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데이터 베이스MySQL 튜토리얼MySQLSchema设计(四)一个MySQL里的JQuery:common_schema_MySQL

jQuery

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我们总要在一定的框架中活着,框架的构成有来自法律,有来自道德的,还有来自潜规则的。大部分人只求安生的活着,玩命的人毕竟是少数,有人打破框架平度青云,也有人打破框却架坠落深渊。每每跟开发人员讨论业务,就会听到一大滩框架名称,觉得很是高上大的样子。但他山之石可以攻玉,在MySQL当中也是有框架,这便是我们要介绍的common_schema。高性能MySQL一书作者 Baron Schwartz曾如是说:The common_schema is to MySQL as JQuery is to JavaScript。本节仅仅简单介绍Schema相关部分,毕竟common_schema实在太强悍太广博。

软件主页:code.google.com/p/common-schema软件安装

[mysql@DataHacker ~]$ mysql -uroot -p < common_schema-2.2.sqlEnter password:complete- Base components: installed- InnoDB Plugin components: installed- Percona Server components: not installed- TokuDB components: partial install: 1/2Installation complete. Thank you for using common_schema!
软件信息:
mysql> select attribute_name,substr(attribute_value,1,50) from metadata;+-------------------------------------+----------------------------------------------------+| attribute_name                      | substr(attribute_value,1,50)                       |+-------------------------------------+----------------------------------------------------+| author                              | Shlomi Noach                                       || author_url                          | http://code.openark.org/blog/shlomi-noach          || base_components_installed           | 1                                                  || innodb_plugin_components_installed  | 1                                                  || install_mysql_version               | 5.6.12-log                                         || install_sql_mode                    | NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO,STRICT_TRANS_TABLES,NO_ENGIN || install_success                     | 1                                                  || install_time                        | 2014-02-05 21:53:55                                || license                             |common_schema - DBA&#39;s Framework for MySQLCopyri || license_type                        | GPL                                                || percona_server_components_installed | 0                                                  || project_home                        | http://code.google.com/p/common-schema/            || project_name                        | common_schema                                      || project_repository                  | https://common-schema.googlecode.com/svn/trunk/    || project_repository_type             | svn                                                || revision                            | 523                                                || version                             | 2.2                                                |+-------------------------------------+----------------------------------------------------+17 rows in set (0.00 sec)
内建帮助系统:
mysql> desc help_content;+--------------+-------------+------+-----+---------+-------+| Field        | Type        | Null | Key | Default | Extra |+--------------+-------------+------+-----+---------+-------+| topic        | varchar(32) | NO   | PRI | NULL    |       || help_message | text        | NO   |     | NULL    |       |+--------------+-------------+------+-----+---------+-------+2 rows in set (0.00 sec)mysql> select topic from help_content;+--------------------------------+| topic                          |+--------------------------------+| auto_increment_columns         || candidate_keys                 || candidate_keys_recommended     |mysql> select help_message from help_content where topic=&#39;innodb_index_stats&#39;/G;*************************** 1. row ***************************help_message:NAMEinnodb_index_stats: Estimated InnoDB depth & split factor of key&#39;s B+ TreeTYPEViewDESCRIPTIONinnodb_index_stats extends the INNODB_INDEX_STATS patch in Percona Server, andpresents with estimated depth & split factor of InnoDB keys.Estimations are optimistic, in that they assume condensed trees. It ispossible that the depth is larger than estimated, and that split factor islower than estimated.Estimated values are presented as floating point values, although in realitythese are integer types.This view is experimental and in BETA stage.This view depends upon the INNODB_INDEX_STATS patch in Percona Server.Note that Percona Server 5.5.8-20.0 version introduced changes to theINNODB_INDEX_STATS schema. This view is compatible with the new schema, and isincompatible with older releases................<此处省略输出>.............

FROM _flattened_keys AS redundant_keys INNER JOIN _flattened_keys AS dominant_keys USING (TABLE_SCHEMA, TABLE_NAME)
再以 _flattened_keys 为基表查看:
  FROM INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS
作者Shlomi Noach便是认为"INFORMATION_SCHEMAprovides with complete info, it is ofter difficult to aggregate. It is sometimes too normalized, and at other times too de-normalized",他的诞生和Perl有些类似,系统管理员沃尔曾想用awk来完成,但其并不能满足他的需求,结果就是一门新的编程语言要诞生了。
mysql> select * from data_size_per_schema where table_schema=&#39;sakila&#39;/G;*************************** 1. row ***************************      TABLE_SCHEMA: sakila      count_tables: 16       count_views: 7  distinct_engines: 2         data_size: 4297536        index_size: 2581504        total_size: 6879040     largest_table: rentallargest_table_size: 27852801 row in set (0.16 sec)

