表是DB存储数据的基本单位,一个表包含若干个字段或记录。表的操作包括创建、修改和删除。
1、创建表
创建表即在已存在的数据库中创立新表。在使用USE语句选择具体数据库后,可以使用它SQL语句创建表

其中,属性名指表中字段的名称,数据类型即对应字段的数据类型,完整性约束条件指对应字段的某些特殊约束条件。
MySQL中基本的完整性约束条件有

1.1 设置表的主键
主键是表的一个特殊字段,该字段能唯一地表示该表中的每条信息,即主键如同表中记录的身份证。主键的主要目的在于帮助MySQL以最快的速度查找表中的某一条信息。主键必须按满足唯一性,表中任意提两条记录的主键字段的值不可相同,主键的值为非空值。主键可以是单一的字段也可以是多个字段的组合。
对于单字段主键只要在创建表时使用下属语句即可
属性名 数据类型 PRIMARY KEY
对于多字段主键,要在属性定义完后统一设置主键,如

即用stu_id和course_id两个字段组合来唯一确定一条记录。
1.2 设置表的外键
如果字段a是表A的属性,且依赖于表B的主键,那么,称表B为父表,表A为子表,a为表A的外键。通过字段a将父表B和子表A建立了关联关系,即外键的作用在于建立该表与其父表的关联关系。当父表中删除某条信息时,子表中与之对应的信息也必须有相应的改变,来保证信息的完整性。
在创建表时的设置外键的基本语法为

其中,外键别名指外键的代号,属性一列表指子表中设置的外键,属性二列表指父表的主键,而表名指父表的名称。如

注意,子表的外键关联的必须是父表的主键,且数据类型必须一致。
1.3 设置表的非空约束
非空性指字段的值不能为空值NULL。基本语法为
属性名 数据类型 NOT NULL
当在有非空约束的字段上插入的记录对应该字段的值为空时,系统将保存并不接受此次插入。
1.4 设置表的唯一性约束
唯一性是指所有记录中该字段的值不可重复出现。基本语法为
属性名 数据类型 UNIQUE
1.5 设置表的属性值自动增加
AUTO_INCREMENT是MySQL数据库中的一个特殊约束条件,主要用于为表中插入的新纪录自动生成唯一的ID。基本语法为
属性名 数据类型 AUTO_INCREMENT
一个表只能有一个字段使用该约束,且该字段必须为主键的一部分,该字段可以是任何整数类型。默认情况下,该字段的值从1开始自增。如果第一条记录设置了该字段的初值,则后续新增加的记录就从初值开始自增。
1.6 设置表的属性的默认值
对于设定了默认值的字段,在新插入记录时如果没有为这个字段赋值,则系统自动为其赋予此默认值。基本语法为
属性名 数据类型 DEFAULT 默认值
2、查看表结构
查看表结构指查看DB中已存在的表的定义,包括DESCRIBE语句和SHOW CREATE TABLE语句。
2.1 DESCRIBE语句
可查看表的基本定义,包括字段名、字段数据类型、是否为主外键、默认值和额外信息。
基本语法为
DESCRIBE 表名;
2.2 SHOW CREATE TABLE语句
可查看表的详细定义,包括字段名、字段数据类型、完整性约束条件等定义时的信息,以及默认的存储引擎和字符编码。同样可用\G结尾代替;使得显示结果更美观。
3、修改表
修改表是指修改数据库中已存在的表的定义。
通过Alter Table语句来修改表,包括修改表名、修改字段数据类型、修改字段名、增加字段、删除字段、修改字段的排列位置、更改默认存储引擎和删除表的外键约束等。
3.1 修改表名
语法为
ALTER TABLE 旧表名 RENAME [TO] 新表名;
其中To是可选参数,其是否在语句中出现不会影响语句的执行。
3.2 修改字段名
基本语法为
ALTER TABLE 表名 Change 旧属性名 新属性名 新数据类型;
如果只修改字段名不修改字段数据类型,则保持新数据类型与原来一致即可。
3.3 修改字段的数据类型
基本语法为
ALTER TABLE 表名 MODIFY 属性名 新数据类型;
3.4 增加字段
基本语法为
ALTER TABLE 表名 ADD 属性名1 数据类型 [完整性约束条件] [FIRST | AFTER 属性名2];
其中FIRST为可选参数,用于将新增字段设置为表的第一个字段,AFTER属性名2也为可选参数,用户将新增字段放到属性名2后面,如果这两个可选参数都不选,新增字段将默认放到表的最后一个字段。
实际上,对于一个数据表而言,其中字段的排列顺序对表不会有什么影响,只是对于创建的人来说,将有某种直接或间接联系的字段放在一起,便于理解这个表的结构。
3.5 增加字段
基本语法为
ALTER TABLE 表名 DROP 属性名;
3.6 修改字段的排列位置
基本语法为
ALTER TABLE 表名 MODIFY 属性名1 数据类型 FIRST | AFTER 属性名2;
3.7 更改表的存储引擎
基本语法为
ALTER TABLE 表名 ENGINE=新存储引擎名;
如果一个表中已经存在了很多数据,最好不要轻易更改其存储引擎。
3.8 删除表的外键约束
即断开表与其父表之间的关联关系基本语法为
ALTER TABLE 表名 DROP FOREIGN KEY 外键别名;
4、删除表
删除表会删除表中的所有数据,由于创建表时可能存在外键约束,一些表成为了与之关联的表的父表,要删除这些父表,情况比较复杂。
4.1 删除没有被关联的普通表
基本语法为
DROP TABLE 表名;
4.2 删除被关联的父表
此时由于有外键依赖于该表,用4.1的删除语法会报错。
删除此类父表一般有两种方法:直接先将与之关联的子表删除再删父表,或者先删除子表的外键约束再删父表,一般我们采取第二种方法。

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.

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