


INT oder Unique Identifier: Welcher ID-Feldtyp eignet sich am besten für meine Datenbank?
Welchen Feldtyp sollten Sie für eine ID verwenden: INT oder Unique Identifier?
Beim Entwerfen einer Datenbank ist eine der wichtigsten Entscheidungen der Feldtyp, der für das ID-Feld verwendet werden soll. Zu den herkömmlichen Auswahlmöglichkeiten gehören Ganzzahlen (INT) und eindeutige Bezeichner (GUIDs).
Argumente für INT
Ganzzahlfelder haben mehrere Vorteile:
- Kleinere Größe: INTs sind im Allgemeinen nur 4 Bytes groß, während GUIDs 16 Bytes groß sind. Dadurch kann Platz in der Datenbank gespart werden.
- Schnellere Abfragen und Verknüpfungen: INTs lassen sich schneller abfragen und verknüpfen als GUIDs, da sie direkt verglichen werden können. GUIDs müssen vor Vergleichen in ein mit INTs vergleichbares Format konvertiert werden.
- Geringeres Fragmentierungsrisiko: INTs werden sequentiell erhöht, was die Fragmentierung in Indizes verringert. GUIDs hingegen sind eher zufällig und können zu Seitenteilungen und Fragmentierung führen.
Argumente für GUIDs
GUIDs haben einige Vorteile gegenüber INTs:
- Einzigartigkeit: GUIDs sind kryptografisch generiert, wodurch sichergestellt wird, dass sie auch über mehrere Datenbanken hinweg eindeutig sind. Sie eliminieren das Risiko doppelter IDs.
- Verwendbarkeit in verteilten Systemen: GUIDs eignen sich ideal für den Einsatz in verteilten Systemen, in denen Daten zwischen verschiedenen Datenbanken übertragen werden müssen. Sie ermöglichen eine einfache Identifizierung von Datensätzen und Beziehungen.
Beste Wahl
Im Allgemeinen sind INTs die bevorzugte Wahl für ID-Felder mit den folgenden Überlegungen:
- Wenn Sie keine absolute Einzigartigkeit über mehrere Datenbanken hinweg benötigen.
- Wenn Sie der Abfragegeschwindigkeit Priorität einräumen und Effizienz.
- Wenn Sie Bedenken hinsichtlich der Datenbankfragmentierung haben.
GUIDs sind besser geeignet, wenn Sie:
- Eindeutigkeit über mehrere Datenbanken oder Systeme hinweg sicherstellen müssen .
- Arbeiten Sie mit Daten in einer verteilten Umgebung.
- Erfordern Sie Flexibilität und Anpassungsfähigkeit Ihrer Daten Modell.
Wie die bereitgestellte Expertenmeinung jedoch betont, sollten Sie, wenn Sie GUIDs als gruppierte Schlüssel verwenden müssen, sequentielle GUIDs verwenden, um das Problem der Zufälligkeit und deren Auswirkungen auf die Leistung zu mildern.
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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.

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.

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.
