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動力節點mysql基礎影片教學的資源分享

Sep 01, 2017 am 11:49 AM
mysql基礎影片

title="MySQL是一個關聯式資料庫管理系統,由瑞典MySQL AB 公司開發,目前屬於Oracle 旗下產品。MySQL 是最受歡迎的關係型資料庫管理系統之一,在WEB 應用方面,MySQL是最好的RDBMS (Relational Database Management System,關聯式資料庫管理系統) 應用軟體。 cn/course/391.html

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該老師講課風格:教師講課深入淺出,條理清楚,層層剖析,環環相扣,論證嚴密,結構嚴謹,用思考的邏輯力量吸引學生的注意力,用理智控制課堂教學進程。學生透過聽教師的講授,不僅學到知識,也受到思維的訓練,還受到教師嚴謹的治學態度的熏陶和感染

本視頻中較為難點是存儲引擎了:

什麼是儲存引擎?

關聯式資料庫表是用於儲存和組織資訊的資料結構,可以將表格理解為由行和列組成的表格,類似於Excel的電子表格的形式。有的表簡單,有的表複雜,有的表根本不用來存儲任何長期的數據,有的表讀取時非常快,但是插入數據時去很差;而我們在實際開發過程中,就可能需要各種各樣的表,不同的表,就意味著儲存不同類型的數據,數據的處理上也會存在差異,那麼。對於MySQL來說,它提供了許多類型的儲存引擎,我們可以根據對資料處理的需求,選擇不同的儲存引擎,從而最大限度的利用MySQL強大的功能。這篇部落格文章將總結分析各個引擎的特點,以及適用場合,不會糾結於更深層的東西。我的學習方法是先學會用,懂得怎麼用,再去知道到底是如何用的。以下就對MySQL支援的儲存引擎進行簡單的介紹。

MyISAM

在mysql客戶端中,使用下列指令可以查看MySQL支援的引擎。

show engines;

MyISAM表是獨立於作業系統的,這說明可以輕鬆地將其從Windows伺服器移植到Linux伺服器;每當我們建立一個MyISAM引擎的表時,就會在本機磁碟上建立三個文件,文件名就是表明。例如,我建立了一個MyISAM引擎的tb_Demo表,那麼就會產生以下三個檔案

#1.tb_demo.frm,儲存表定義;

2.tb_demo.MYD,儲存數據;

3.tb_demo.MYI,儲存索引。

MyISAM表無法處理事務,這表示有事務處理需求的表,不能使用MyISAM儲存引擎。 MyISAM儲存引擎特別適合在以下幾種情況下使用:

1.選擇密集型的表。 MyISAM儲存引擎在篩選大量資料時非常迅速,這是它最突出的優點。

2.插入密集型的表。 MyISAM的並發插入特性允許同時選擇和插入資料。例如:MyISAM儲存引擎很適合管理郵件或Web伺服器日誌資料。

InnoDB

InnoDB是一個健壯的事務型儲存引擎,這種儲存引擎已經被許多網路公司使用,為使用者操作非常大的資料儲存提供了一個強大的解決方案。我的電腦上安裝的MySQL 5.6.13版,InnoDB就是作為預設的儲存引擎。 InnoDB也引入了行級鎖定和外鍵約束,在以下場合下,使用InnoDB是最理想的選擇:

1.更新密集的表。 InnoDB儲存引擎特別適合處理多重並發的更新請求。
2.事務。 InnoDB儲存引擎是支援事務的標準MySQL儲存引擎。

3.自動災難復原。與其它儲存引擎不同,InnoDB表能夠自動從災難中復原。

4.外鍵約束。 MySQL支援外鍵的儲存引擎只有InnoDB。

5.支援自動增加列AUTO_INCREMENT屬性。

一般來說,如果需要事務支持,並且有較高的並發讀取頻率,InnoDB是不錯的選擇。


MEMORY

使用MySQL Memory儲存引擎的出發點是速度。為得到最快的回應時間,所採用的邏輯儲存媒體就是系統記憶體。雖然在記憶體中儲存表格資料確實會提供很高的效能,但當mysqld守護程式崩潰時,所有的Memory資料都會遺失。獲得速度的同時也帶來了一些缺陷。它要求儲存在Memory資料表裡的資料使用的是長度不變的格式,這意味著不能使用BLOB和TEXT這樣的長度可變的資料類型,VARCHAR是長度可變的類型,但因為它在MySQL內部當做長度固定不變的CHAR類型,所以可以使用。

一般在以下幾種情況下使用Memory儲存引擎:

1.目標資料較小,而且被非常頻繁地存取。在記憶體中存放數據,所以會造成記憶體的使用,可以透過參數max_heap_table_size控制Memory表的大小,設定此參數,就可以限制Memory表的最大大小。

2.如果資料是暫時的,而且要求必須立即可用,那麼就可以存放在記憶體表中。

3.儲存在Memory表中的資料如果突然遺失,不會對應用服務產生實質的負面影響。

Memory同時支援雜湊索引和B樹索引。 B樹索引的優於雜湊索引的是,可以使用部分查詢和通配查詢,也可以使用和>=等運算子方便資料探勘。雜湊索引進行「相等比較」非常快,但對「範圍比較」的速度就慢多了,因此散列索引值適合使用在=和的運算子中,不適合在

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陳述
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