


Wie funktionieren VARCHAR-Längen in MySQL mit UTF-8: Bytes oder Zeichen?
MySQL VARCHAR-Längen und UTF-8: Bytes versus Zeichen
Beim Erstellen eines VARCHAR-Felds in einer MySQL-Tabelle ist es wichtig zu verstehen, wie die angegebene Länge wird interpretiert. In MySQL-Versionen vor 4.1 wurden VARCHAR-Längen in Bytes definiert. Ab MySQL 4.1 werden Längen jedoch in Zeichen gezählt.
Das Feld VARCHAR(32) in einer UTF-8-Tabelle repräsentiert 32 Zeichen, nicht 32 Bytes. Dies liegt daran, dass UTF-8 eine Codierung mit variabler Länge ist, bei der jedes Zeichen mehrere Bytes (bis zu 4 Bytes) belegen kann.
In der offiziellen MySQL-Dokumentation für Version 5 heißt es:
"MySQL interpretiert Längenangaben in Zeichenspaltendefinitionen in Zeicheneinheiten. Dies gilt für CHAR, VARCHAR und die TEXT-Typen.“
Die maximale Länge einer VARCHAR-Spalte beträgt jedoch auch von UTF-8 beeinflusst. In MySQL 5.0.3 und höher ist die effektive maximale Länge durch die Zeilengröße (65.535 Bytes) und den verwendeten Zeichensatz begrenzt.
Zum Beispiel, da UTF-8-Zeichen bis zu 3 Bytes pro Zeichen erfordern können kann eine VARCHAR-Spalte mit UTF-8 mit maximal 21.844 Zeichen deklariert werden. Dies liegt daran, dass 21.844 multipliziert mit 3 (Bytes pro Zeichen) 65.532 ergibt, sodass ein Puffer von 3 Bytes für andere Spaltendaten innerhalb der maximalen Zeilengröße verbleibt.
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Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.
