데이터베이스 분류:
초기 데이터베이스 모델에는 계층적 데이터베이스, 네트워크 데이터베이스, 관계형 데이터베이스라는 세 가지가 있습니다.
오늘날 인터넷에서 데이터베이스는 일반적으로 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스라는 두 가지 범주로 나뉩니다.
관계형 데이터베이스 및 예:
관계형 데이터베이스는 관계형 모델을 사용하여 데이터를 구성하는 데이터베이스를 말하며, 관계형 모델은 2차원 테이블과 그 관계로 구성된 데이터 구성입니다.
특징:
장점:
1. 유지 관리가 용이합니다. 모두 일관된 형식의 테이블 구조를 사용합니다.
2. 사용하기 쉽습니다. SQL 언어는 보편적이며 복잡한 쿼리에 사용할 수 있습니다. 복잡한 작업: 테이블 내 및 여러 테이블에 걸쳐 매우 복잡한 쿼리에 사용할 수 있는 지원되는 SQL입니다.
단점:
1. 특히 대용량 데이터의 고효율 읽기 및 쓰기
2. 높은 동시 읽기 및 쓰기 요구 사항, 기존 관계 대규모 데이터베이스의 경우 하드 디스크 I/O는 큰 병목 현상이 됩니다.
현재 주류 관계형 데이터베이스는 다음과 같습니다.MYSQL
가장 널리 사용되는 오픈 소스, 다중 플랫폼 관계형 데이터베이스, 트랜잭션을 지원하고 ACID를 준수하며 대부분의 SQL 사양을 지원합니다
SQL Server트랜잭션 지원, ACID 준수, 대부분의 SQL 사양 지원, 상용 소프트웨어이므로 저작권 및 라이센스 승인 비용에 주의해야 합니다.
Oracle트랜잭션 지원, 관계형 데이터베이스 원칙 준수, ACID 준수 , 대부분의 SQL 사양을 지원하며 가장 강력한 기능을 갖추고 있습니다. 시장 점유율이 가장 높은 가장 크고 가장 복잡한 상용 데이터베이스
Postgresql오픈 소스, 다중 플랫폼, 관계형 데이터베이스, 가장 강력한 오픈 소스 데이터베이스에는 다음이 필요합니다. Python 환경인 Postgresql 기반 TimeScaleDB는 현재 꽤 인기가 있습니다. 시계열 데이터베이스 중 하나
비관계형 데이터베이스 및 예:
비관계형 데이터베이스는 NOSQL(Not Only SQL)이라고도 합니다. 관계형 데이터베이스는 특정 시나리오 및 특징적인 문제에 사용할 수 있습니다. 고효율 및 고성능 .
일반적인 비관계형 데이터베이스 유형에는 키-값 저장 데이터베이스와 문서 중심 데이터베이스가 포함됩니다. 키-값 저장 데이터베이스는 키를 통한 해시, 추가, 삭제 및 쿼리와 유사하며 고성능과 장점이 있습니다. 간단하고 쉽습니다. 배포하고 동시성이 높습니다.
주요 제품은 다음과 같습니다.
Redis오픈 소스, Linux 플랫폼, 키-값 Nosql 데이터베이스, 간단하고 안정적이며 매우 주류이며 메모리 내 전체 데이터, 키-값 Nosql은 "빠른" 데이터베이스로 자리매김
Memcaced데이터베이스 부하를 줄이고 동적 웹 애플리케이션을 가속화할 수 있는 분산 메모리 개체를 갖춘 오픈 소스 고성능 캐싱 시스템문서 중심 데이터베이스는 각 문서를 문서 형식으로 저장합니다. 문서는 모음입니다. 각각의 데이터 항목에는 이름과 해당 값이 있습니다.
MongoDB오픈 소스, 다중 플랫폼, 문서 기반 NoSQL 데이터베이스, "관계형 데이터베이스와 가장 유사"하며 "유연한" NoSQL 데이터베이스로 자리매김했습니다. 웹사이트 백엔드 데이터베이스(빠른 업데이트, 실시간 복제), 소규모 파일 시스템(json, 바이너리), 로그 분석 시스템(데이터 용량이 큰 파일)에 적합
위 내용은 데이터베이스의 종류와 특징은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

SQL은 관계형 데이터베이스를 관리하는 표준 언어이며 MySQL은 특정 데이터베이스 관리 시스템입니다. SQL은 통합 구문을 제공하며 다양한 데이터베이스에 적합합니다. MySQL은 가볍고 오픈 소스이며 안정적인 성능을 보이지만 빅 데이터 처리에는 병목 현상이 있습니다.

