一、mysql使用入门_MySQL
1 mysql -h localhost -u root -p123456 登录mysql服务器 2 show databases 列出所拥有的数据库 3 use www 选择一个www的数据库 4 show tables 列出该库的数据表 5 create table emp (id int auto_increment,name varchar(20),birdate date); 创建一个emp表,有id,name,birdate三个字段 6 insert into emp values(null,'Libin','2014-07-06'); 插入一条数据 7 insert into emp values(null,'Libin','2014-07-06'),(null,'Min','2014-07-07') 插入多条数据 8 update emp set name = 'Php' where name = 'Libin'; 修改单个字段数据 9 delete from emp where name = 'Php'; 删除符合条件的数据10 alter table emp modify name char(125); 修改单个字段的属性,注:modify不能修改字段名11 alter table emp change name cname char(125); 修改单个字段的属性,并能修改字段名次12 alter table emp modify name char(200) first | after birdate 修改单个字段的属性,并指定修改后的位置13 alter table emp add column sex tinyint(1) first | after name 增加一个字段,并可以指定它的位置14 alter table emp delete column sex 删除一个字段15 describe emp 查看一个表的结构 = desc emp16 show create table emp 同上,但更详细17 drop table emp 删除一个表18 select * from emp 查询emp表所有数据19 select name from emp 只查询emp表的name字段20 select distinct name from emp 查询name不重复的数据21 select * from emp where name = 'Php'; 查询name条件为php的数据22 select * from emp where name = 'Php' order by id desc | asc; 条件并排序23 select max(id),min(id),sum(id) from emp 查询最大、最小、总计的id的数据24 select * from emp limit 2 只要2条数据25 select * from emp limit 9,10 从第10条数据开始,取10条数据26 select count(id) from emp 求出一共有多少条数据27 select * from emp where id in(select id from emp where name = 'Php' or name = 'Libin') 子查询,首先查询name为php或libin的id,然后通过in查询所有能匹配id的数据28 select a.name,b.name from emp as a,emp as b where a.id=b.id and a.id=100 id为100的内联(表联)29 select a.name,b.name from emp as a left join emp as b on a.id=b.id where a.id = 100 id为100的左连接30 select a.name,b.name from emp as a right join emp as b on a.id=b.id where a.id = 100 id为100的右连接31 32 DCL::33 grant select,insert on www.* to 'test'@'localhost' identified by '123456' 给www下所有的表创建一个只有select跟insert权限的用户test,密码为12345634 revoke insert on www.* from 'test'@'localhost' 收回test的insert权限35 36 concat('Li','Bin') 字符串拼接函数,可对查询的结果字段直接进行拼接37 38 select '<?php echo 100;?>' into outfile 'c://qqq.php' 文本输出,简直是个危险的漏洞39 select load_file('c://qqq.php'); 读取一个文本

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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.

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 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.

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 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.

Vereinfachung der Datenintegration: AmazonRDSMYSQL und Redshifts Null ETL-Integration Die effiziente Datenintegration steht im Mittelpunkt einer datengesteuerten Organisation. Herkömmliche ETL-Prozesse (Extrakt, Konvertierung, Last) sind komplex und zeitaufwändig, insbesondere bei der Integration von Datenbanken (wie AmazonRDSMysQL) in Data Warehouses (wie Rotverschiebung). AWS bietet jedoch keine ETL-Integrationslösungen, die diese Situation vollständig verändert haben und eine vereinfachte Lösung für die Datenmigration von RDSMysQL zu Rotverschiebung bietet. Dieser Artikel wird in die Integration von RDSMYSQL Null ETL mit RedShift eintauchen und erklärt, wie es funktioniert und welche Vorteile es Dateningenieuren und Entwicklern bringt.
