MySQL8.0 kommt
MySQL ist ein kleines relationales Open-Source-Datenbankverwaltungssystem, das von der schwedischen Firma MySQL AB entwickelt wurde. Derzeit wird MySQL häufig auf kleinen und mittelgroßen Websites im Internet verwendet. Aufgrund der geringen Größe, der hohen Geschwindigkeit, der niedrigen Gesamtbetriebskosten und insbesondere der Eigenschaften von Open Source wählen viele kleine und mittlere Websites MySQL als Website-Datenbank, um die Gesamtbetriebskosten der Website zu senken.
Das MySQL-Entwicklungsteam hat am 12. die Veröffentlichung der MySQL 8.0.0 Development Milestone Version (DMR) angekündigt! Manche Leute mögen überrascht sein, warum MySQL von 5.x auf 8.0 gesprungen ist. Tatsächlich existierte die MySQL 5.x-Serie viele Jahre lang. Vor der Übernahme durch Oracle war sie 5.1 und wurde seit der Übernahme auf 5.x beibehalten, z. B. 5.5, 5.6, 5.7 usw. Wenn Sie dem ursprünglichen Veröffentlichungsrhythmus folgen, können Sie sich 5.6.x tatsächlich als 6.x und 5.7.x als 7.x vorstellen. Deshalb haben wir gerade die Versionsbenennungsmethode geändert.
Die dieses Mal veröffentlichte Entwicklungsversion von MySQL 8.0.0 weist jedoch noch viele Highlights auf.
Highlights von MySQL 8.0.0
Transaktionsdatenwörterbuch, vollständig getrennt von der MyISAM-Speicher-Engine
Das Datenwörterbuch wurde wirklich in einige Tabellen in InnoDB eingefügt, nicht mehr in FRM. TRG-, PAR-Dateien sind erforderlich! Informationsschema wird jetzt als Ansicht der Datenwörterbuchtabellen angezeigt. Grundsätzlich ist der Datentabellentyp MyISAM überhaupt nicht erforderlich und alle Systemtabellen können in InnoDB abgelegt werden.
SQL-Rolle
Eine Rolle ist eine Sammlung von Berechtigungen. Sie können Rollen erstellen, einem Benutzer Rollen zuweisen und entziehen. Dies ist praktisch für die Berechtigungsverwaltung.
Der Zeichensatz utf8mb4 wird zum Standardzeichensatz und unterstützt Unicode 9.
Der Standardzeichensatz wird von latin1 in utf8mb4 geändert, und die Standardsortierungssortierung wird von latin1_swedish_ci in utf8mb4_800_ci_ai geändert.
Unsichtbare Indizes
Einige Indizes können auf unsichtbar gesetzt werden, sodass der SQL-Optimierer sie nicht verwendet, sie aber weiterhin im Hintergrund aktualisiert werden. Die Sicht kann bei Bedarf jederzeit wiederhergestellt werden.
Bitoperationen können an Binärdaten ausgeführt werden
Bitoperationen können nicht nur an BIGINT ausgeführt werden, sondern ab 8.0 auch Bitoperationen an [VAR]BINARY/[TINY|MEDIUM|LONG] BLOB werden ebenfalls unterstützt.
Verbesserte Operationen auf IPv6 und UUID
INET6_ATON() und INET6_NTOA() können jetzt Bitoperationen ausführen, da INET6_ATON() jetzt den Datentyp VARBINARY(16) (128 Bit) zurückgibt. UUID-Operationen wurden verbessert und drei neue Funktionen UUID_TO_BIN(), BIN_TO_UUID() und IS_UUID() wurden eingeführt. MySQL verfügt nicht über spezielle IPv6- und UUID-Datentypen, sondern wird im Datentyp VARBINARY(16) gespeichert.
Persistente globale Variablen
Mit SET PERSIST können Sie persistente globale Variablen festlegen, die auch bei einem Neustart des Servers erhalten bleiben.
Verbesserungen am Leistungsschema der Leistungsdatenbank
Zum Beispiel wurden der Leistungsdatenbank mehr als 100 Indizes hinzugefügt, um einen schnelleren Abruf zu ermöglichen.
