관계형 데이터베이스 관리 시스템에서 관리하는 관계는 여러 개의 2차원 테이블입니다. 관계형 데이터베이스에서 테이블은 관계이고, 관계형 데이터베이스 관리 시스템에서 관리하는 관계는 여러 개의 2차원 테이블이기 때문입니다.
관계형 데이터베이스는 관계형 데이터베이스 모델을 기반으로 구축된 데이터베이스로, 집합 대수와 같은 개념과 방법을 사용하여 데이터베이스의 데이터를 처리합니다. 이 형태의 테이블 함수의 핵심은 데이터 항목의 특수 컬렉션을 로드하는 것입니다. 이러한 테이블의 데이터는 데이터베이스 테이블을 재구성할 필요 없이 다양한 방법으로 액세스하거나 호출할 수 있습니다. (추천 학습: MySQL 비디오 튜토리얼)
관계형 데이터베이스를 정의하면 메타데이터 테이블이나 테이블, 열, 범위 및 제약 조건에 대한 공식적인 설명이 생성됩니다.
각 테이블(관계라고도 함)에는 열로 표시되는 하나 이상의 데이터 유형이 포함되어 있습니다. 각 행에는 열에 의해 정의된 유형의 고유한 데이터 엔터티가 포함되어 있습니다. 관계형 데이터베이스를 생성할 때 데이터 열에 가능한 값의 범위와 해당 데이터 값에 적용될 수 있는 추가 제약 조건을 정의할 수 있습니다.
SQL 언어는 관계형 데이터베이스에 대한 표준 사용자 및 애플리케이션 인터페이스입니다. 확장이 용이하다는 장점이 있고, 초기 데이터베이스 생성 이후 기존 애플리케이션을 모두 수정하지 않고도 새로운 데이터 타입을 추가할 수 있다는 점이다. 주류 관계형 데이터베이스에는 oracle, db2, sqlserver, sybase, mysql 등이 포함됩니다.
관계형 모델 구조
1. 단일 데이터 구조----관계(테이블 파일). 관계형 데이터베이스의 테이블은 데이터를 저장하기 위해 2차원 테이블을 사용하며, 관련 정보를 행과 열로 배열한 논리적 그룹입니다. 데이터베이스에는 원하는 수의 데이터 테이블이 포함될 수 있습니다.
사용자 관점에서 볼 때 관계형 모델의 논리적 구조는 행과 열로 구성된 2차원 테이블입니다. 이 2차원 테이블을 관계라고 합니다. 일반 용어로 관계는 테이블에 해당합니다.
2. 튜플(기록). 테이블의 행은 튜플 또는 레코드입니다.
3. 속성(필드). 데이터 테이블의 각 열을 필드라고 합니다. 테이블은 포함된 다양한 필드에 의해 정의됩니다. 각 필드는 포함된 데이터의 의미를 설명합니다. 데이터 테이블의 디자인은 실제로 필드의 디자인입니다. 데이터 테이블을 생성할 때 각 필드에는 데이터 유형이 할당되어 데이터 길이와 기타 속성이 정의됩니다. 필드에는 다양한 문자, 숫자, 심지어 그래픽까지 포함될 수 있습니다. 오류 같은! 참조 소스를 찾을 수 없습니다.
4. 속성 값. 행과 열의 교차점은 특정 속성 값을 나타냅니다. 예를 들어 "데이터베이스 원리"는 코스 이름의 속성 값입니다. 기본 키(기본 키 또는 기본 키라고도 함)는 테이블에서 튜플을 고유하게 식별하는 데 사용되는 데이터입니다. 키워드는 테이블에 있는 레코드의 고유성을 보장하는 데 사용되며 하나의 필드일 수도 있고 여러 필드일 수도 있으며 테이블의 인덱스 필드로 자주 사용됩니다. 각 레코드의 키는 서로 다르기 때문에 레코드를 고유하게 식별할 수 있습니다. 이 키를 기본 키 또는 간단히 기본 키라고도 합니다. 오류 같은! 참조 소스를 찾을 수 없습니다.
6. 도메인. 속성의 값 범위입니다.
7. 관계 모델. 관계에 대한 설명을 관계 스키마라고 합니다. 관계에 대한 설명은 일반적으로 관계 이름(속성 1, 속성 2...속성 n)으로 표현됩니다. 예를 들어 위의 관계는 강좌(강좌 번호, 강좌 이름, 학점, 교사)로 설명할 수 있습니다.
그러나 관계형 모델의 이 간단한 데이터 구조는 풍부한 의미를 표현하고 현실 세계의 개체와 개체 간의 다양한 관계를 설명할 수 있습니다.
더 많은 MySQL 관련 기술 기사를 보려면
MySQL Tutorial위 내용은 관계형 데이터베이스 관리 시스템이 관리하는 관계는 다음과 같습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

안전한 시험 브라우저
안전한 시험 브라우저는 온라인 시험을 안전하게 치르기 위한 보안 브라우저 환경입니다. 이 소프트웨어는 모든 컴퓨터를 안전한 워크스테이션으로 바꿔줍니다. 이는 모든 유틸리티에 대한 액세스를 제어하고 학생들이 승인되지 않은 리소스를 사용하는 것을 방지합니다.

SublimeText3 Linux 새 버전
SublimeText3 Linux 최신 버전

맨티스BT
Mantis는 제품 결함 추적을 돕기 위해 설계된 배포하기 쉬운 웹 기반 결함 추적 도구입니다. PHP, MySQL 및 웹 서버가 필요합니다. 데모 및 호스팅 서비스를 확인해 보세요.

WebStorm Mac 버전
유용한 JavaScript 개발 도구
