MySQL에서 식료품 쇼핑 시스템을 위한 즐겨찾기 테이블을 만드는 방법
전자상거래 플랫폼이 발전하면서 점점 더 많은 사람들이 재료와 생필품을 온라인으로 구매하기 시작했고, 식료품 쇼핑 시스템이 탄생하게 되었습니다. 식료품 쇼핑 시스템의 즐겨찾기는 매우 중요한 기능 중 하나입니다. 사용자는 향후 구매를 위해 자신이 좋아하는 항목을 즐겨찾기에 추가할 수 있습니다. 이 기사에서는 MySQL에서 식료품 쇼핑 시스템의 즐겨찾기 테이블을 생성하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.
먼저 즐겨찾기 정보를 저장하기 위해 "favorites"라는 테이블을 생성해야 합니다. 이 테이블에는 다음 열이 포함되어야 합니다.
- id - 자동 증가 기본 키를 사용하여 얻을 수 있는 즐겨찾기의 고유 식별자입니다.
- user_id - 즐겨찾기가 속한 사용자의 고유 식별자로, 외래 키를 사용하여 사용자 테이블의 id 열과 연관될 수 있습니다.
- item_id - 수집된 제품의 고유 식별자로, 외래 키를 사용하여 제품 테이블의 id 열과 연관될 수 있습니다.
- created_at - 타임스탬프 유형을 사용하여 저장할 수 있는 즐겨찾기 생성 시간입니다.
- updated_at - 즐겨찾기의 업데이트 시간도 타임스탬프 유형을 사용하여 저장할 수 있습니다.
다음은 "즐겨찾기" 테이블을 생성하는 특정 코드 예제입니다.
CREATE TABLE favorites ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, user_id INT, item_id INT, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id), FOREIGN KEY (item_id) REFERENCES items(id) );
위 코드에서는 AUTO_INCREMENT 키워드를 사용하여 id 열을 자동 증가 기본 키로 설정했습니다. 동시에 DEFAULT 키워드는 Created_at 및 update_at 열의 기본값을 현재 타임스탬프로 설정하는 데 사용됩니다. 마지막으로 FOREIGN KEY 키워드를 사용하여 user_id 및 item_id 열과 다른 테이블 간의 외래 키 연결을 만듭니다.
이 테이블에는 사용자가 제품을 수집하면 새로운 기록이 삽입될 수 있습니다. 다음은 "즐겨찾기" 테이블에 데이터를 삽입하는 방법에 대한 코드 예제입니다.
INSERT INTO favorites (user_id, item_id) VALUES (1, 2);
위 코드에서는 사용자 ID 1과 제품 ID 2가 있는 컬렉션 레코드를 "즐겨찾기" 테이블에 삽입합니다.
데이터 삽입 외에도 다른 SQL 문을 사용하여 즐겨찾는 레코드 업데이트, 즐겨찾는 레코드 삭제 등과 같은 "즐겨찾기" 테이블을 조작할 수도 있습니다. 다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 예입니다.
컬렉션 기록 업데이트를 위한 코드 예:
UPDATE favorites SET item_id = 3 WHERE id = 1;
컬렉션 기록 삭제를 위한 코드 예:
DELETE FROM favorites WHERE id = 1;
사용자 ID별로 모든 컬렉션 기록을 쿼리하는 코드 예:
SELECT * FROM favorites WHERE user_id = 1;
제품 ID별로 모든 컬렉션 쿼리 제품 사용자를 위한 코드 예:
SELECT * FROM favorites WHERE item_id = 2;
요약하면 MySQL을 사용하여 식료품 쇼핑 시스템의 즐겨찾기 테이블을 생성하고 SQL 문을 사용하여 데이터를 삽입, 수정 및 쿼리할 수 있습니다. 실제 개발에서 위의 코드는 특정 요구 사항에 따라 시스템 요구 사항을 충족하도록 약간 수정될 수 있습니다.
위 내용은 MySQL에서 식료품 쇼핑 시스템에 대한 즐겨찾기 테이블을 만드는 방법의 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.


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