Umgestalten des SQL-Analysators
Kontinuierliche und schrittweise Verbesserung des SQL-Analysators. Der alte Parser hatte aufgrund seiner syntaktischen Komplexität und seines Top-Down-Parsing-Ansatzes erhebliche Einschränkungen, was seine Wartung und Erweiterung erschwerte.
Kostenmodell
InnoDB-Puffer können jetzt schätzen, wie viele Tabellen und Indizes sich im Hauptspeicher-Cache befinden, sodass der Optimierer bei der Auswahl erkennen kann, ob die Daten im Speicher gespeichert werden können oder nicht Zugriffsmethode. Muss auf der Festplatte gespeichert werden.
Histogramme
Durch die Verwendung von Histogrammen können Benutzer oder Datenbankadministratoren Statistiken zur Datenverteilung erstellen, die zur Abfrageoptimierung verwendet werden können, um optimierte Abfragelösungen zu finden.
Scan-Leistung verbessern
Die Leistung der InnoDB-Bereichsabfrage wurde verbessert, wodurch die Leistung der vollständigen Tabellenabfrage und der Bereichsabfrage um 5–20 % verbessert werden kann.
BLOB rekonstruieren
Die Rekonstruktion von BLOB beschleunigt Fragment-Lese-/Aktualisierungsvorgänge und kann JSON-Datenvorgänge beschleunigen.
Persistenter Auto-Inkrement-Wert
InnoDB speichert den Maximalwert der Auto-Inkrement-Sequenz im Redo-Log. Diese Verbesserung behebt auch einen sehr alten Fehler Nummer 199.
Temporäre Tabellen
Entfernen Sie die Unterstützung für komprimierte temporäre Tabellen und speichern Sie temporäre Tabellenmetadaten im Speicher.
Weitere wichtige Verbesserungen und Details finden Sie in der Release-Ankündigung von MySQL 8.0.0 [1] und hier [2].
Download
Derzeit ist 8.0.0 noch eine Entwicklungsversion. Wenn Sie die neuesten Funktionen erleben und testen möchten, können Sie die Installationspakete für jede Plattform von dev.mysql.com herunterladen. 3]. Allerdings wird das MySQL-Softwarepaket immer größer und das Binärpaket auf der Linux-Plattform ist fast 1 GB groß. Wenn Sie es in einer Produktionsumgebung verwenden, verwenden Sie bitte weiterhin die 5.7-Serie, bevor 8.0 in die stabile Version gelangt. Die neueste Version ist die 5.7.15 GA-Version – die nur mehr als 600 MB groß ist.
Der neueste Quellcode ist auf GitHub verfügbar. Viele davon sind Beiträge der Chinesen.
Ab MySQL 8.0 wird die Funktion „Hidden Index“, auch unsichtbarer Index genannt, unterstützt. Bei unsichtbaren Indizes ignoriert der Optimierer sie einfach. Mit dieser Funktion können wir das Verhalten des Optimierers beeinflussen. Darüber hinaus kann dies auch als Puffer betrachtet werden, bevor ein Index gelöscht wird. Beobachten Sie dann, ob die Anwendung normal ist oder ob ein Fehler vorliegt. Wenn alles in Ordnung ist, löschen Sie ihn endgültig .
