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오라클 데이터베이스에서 지속적으로 자체 증가하는 데이터 유형 값을 원하는 경우 시퀀스를 생성할 수 있습니다. MySQL 데이터베이스에는 시퀀스가 없습니다. 일반적으로 테이블에 자동 증가 열이 하나만 필요한 경우 MySQL의 auto_increment를 사용할 수 있습니다(테이블에는 자동 증가 기본 키가 하나만 있을 수 있음). Oracle과 같은 MySQL에서 시퀀스를 사용하려면 어떻게 해야 합니까?
예를 들어 다음과 같은 테이블 정의가 있습니다.
create table `t_user`( `id` bigint auto_increment primary key, `user_id` bigint unique comment '用户ID', `user_name` varchar(10) not null default '' comment '用户名' );
여기서 user_id에는 자동 증가, 순서 및 고유성이 필요합니다. 조건에 맞는 값을 얻기 위해서는 Snowflake 알고리즘, Redis나 Zookeeper 등을 사용하는 등 다양한 구현 방법이 있으므로 여기서는 하나씩 소개하지 않겠습니다. 여기에서는 MySQL의 auto_increment 및 last_insert_id()를 사용하여 Oracle과 유사한 시퀀스를 구현하는 방법을 소개합니다.
방법 1. 저장 프로시저 사용
1. 자동 증가 기본 키가 포함된 간단한 테이블을 만듭니다.
예제는 다음과 같습니다.
create table `t_user_id_sequence` ( `id` bigint not null auto_increment primary key, `t_text` varchar(5) not null default '' comment 'insert value' );
2. 저장 프로시저 만들기
delimiter && create procedure `pro_user_id_seq` (out sequence bigint) begin insert into t_user_id_sequence (t_text) values ('a'); select last_insert_id() into sequence from dual; delete from t_user_id_sequence; end && delimiter ;
3.Test
call pro_user_id_seq(@value); select @value from dual;
저장 프로시저를 사용하려면 저장 프로시저를 한 번 호출한 후 값을 할당해야 하는데 조금 번거롭습니다.
방법 2. 함수 사용
1. 시퀀스를 생성하는 함수 만들기
delimiter && create function user_id_seq_func() returns bigint begin declare sequence bigint; insert into t_user_id_sequence (t_text) values ('a'); select last_insert_id() into sequence from dual; delete from t_user_id_sequence; return sequence; end && delimiter ;
2. Test
select user_id_seq_func() from dual; insert into t_user (user_id, user_name) values (user_id_seq_func(), 'java'); select * from t_user;
추천 학습: mysql 동영상 튜토리얼
위 내용은 MySQL에서 시퀀스 시퀀스를 사용하는 방법 요약의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

데이터베이스 최적화에서 쿼리 요구 사항에 따라 인덱싱 전략을 선택해야합니다. 1. 쿼리에 여러 열이 포함되고 조건 순서가 수정되면 복합 인덱스를 사용하십시오. 2. 쿼리에 여러 열이 포함되어 있지만 조건 순서가 고정되지 않은 경우 여러 단일 열 인덱스를 사용하십시오. 복합 인덱스는 다중 열 쿼리를 최적화하는 데 적합한 반면 단일 열 인덱스는 단일 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.

MySQL 비동기 마스터 슬레이브 복제는 Binlog를 통한 데이터 동기화를 가능하게하여 읽기 성능 및 고 가용성을 향상시킵니다. 1) 마스터 서버 레코드는 Binlog로 변경됩니다. 2) 슬레이브 서버는 I/O 스레드를 통해 Binlog를 읽습니다. 3) 서버 SQL 스레드는 데이터를 동기화하기 위해 Binlog를 적용합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL의 설치 및 기본 작업에는 다음이 포함됩니다. 1. MySQL 다운로드 및 설치, 루트 사용자 비밀번호를 설정하십시오. 2. SQL 명령을 사용하여 CreateAbase 및 CreateTable과 같은 데이터베이스 및 테이블을 만듭니다. 3. CRUD 작업을 실행하고 삽입, 선택, 업데이트, 명령을 삭제합니다. 4. 성능을 최적화하고 복잡한 논리를 구현하기 위해 인덱스 및 저장 절차를 생성합니다. 이 단계를 사용하면 MySQL 데이터베이스를 처음부터 구축하고 관리 할 수 있습니다.

innodbbufferpool은 데이터와 색인 페이지를 메모리에로드하여 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킵니다. 1) 데이터 페이지가 버퍼 풀에로드되어 디스크 I/O를 줄입니다. 2) 더러운 페이지는 정기적으로 디스크로 표시되고 새로 고침됩니다. 3) LRU 알고리즘 관리 데이터 페이지 제거. 4) 읽기 메커니즘은 가능한 데이터 페이지를 미리로드합니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.


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