Comment implémenter le mappage de données Scott dans MySQL
1, SQL
DROP TABLE IF EXISTS `tb_dept`; CREATE TABLE `tb_dept` ( `deptno` tinyint(2) UNSIGNED NOT NULL COMMENT '部门编号', `dname` varchar(14) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '部门名称', `loc` varchar(13) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '部门地址', PRIMARY KEY (`deptno`) USING BTREE ) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic; INSERT INTO `tb_dept` VALUES (10, 'ACCOUNTING', 'NEW YORK'); INSERT INTO `tb_dept` VALUES (20, 'RESEARCH', 'DALLAS'); INSERT INTO `tb_dept` VALUES (30, 'SALES', 'CHICAGO'); INSERT INTO `tb_dept` VALUES (40, 'OPERATIONS', 'BOSTON'); ------------------------------------------------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `tb_emp`; CREATE TABLE `tb_emp` ( `empno` int(4) UNSIGNED NOT NULL, `ename` varchar(10) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL, `job` varchar(9) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL, `mgr` int(4) UNSIGNED NULL DEFAULT NULL, `hiredate` date NULL DEFAULT NULL, `sal` decimal(7, 2) NULL DEFAULT NULL, `comm` decimal(7, 2) NULL DEFAULT NULL, `deptno` tinyint(2) UNSIGNED NULL DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`empno`) USING BTREE, INDEX `deptno`(`deptno`) USING BTREE, CONSTRAINT `tb_emp_ibfk_1` FOREIGN KEY (`deptno`) REFERENCES `tb_dept` (`deptno`) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE RESTRICT ) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic; INSERT INTO `tb_emp` VALUES (7369, 'SMITH', 'CLERK', 7902, '1980-12-17', 800.00, NULL, 20); INSERT INTO `tb_emp` VALUES (7499, 'ALLEN', 'SALESMAN', 7698, '1981-02-20', 1600.00, 300.00, 30); INSERT INTO `tb_emp` VALUES (7521, 'WARD', 'SALESMAN', 7698, '1981-02-22', 1250.00, 500.00, 30); INSERT INTO `tb_emp` VALUES (7566, 'JONES', 'MANAGER', 7839, '1981-04-02', 2975.00, NULL, 20); INSERT INTO `tb_emp` VALUES (7654, 'MARTIN', 'SALESMAN', 7698, '1981-09-28', 1250.00, 1400.00, 30); INSERT INTO `tb_emp` VALUES (7698, 'BLAKE', 'MANAGER', 7839, '1981-05-01', 2850.00, NULL, 30); INSERT INTO `tb_emp` VALUES (7782, 'CLARK', 'MANAGER', 7839, '1981-06-09', 2450.00, NULL, 10); INSERT INTO `tb_emp` VALUES (7788, 'SCOTT', 'ANALYST', 7566, '1987-04-19', 3000.00, NULL, 20); INSERT INTO `tb_emp` VALUES (7839, 'KING', 'PRESIDENT', NULL, '1981-11-17', 5000.00, NULL, 10); INSERT INTO `tb_emp` VALUES (7844, 'TURNER', 'SALESMAN', 7698, '1981-09-08', 1500.00, 0.00, 30); INSERT INTO `tb_emp` VALUES (7876, 'ADAMS', 'CLERK', 7788, '1987-05-23', 1100.00, NULL, 20); INSERT INTO `tb_emp` VALUES (7900, 'JAMES', 'CLERK', 7698, '1981-12-03', 950.00, NULL, 30); INSERT INTO `tb_emp` VALUES (7902, 'FORD', 'ANALYST', 7566, '1981-12-03', 3000.00, NULL, 20); INSERT INTO `tb_emp` VALUES (7934, 'MILLER', 'CLERK', 7782, '1982-01-23', 1300.00, NULL, 10);
2, classe d'entité
2.1, Dept.java
/** * 部门 * @author HC * */ public class Dept { /** * 部门编号 */ private Integer deptno; /** * 部门名称 */ private String dname; /** * 部门地址 */ private String loc; public Dept() { } public Dept(Integer deptno, String dname, String loc) { this.deptno = deptno; this.dname = dname; this.loc = loc; } public Integer getDeptno() { return deptno; } public void setDeptno(Integer deptno) { this.deptno = deptno; } public String getDname() { return dname; } public void setDname(String dname) { this.dname = dname; } public String getLoc() { return loc; } public void setLoc(String loc) { this.loc = loc; } @Override public String toString() { return "Dept{" + "deptno=" + deptno + ", dname='" + dname + '\'' + ", loc='" + loc + '\'' + '}'; } }
2.2, Emp.java
