数据库大的知识点,特此补上。看的还是《漫画数据库》。 一、查询 如果要从一个数据库里面检索出某一字段为最大的数据项,那用什么方法呢?其实用子查询就可以查到。 1)子查询是查询里面再嵌套查询。 people表: 如果我要查询年龄最大的那一行数据项。就可以
数据库大的知识点,特此补上。看的还是《漫画数据库》。
一、查询
如果要从一个数据库里面检索出某一字段为最大的数据项,那用什么方法呢?——其实用子查询就可以查到。
1)子查询是查询里面再嵌套查询。
people表:
如果我要查询年龄最大的那一行数据项。就可以使用子查询。
select * from people where age = (select max(age) from people);选出people里面的最大年龄,再选出年龄等于最大值的数据。
当然,还有另外一种方法。
select * from people order by age desc limit 1;通过从大到小的排序,并且限制数据为一条,那么就是最大的了。当然,有两条数据都是最大,那么这条语句就不完美了。
2)相关子查询
子查询内部嵌套的表格其实可以使用外部指定的表格,为相关子查询。这里说的不是外部和内部的表格一定是不同的。看例子。
假如现在选出年龄大于本国平均年龄的人,单单用子查询是查不了的,因为我们需要每条数据的国家都和平均年龄的国家对应。
select * from people p where age>(select avg(age) from people where count ry = p.country);选出平均年龄的时候,如果没有where country = p.country那么选出来的只是大于全部人的平均年龄的数据。
但是有了之后,假如选到country为a的数据,那就会根据a国家的平均年龄进行比较,最终得到结果。
灵活运用子查询功能是很强大的。二、事务隔离级别
1)事务
既然谈到事务隔离级别,先要说明事务是什么东西,之前论坛一个老鸟也面试过别人这样的问题,
数据库进行数据的检索,插入、更新和删除,用户的一系列操作我们称为事务,最重要的一点,保证数据的一致性和完整性。
保证数据的一致性和完整性是怎么来的?其实数据库事务具有酸性。开玩笑,其实是ACID属性。
A,Atomicity,原子性,事务必须结束与提交或者回滚的任意一个任务。
C,Consistency,一致性,执行数据库事务不能破坏数据库的一致性,举个例子(你从银行取了1000元,那么其他关联表要跟着变)。
I,Isolation,隔离性,两个事务的执行互不干扰。
D,Durability,持久性,事务完成,便将更改持久保存于数据库,不会被回滚。
2)执行控制——利用锁
共享锁,一个事务读取数据时,可以加共享锁,就是其他事务只能读取数据,不能更改数据。
独占锁,一个事务更改数据时,可以加独占锁,就是其他事务不能读取数据,也不能更改数据。
3)隔离级别
笔试题中有考到,第一时间想到赃读,不可重复读这些。隔离级别的倒忘光了。
设定隔离级别后的现象。
先解释三个现象:
脏读:dirty read,事务1提交之前,事务2读取了1中的数据,1一旦回滚,2读取了不存在的数据的现象。
我本金10元,往银行存了10元,后面没存了,但是银行那边读多10元,并且按20元处理。
不可重复读:non-repeatable read,事务1读取时,事务2更新并提交,事务1再读取,发现前后数据不同。
银行查账单,发现你有10元,然后你取了10元出来,银行再查,发现余额为0。前后不同。
虚度(幻读):phatom,事务1检索多行数据,事务2插入符合检索条件的新数据,事务1第二次检索发现前后数据不同。
银行查询你的消费清单,你又跑去消费了,然后后面再查发现新消费的账单怎么不在第一次的查询里面,如幻影般消失。
read uncommited,读未提交,以上三种现象都可能会发生。
read commited,读提交,防止脏读,脏读的问题解决就是提交完成的数据才给你读,不然一旦回滚,读出来就是错的。
repeateable read,重复读,防止脏读和不可重复读,不可重复读确实是发生在事务提交之后,问题在于读取的时候又有事务进行更改,所以问题解决是,一旦读取数据,就不让你在中途进行更新(MySQL默认级别)。
serializable,序列化,防止三种现象,幻读问题是,你事务进行检索数据之后,有人插入新的数据,后面再检索发现多了一条,好比银行小姐明明就看你消费100元,后面你又刷卡1000,后面查出来的总消费是1100,这是银行小姐就慌张了。
解决问题所在就是读取数据时还禁止其他事务进行插入或者删除。
这样看来,其实事务的隔离机制就是在控制事务后其他事务不能进行的操作,隔离级别越高,条件就越多,代价越大,但是也不会出现任何的三种现象。
4)悲观锁和乐观锁
悲观锁:给加载的数据加锁,不让其他事务更新和加载,这样,脏读和不可重复读都不会出现,虚读还是有的,因为还是可以插入或者删除数据。
乐观锁:并不会像悲观那样锁死,基于数据版本的记录,更新最后的更新,这样的话,其实不可重复读的问题还是存在的。
根据不同的数据库设计和性能要求进行所需要的隔离级别,才是最恰当的。

本篇文章给大家带来了关于mysql的相关知识,其中主要介绍了关于索引优化器工作原理的相关内容,其中包括了MySQL Server的组成,MySQL优化器选择索引额原理以及SQL成本分析,最后通过 select 查询总结整个查询过程,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。

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visual foxpro数据库文件是管理数据库对象的系统文件。在VFP中,用户数据是存放在“.DBF”表文件中;VFP的数据库文件(“.DBC”)中不存放用户数据,它只起将属于某一数据库的 数据库表与视图、连接、存储过程等关联起来的作用。

数据库系统由4个部分构成:1、数据库,是指长期存储在计算机内的,有组织,可共享的数据的集合;2、硬件,是指构成计算机系统的各种物理设备,包括存储所需的外部设备;3、软件,包括操作系统、数据库管理系统及应用程序;4、人员,包括系统分析员和数据库设计人员、应用程序员(负责编写使用数据库的应用程序)、最终用户(利用接口或查询语言访问数据库)、数据库管理员(负责数据库的总体信息控制)。

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数据库的“完整性”是指数据的正确性和相容性。完整性是指数据库中数据在逻辑上的一致性、正确性、有效性和相容性。完整性对于数据库系统的重要性:1、数据库完整性约束能够防止合法用户使用数据库时向数据库中添加不合语义的数据;2、合理的数据库完整性设计,能够同时兼顾数据库的完整性和系统的效能;3、完善的数据库完整性有助于尽早发现应用软件的错误。

go语言可以写数据库。Go语言和其他语言不同的地方是,Go官方没有提供数据库驱动,而是编写了开发数据库驱动的标准接口,开发者可以根据定义的接口来开发相应的数据库驱动;这样做的好处在于,只要是按照标准接口开发的代码,以后迁移数据库时,不需要做任何修改,极大方便了后期的架构调整。

结构层次是“数据库→数据表→记录→字段”;字段构成记录,记录构成数据表,数据表构成了数据库。数据库是一个完整的数据的记录的整体,一个数据库包含0到N个表,一个表包含0到N个字段,记录是表中的行。


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