DDL scripts
mysql> select table_name,sql_add_keys from sql_alter_table where table_schema='sakila'/G; *************************** 1. row *************************** table_name: actor sql_add_keys: ADD KEY `idx_actor_last_name`(`last_name`), ADD KEY `idx_actor_last_name_duplicate`(`last_name`), ADD PRIMARY KEY (`actor_id`) *************************** 2. row *************************** table_name: address sql_add_keys: ADD KEY `idx_fk_city_id`(`city_id`), ADD PRIMARY KEY (`address_id`) .................................. mysql> select * from sql_foreign_keys where table_schema='sakila'/G; *************************** 1. row *************************** TABLE_SCHEMA: sakila TABLE_NAME: address CONSTRAINT_NAME: fk_address_city drop_statement: ALTER TABLE `sakila`.`address` DROP FOREIGN KEY `fk_address_city` create_statement: ALTER TABLE `sakila`.`address` ADD CONSTRAINT `fk_address_city` FOREIGN KEY (`city_id`) REFERENCES `sakila`.`city` (`city_id`) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE CASCADE .................................................

mysql> select table_name,column_name,data_type,max_value,auto_increment value,auto_increment_ratio ratio -> from auto_increment_columns -> where table_schema='sakila'; +------------+--------------+-----------+------------+-------+--------+ | TABLE_NAME | COLUMN_NAME | DATA_TYPE | max_value | value | ratio | +------------+--------------+-----------+------------+-------+--------+ | actor | actor_id | smallint | 65535 | 201 | 0.0031 | | address | address_id | smallint | 65535 | 606 | 0.0092 | | category | category_id | tinyint | 255 | 17 | 0.0667 | | city | city_id | smallint | 65535 | 601 | 0.0092 | | country | country_id | smallint | 65535 | 110 | 0.0017 | | customer | customer_id | smallint | 65535 | 600 | 0.0092 | | film | film_id | smallint | 65535 | 1001 | 0.0153 | | inventory | inventory_id | mediumint | 16777215 | 4582 | 0.0003 | | language | language_id | tinyint | 255 | 7 | 0.0275 | | payment | payment_id | smallint | 65535 | 16050 | 0.2449 | | rental | rental_id | int | 2147483647 | 16050 | 0.0000 | | staff | staff_id | tinyint | 255 | 3 | 0.0118 | | store | store_id | tinyint | 255 | 3 | 0.0118 | +------------+--------------+-----------+------------+-------+--------+ 13 rows in set (0.90 sec)
mysql> select * from candidate_keys_recommended where table_schema='sakila'; +--------------+---------------+------------------------+--------------+------------+-----------------------+---------------------+ | table_schema | table_name | recommended_index_name | has_nullable | is_primary | count_column_in_index | column_names | +--------------+---------------+------------------------+--------------+------------+-----------------------+---------------------+ | sakila | language | PRIMARY | 0 | 1 | 1 | language_id | | sakila | customer | PRIMARY | 0 | 1 | 1 | customer_id | | sakila | film_category | PRIMARY | 0 | 1 | 2 | film_id,category_id | | sakila | category | PRIMARY | 0 | 1 | 1 | category_id | | sakila | rental | PRIMARY | 0 | 1 | 1 | rental_id | | sakila | film_actor | PRIMARY | 0 | 1 | 2 | actor_id,film_id | | sakila | inventory | PRIMARY | 0 | 1 | 1 | inventory_id | | sakila | country | PRIMARY | 0 | 1 | 1 | country_id | | sakila | store | PRIMARY | 0 | 1 | 1 | store_id | | sakila | address | PRIMARY | 0 | 1 | 1 | address_id | | sakila | payment | PRIMARY | 0 | 1 | 1 | payment_id | | sakila | film | PRIMARY | 0 | 1 | 1 | film_id | | sakila | film_text | PRIMARY | 0 | 1 | 1 | film_id | | sakila | city | PRIMARY | 0 | 1 | 1 | city_id | | sakila | staff | PRIMARY | 0 | 1 | 1 | staff_id | | sakila | actor | PRIMARY | 0 | 1 | 1 | actor_id | +--------------+---------------+------------------------+--------------+------------+-----------------------+---------------------+ 16 rows in set (0.39 sec)
mysql> call get_view_dependencies('sakila','actor_info'); +-------------+---------------+-------------+--------+ | schema_name | object_name | object_type | action | +-------------+---------------+-------------+--------+ | sakila | actor | table | select | | sakila | category | table | select | | sakila | film | table | select | | sakila | film_actor | table | select | | sakila | film_category | table | select | +-------------+---------------+-------------+--------+ 5 rows in set (0.32 sec) Query OK, 0 rows affected (0.32 sec)
mysql> call help('eval'); +--------------------------------------------------------------------------------+ | help | +--------------------------------------------------------------------------------+ | | | NAME | | | | eval(): Evaluates the queries generated by a given query. | | | | TYPE | .............................
mysql> call eval('select concat(/'create table test./', table_name,/' as select * from sakila./', table_name) '> from information_schema.tables '> where table_schema = /'sakila/''); Query OK, 0 rows affected (11.30 sec) mysql> show tables in test; +----------------------------+ | Tables_in_test | +----------------------------+ | actor | | actor_info | | address | ...... ....... | staff_list | | store | +----------------------------+ 23 rows in set (0.00 sec) mysql> call eval('select concat(/'drop table test./', table_name) from information_schema.tables '> where table_schema = /'test/''); Query OK, 0 rows affected (0.92 sec) mysql> show tables in test; Empty set (0.00 sec)
mysql> call help('foreach'); +--------------------------------------------------------------------------------+ | help | +--------------------------------------------------------------------------------+ | | | NAME | | | | foreach(): Invoke a script on each element of given collection. $() is a | | synonym of this routine. | | | | TYPE | | | | Procedure | | | | DESCRIPTION | | | | This procedure accepts collections of varying types, including result sets, | | and invokes a QueryScript code per element. | ................................
mysql> call $('1:3', 'create table test.${1}(id int,name varchar(20))'); Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.59 sec) mysql> show tables in test; +----------------+ | Tables_in_test | +----------------+ | 1 | | 2 | | 3 | +----------------+ 3 rows in set (0.00 sec) mysql> call $('1:3', 'drop table test.`${1}`'); Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.40 sec) mysql> show tables in test; Empty set (0.00 sec)
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InnoDB 버퍼 풀과 성능의 중요성을 설명하십시오.InnoDB 버퍼 풀과 성능의 중요성을 설명하십시오.Apr 19, 2025 am 12:24 AM