/** * 员工 * @author HC */ public class Emp { /** * 员工编号 */ private Integer empno; /** * 员工姓名 */ private String ename; /** * 工作 */ private String job; /** * 上级领导编号 */ private Integer mgr; /** * 受雇日期 */ private LocalDate hiredate; /** * 薪资 */ private Double sal; /** * 奖金 */ private Double comm; /** * 部门编号 */ private Integer deptno; public Emp() { } public Emp(Integer empno, String ename, String job, Integer mgr, LocalDate hiredate, Double sal, Double comm, Integer deptno) { this.empno = empno; this.ename = ename; this.job = job; this.mgr = mgr; this.hiredate = hiredate; this.sal = sal; this.comm = comm; this.deptno = deptno; } public Integer getEmpno() { return empno; } public void setEmpno(Integer empno) { this.empno = empno; } public String getEname() { return ename; } public void setEname(String ename) { this.ename = ename; } public String getJob() { return job; } public void setJob(String job) { this.job = job; } public Integer getMgr() { return mgr; } public void setMgr(Integer mgr) { this.mgr = mgr; } public LocalDate getHiredate() { return hiredate; } public void setHiredate(LocalDate hiredate) { this.hiredate = hiredate; } public Double getSal() { return sal; } public void setSal(Double sal) { this.sal = sal; } public Double getComm() { return comm; } public void setComm(Double comm) { this.comm = comm; } public Integer getDeptno() { return deptno; } public void setDeptno(Integer deptno) { this.deptno = deptno; } @Override public String toString() { return "Emp{" + "empno=" + empno + ", ename='" + ename + '\'' + ", job='" + job + '\'' + ", mgr=" + mgr + ", hiredate=" + hiredate + ", sal=" + sal + ", comm=" + comm + ", deptno=" + deptno + '}'; } }
3, code de simulation de base de données
public class DB { private static List<Emp> emps = new ArrayList<>(); private static List<Dept> depts = new ArrayList<>(); static { depts.add(new Dept(10,"ACCOUNTING","NEWYORK")); depts.add(new Dept(20,"RESEARCH","DALLAS")); depts.add(new Dept(30,"SALES","CHICAGO")); depts.add(new Dept(40,"OPERATIONS","BOSTON")); emps.add(new Emp(7369, "SMITH", "CLERK", 7902,LocalDate.of(1980, 12, 17), 800D, null, 20)); emps.add(new Emp(7499, "ALLEN", "SALESMAN", 7698, LocalDate.of(1981, 2, 20), 1600D, 300D, 30)); emps.add(new Emp(7521, "WARD", "SALESMAN", 7698, LocalDate.of(1981, 2, 22), 1250D, 500D, 30)); emps.add(new Emp(7566, "JONES", "MANAGER", 7893, LocalDate.of(1981, 4, 2), 2975D, null, 20)); emps.add(new Emp(7654, "MARTIN", "SALESMAN", 7698, LocalDate.of(1981, 9, 28), 1250D, 1400D, 30)); emps.add(new Emp(7698, "BLAKE", "MANAGER", 7839, LocalDate.of(1981, 5, 1), 2850D, null, 30)); emps.add(new Emp(7782, "CLARK", "MANAGER", 7839, LocalDate.of(1981, 6, 9), 2450D, 600D, 10)); emps.add(new Emp(7788, "SCOTT", "ANALYST", 7566, LocalDate.of(1987, 4, 19), 3000D, null, 20)); emps.add(new Emp(7839, "KING", "PRESIDENT", null, LocalDate.of(1981, 11, 17), 5000D, null, 10)); emps.add(new Emp(7844, "TURNER", "SALESMAN", 7698, LocalDate.of(1981, 9, 8), 1500D, null, 30)); emps.add(new Emp(7876, "ADAMS", "CLERK", 7788, LocalDate.of(1987, 5, 23), 1100D, 350D, 20)); emps.add(new Emp(7900, "JAMES", "CLERK", 7698, LocalDate.of(1981, 12, 3), 950D, null, 30)); emps.add(new Emp(7902, "FORD", "ANALYST", 7566, LocalDate.of(1981, 12, 3), 3000D, null, 20)); emps.add(new Emp(7934, "MILLER", "CLERK", 7782, LocalDate.of(1982, 1, 23), 1300D, 400D, 10)); } public static List<Emp> getEmps() { return emps; } public static List<Dept> getDepts() { return depts; } }
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Compétences en matière de traitement de la structure des Big Data : Chunking : décomposez l'ensemble de données et traitez-le en morceaux pour réduire la consommation de mémoire. Générateur : générez des éléments de données un par un sans charger l'intégralité de l'ensemble de données, adapté à des ensembles de données illimités. Streaming : lisez des fichiers ou interrogez les résultats ligne par ligne, adapté aux fichiers volumineux ou aux données distantes. Stockage externe : pour les ensembles de données très volumineux, stockez les données dans une base de données ou NoSQL.

