2f0853ac9096b689c14664f847e'), ('dept_emp', 331603, 'd95ab9fe07df0865f592574b3b33b9c741d9fd1b', # 'f16f6ce609d032d6b1b34748421e9195c5083da8', Bug#320513 'ccf6fe516f990bdaa49713fc478701b7'), # 'c2c4fc7f0506e50959a6c67ad55cac31'), ('titles', 443308,'d12d5f746b88f07e69b9e36675b6067abb01b60e', 'bfa016c472df68e70a03facafa1bc0a8'), ('salaries', 2844047,'b5a1785c27d75e33a4173aaa22ccf41ebd7d4a9f', 'fd220654e95aea1b169624ffe3fca934'); SELECT table_name, recs AS expected_records, crc_md5 AS expected_crc FROM expected_values; DROP TABLE IF EXISTS tchecksum; CREATE TABLE tchecksum (chk char(100)) ENGINE=myisam; SET @crc= ''; INSERT INTO tchecksum SELECT @crc := MD5(CONCAT_WS('#',@crc, emp_no,birth_date,first_name,last_name,gender,hire_date)) FROM employees ORDER BY emp_no; INSERT INTO found_values VALUES ('employees', (SELECT COUNT(*) FROM employees), @crc,@crc); TRUNCATE tchecksum; -- if BlackHole is not available SET @crc = ''; INSERT INTO tchecksum SELECT @crc := MD5(CONCAT_WS('#',@crc, dept_no,dept_name)) FROM departments ORDER BY dept_no; INSERT INTO found_values values ('departments', (SELECT COUNT(*) FROM departments), @crc,@crc); TRUNCATE tchecksum; SET @crc = ''; INSERT INTO tchecksum SELECT @crc := MD5(CONCAT_WS('#',@crc, dept_no,emp_no, from_date,to_date)) FROM dept_manager ORDER BY dept_no,emp_no; INSERT INTO found_values values ('dept_manager', (SELECT COUNT(*) FROM dept_manager), @crc,@crc); TRUNCATE tchecksum; SET @crc = ''; INSERT INTO tchecksum SELECT @crc := MD5(CONCAT_WS('#',@crc, dept_no,emp_no, from_date,to_date)) FROM dept_emp ORDER BY dept_no,emp_no; INSERT INTO found_values values ('dept_emp', (SELECT COUNT(*) FROM dept_emp), @crc,@crc); TRUNCATE tchecksum; SET @crc = ''; INSERT INTO tchecksum SELECT @crc := MD5(CONCAT_WS('#',@crc, emp_no, title, from_date,to_date)) FROM titles order by emp_no,title,from_date; INSERT INTO found_values values ('titles', (SELECT COUNT(*) FROM titles), @crc,@crc); TRUNCATE tchecksum; SET @crc = ''; INSERT INTO tchecksum SELECT @crc := MD5(CONCAT_WS('#',@crc, emp_no, salary, from_date,to_date)) FROM salaries order by emp_no,from_date,to_date; INSERT INTO found_values values ('salaries', (SELECT COUNT(*) FROM salaries), @crc,@crc); DROP TABLE tchecksum; SELECT table_name, recs as 'found_records ', crc_md5 as found_crc from found_values; SELECT e.table_name, IF(e.recs=f.recs,'OK', 'not ok') AS records_match, IF(e.crc_md5=f.crc_md5,'ok','not ok') AS crc_match from expected_values e INNER JOIN found_values f USING (table_name); DROP TABLE expected_values,found_values;
위는 mysql이 데이터를 가져온 후 검증 프로그램의 내용이며, 더 많은 관련 내용은 PHP 중국어 홈페이지(www.kr)를 참고하시기 바랍니다. .php.cn)!

산성 속성에는 원자력, 일관성, 분리 및 내구성이 포함되며 데이터베이스 설계의 초석입니다. 1. 원자력은 거래가 완전히 성공적이거나 완전히 실패하도록합니다. 2. 일관성은 거래 전후에 데이터베이스가 일관성을 유지하도록합니다. 3. 격리는 거래가 서로를 방해하지 않도록합니다. 4. 지속성은 거래 제출 후 데이터가 영구적으로 저장되도록합니다.

MySQL은 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 일뿐 만 아니라 프로그래밍 언어와 밀접한 관련이 있습니다. 1) DBMS로서 MySQL은 데이터를 저장, 구성 및 검색하는 데 사용되며 인덱스 최적화는 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) SQL과 같은 ORM 도구를 사용하여 Python에 내장 된 SQL과 프로그래밍 언어를 결합하면 작업을 단순화 할 수 있습니다. 3) 성능 최적화에는 인덱싱, 쿼리, 캐싱, 라이브러리 및 테이블 부서 및 거래 관리가 포함됩니다.

MySQL은 SQL 명령을 사용하여 데이터를 관리합니다. 1. 기본 명령에는 선택, 삽입, 업데이트 및 삭제가 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 조인, 하위 쿼리 및 집계 함수가 포함됩니다. 3. 일반적인 오류에는 구문, 논리 및 성능 문제가 포함됩니다. 4. 최적화 팁에는 인덱스 사용, 선택*을 피하고 한계 사용이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장 및 관리에 적합한 효율적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 장점에는 고성능 쿼리, 유연한 트랜잭션 처리 및 풍부한 데이터 유형이 포함됩니다. 실제 애플리케이션에서 MySQL은 종종 전자 상거래 플랫폼, 소셜 네트워크 및 컨텐츠 관리 시스템에서 사용되지만 성능 최적화, 데이터 보안 및 확장성에주의를 기울여야합니다.

SQL과 MySQL의 관계는 표준 언어와 특정 구현의 관계입니다. 1.SQL은 관계형 데이터베이스를 관리하고 운영하는 데 사용되는 표준 언어로, 데이터 추가, 삭제, 수정 및 쿼리를 허용합니다. 2.MySQL은 SQL을 운영 언어로 사용하고 효율적인 데이터 저장 및 관리를 제공하는 특정 데이터베이스 관리 시스템입니다.

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


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