Entsprechender Versionshinweis von 8.0.0:
Testen
# 创建一个普通的表t1,只带主键 mysql> create table t1 (a int primary key auto_increment, b int, c int, d int); Query OK, 0 rows affected (0.67 sec) # 增加一个索引 mysql> alter table t1 add key(b); Query OK, 0 rows affected (0.06 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> show indexes from t1\G *************************** 1. row *************************** Table: t1 Non_unique: 0 Key_name: PRIMARY Seq_in_index: 1 Column_name: a Collation: A Cardinality: 0 Sub_part: NULL Packed: NULL Null: Index_type: BTREE Comment: Index_comment: Visible: YES *************************** 2. row *************************** Table: t1 Non_unique: 1 Key_name: b Seq_in_index: 1 Column_name: b Collation: A Cardinality: 0 Sub_part: NULL Packed: NULL Null: YES Index_type: BTREE Comment: Index_comment: Visible: YES 2 rows in set (0.01 sec) 从show indexes的visible列显示了,这两个索引都是可见的。 # Load some data insert into t1 select NULL, rand()*100000, rand()*10000,rand()*10000; insert into t1 select NULL, rand()*100000, rand()*10000,rand()*10000 from t1; insert into t1 select NULL, rand()*100000, rand()*10000,rand()*10000 from t1; .... analyze table t1; mysql> explain select * from t1 where b > 5000 limit 10; +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------+ | 1 | SIMPLE | t1 | NULL | range | b | b | 5 | NULL | 1932 | 100.00| Using index condition | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec 可以看到索引b被使用到 # 修改索引b为不可见 mysql> alter table t1 alter index b invisible; Query OK, 0 rows affected (0.05 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> show indexes from t1\G *************************** 1. row *************************** Table: t1 Non_unique: 0 Key_name: PRIMARY Seq_in_index: 1 Column_name: a Collation: A Cardinality: 2048 Sub_part: NULL Packed: NULL Null: Index_type: BTREE Comment: Index_comment: Visible: YES *************************** 2. row *************************** Table: t1 Non_unique: 1 Key_name: b Seq_in_index: 1 Column_name: b Collation: A Cardinality: 2029 Sub_part: NULL Packed: NULL Null: YES Index_type: BTREE Comment: Index_comment: Visible: NO 2 rows in set (0.01 sec) mysql> explain select * from t1 where b > 5000 limit 10\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t1 partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 2048 filtered: 33.33 Extra: Using where 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) 当索引被修改为invisible后,优化器将不再选择这个索引 # 将索引重新修改为可见 mysql> alter table t1 alter index b visible; Query OK, 0 rows affected (0.05 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> explain select * from t1 where b > 5000 limit 10\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t1 partitions: NULL type: range possible_keys: b key: b key_len: 5 ref: NULL rows: 1932 filtered: 100.00 Extra: Using index condition 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) # 你也可以在创建索引的时候显式指定是否可见 mysql> alter table t1 add key(c) invisible; Query OK, 0 rows affected (0.12 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> show indexes from t1 where key_name = 'c'\G *************************** 1. row *************************** Table: t1 Non_unique: 1 Key_name: c Seq_in_index: 1 Column_name: c Collation: A Cardinality: 1848 Sub_part: NULL Packed: NULL Null: YES Index_type: BTREE Comment: Index_comment: Visible: NO 1 row in set (0.01 sec) # 或者在建表时指定关键字 mysql> create table t2 (a int primary key, b int, key(b) invisible); Query OK, 0 rows affected (0.67 sec) # 但primary key不可以设置为不可见 mysql> drop table t2; Query OK, 0 rows affected (0.03 sec) mysql> create table t2 (a int, b int, primary key(a) invisible); ERROR 3522 (HY000): A primary key index cannot be invisible

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Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

Der Unterschied zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index ist: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die für die Abfrage nach Primärschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterierte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger auf Datenzeilen und ist für nicht-primäre Schlüsselspaltenabfragen geeignet.

MySQL und Mariadb können koexistieren, müssen jedoch mit Vorsicht konfiguriert werden. Der Schlüssel besteht darin, jeder Datenbank verschiedene Portnummern und Datenverzeichnisse zuzuordnen und Parameter wie Speicherzuweisung und Cache -Größe anzupassen. Verbindungspooling, Anwendungskonfiguration und Versionsunterschiede müssen ebenfalls berücksichtigt und sorgfältig getestet und geplant werden, um Fallstricke zu vermeiden. Das gleichzeitige Ausführen von zwei Datenbanken kann in Situationen, in denen die Ressourcen begrenzt sind, zu Leistungsproblemen führen.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

MySQL unterstützt vier Indextypen: B-Tree, Hash, Volltext und räumlich. 1.B-Tree-Index ist für die gleichwertige Suche, eine Bereichsabfrage und die Sortierung geeignet. 2. Hash -Index ist für gleichwertige Suche geeignet, unterstützt jedoch keine Abfrage und Sortierung von Bereichs. 3. Die Volltextindex wird für die Volltext-Suche verwendet und ist für die Verarbeitung großer Mengen an Textdaten geeignet. 4. Der räumliche Index wird für die Abfrage für Geospatial -Daten verwendet und ist für GIS -Anwendungen geeignet.