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

MySQL 대 기타 프로그래밍 언어 : 비교MySQL 대 기타 프로그래밍 언어 : 비교Apr 19, 2025 am 12:22 AM

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL 학습 : 새로운 사용자를위한 단계별 안내서MySQL 학습 : 새로운 사용자를위한 단계별 안내서Apr 19, 2025 am 12:19 AM

MySQL은 데이터 저장, 관리 및 분석에 적합한 강력한 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템이기 때문에 학습 할 가치가 있습니다. 1) MySQL은 SQL을 사용하여 데이터를 작동하고 구조화 된 데이터 관리에 적합한 관계형 데이터베이스입니다. 2) SQL 언어는 MySQL과 상호 작용하는 열쇠이며 CRUD 작업을 지원합니다. 3) MySQL의 작동 원리에는 클라이언트/서버 아키텍처, 스토리지 엔진 및 쿼리 최적화가 포함됩니다. 4) 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성이 포함되며 고급 사용량은 Join을 사용하여 테이블을 결합하는 것과 관련이 있습니다. 5) 일반적인 오류에는 구문 오류 및 권한 문제가 포함되며 디버깅 기술에는 구문 확인 및 설명 명령 사용이 포함됩니다. 6) 성능 최적화에는 인덱스 사용, SQL 문의 최적화 및 데이터베이스의 정기 유지 보수가 포함됩니다.

MySQL : 초보자가 마스터하는 필수 기술MySQL : 초보자가 마스터하는 필수 기술Apr 18, 2025 am 12:24 AM

MySQL은 초보자가 데이터베이스 기술을 배우는 데 적합합니다. 1. MySQL 서버 및 클라이언트 도구를 설치하십시오. 2. SELECT와 같은 기본 SQL 쿼리를 이해하십시오. 3. 마스터 데이터 작업 : 데이터를 만들고, 삽입, 업데이트 및 삭제합니다. 4. 고급 기술 배우기 : 하위 쿼리 및 창 함수. 5. 디버깅 및 최적화 : 구문 확인, 인덱스 사용, 선택*을 피하고 제한을 사용하십시오.

MySQL : 구조화 된 데이터 및 관계형 데이터베이스MySQL : 구조화 된 데이터 및 관계형 데이터베이스Apr 18, 2025 am 12:22 AM

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 ​​간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.

MySQL : 주요 기능 및 기능이 설명되었습니다MySQL : 주요 기능 및 기능이 설명되었습니다Apr 18, 2025 am 12:17 AM

MySQL은 웹 개발에 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 주요 기능에는 다음이 포함됩니다. 1. 다른 시나리오에 적합한 InnoDB 및 MyISAM과 같은 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2.로드 밸런싱 및 데이터 백업을 용이하게하기 위해 마스터 슬레이브 복제 기능을 제공합니다. 3. 쿼리 최적화 및 색인 사용을 통해 쿼리 효율성을 향상시킵니다.

SQL의 목적 : MySQL 데이터베이스와 상호 작용합니다SQL의 목적 : MySQL 데이터베이스와 상호 작용합니다Apr 18, 2025 am 12:12 AM

SQL은 MySQL 데이터베이스와 상호 작용하여 데이터 첨가, 삭제, 수정, 검사 및 데이터베이스 설계를 실현하는 데 사용됩니다. 1) SQL은 Select, Insert, Update, Delete 문을 통해 데이터 작업을 수행합니다. 2) 데이터베이스 설계 및 관리에 대한 생성, 변경, 삭제 문을 사용하십시오. 3) 복잡한 쿼리 및 데이터 분석은 SQL을 통해 구현되어 비즈니스 의사 결정 효율성을 향상시킵니다.

초보자를위한 MySQL : 데이터베이스 관리를 시작합니다초보자를위한 MySQL : 데이터베이스 관리를 시작합니다Apr 18, 2025 am 12:10 AM

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

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