SQL 학습 곡선은 가파르지만 연습과 핵심 개념을 이해함으로써 마스터 할 수 있습니다. 1. 기본 작업에는 선택, 삽입, 업데이트, 삭제가 포함됩니다. 2. 쿼리 실행은 분석, 최적화 및 실행의 세 단계로 나뉩니다. 3. 기본 사용법은 직원 정보 쿼리와 같은 것이며 고급 사용량은 결합 연결 테이블 사용과 같은 것입니다. 4. 일반적인 오류에는 별칭 및 SQL 주입을 사용하지 않는 것이 포함되며,이를 방지하려면 매개 변수화 쿼리가 필요합니다. 5. 필요한 열을 선택하고 코드 가독성을 유지함으로써 성능 최적화가 달성됩니다.

SQL 명령은 MySQL에서 DQL, DDL, DML, DCL 및 TCL의 5 가지 범주로 나뉘어 데이터베이스 데이터를 정의, 운영 및 제어하는 데 사용됩니다. MySQL은 어휘 분석, 구문 분석, 최적화 및 실행을 통해 SQL 명령을 처리하고 인덱스 및 쿼리 최적화기를 사용하여 성능을 향상시킵니다. 사용의 예로는 데이터 쿼리에 대한 선택 및 다중 테이블 작업에 가입하는 것이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 구문, 논리 및 성능 문제가 포함되며 최적화 전략에는 인덱스 사용, 쿼리 최적화 및 올바른 저장 엔진 선택이 포함됩니다.

SQL의 고급 쿼리 기술에는 하위 쿼리, 창 함수, CTE 및 복잡한 조인이 포함되어 복잡한 데이터 분석 요구 사항을 처리 할 수 있습니다. 1) 하위 쿼리는 각 부서에서 급여가 가장 높은 직원을 찾는 데 사용됩니다. 2) 창 함수와 CTE는 직원 급여 성장 동향을 분석하는 데 사용됩니다. 3) 성능 최적화 전략에는 인덱스 최적화, 쿼리 재 작성 및 파티션 테이블 사용이 포함됩니다.

MySQL은 표준 SQL 기능 및 확장을 제공하는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 한계 조항을 작성, 삽입, 업데이트, 삭제 및 확장과 같은 표준 SQL 작업을 지원합니다. 2) Innodb 및 Myisam과 같은 스토리지 엔진을 사용하여 다양한 시나리오에 적합합니다. 3) 사용자는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 저장 프로 시저를 사용하는 것과 같은 고급 기능을 통해 MySQL을 효율적으로 사용할 수 있습니다.

sqlmakesdatamanagementaCcessibletoallbyprovingasimpleyetpooltooltoolforqueryinganddatabases.1) itworkswithrelationalDatabases.2) sql'sstrengthliesinfiltering, andjoiningdata, andjoiningdata, andjoiningdata

SQL 인덱스는 영리한 설계를 통해 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1. B- 트리, 해시 또는 전문 지수와 같은 적절한 인덱스 유형을 선택하십시오. 2. 복합 인덱스를 사용하여 멀티 필드 쿼리를 최적화하십시오. 3. 데이터 유지 보수 오버 헤드를 줄이려면 과도한 인덱스를 피하십시오. 4. 불필요한 인덱스 재건 및 제거를 포함하여 정기적으로 인덱스를 유지합니다.

SQL에서 제약 조건을 삭제하려면 다음 단계를 수행하십시오. 삭제할 제약 조건을 식별하십시오. Alter Table 문을 사용하십시오. Alter Table Tame 이름 드롭 제약 조건 제한 이름; 삭제를 확인하십시오.


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