Les performances des requêtes MySQL peuvent être optimisées en créant des index qui réduisent le temps de recherche d'une complexité linéaire à une complexité logarithmique. Utilisez PreparedStatements pour empêcher l’injection SQL et améliorer les performances des requêtes. Limitez les résultats des requêtes et réduisez la quantité de données traitées par le serveur. Optimisez les requêtes de jointure, notamment en utilisant des types de jointure appropriés, en créant des index et en envisageant l'utilisation de sous-requêtes. Analyser les requêtes pour identifier les goulots d'étranglement ; utiliser la mise en cache pour réduire la charge de la base de données ; optimiser le code PHP afin de minimiser les frais généraux.

La sauvegarde et la restauration d'une base de données MySQL en PHP peuvent être réalisées en suivant ces étapes : Sauvegarder la base de données : Utilisez la commande mysqldump pour vider la base de données dans un fichier SQL. Restaurer la base de données : utilisez la commande mysql pour restaurer la base de données à partir de fichiers SQL.

Comment insérer des données dans une table MySQL ? Connectez-vous à la base de données : utilisez mysqli pour établir une connexion à la base de données. Préparez la requête SQL : Écrivez une instruction INSERT pour spécifier les colonnes et les valeurs à insérer. Exécuter la requête : utilisez la méthode query() pour exécuter la requête d'insertion en cas de succès, un message de confirmation sera généré.

L'un des changements majeurs introduits dans MySQL 8.4 (la dernière version LTS en 2024) est que le plugin « MySQL Native Password » n'est plus activé par défaut. De plus, MySQL 9.0 supprime complètement ce plugin. Ce changement affecte PHP et d'autres applications

Pour utiliser les procédures stockées MySQL en PHP : Utilisez PDO ou l'extension MySQLi pour vous connecter à une base de données MySQL. Préparez l'instruction pour appeler la procédure stockée. Exécutez la procédure stockée. Traitez le jeu de résultats (si la procédure stockée renvoie des résultats). Fermez la connexion à la base de données.

La création d'une table MySQL à l'aide de PHP nécessite les étapes suivantes : Connectez-vous à la base de données. Créez la base de données si elle n'existe pas. Sélectionnez une base de données. Créer un tableau. Exécutez la requête. Fermez la connexion.

La base de données Oracle et MySQL sont toutes deux des bases de données basées sur le modèle relationnel, mais Oracle est supérieur en termes de compatibilité, d'évolutivité, de types de données et de sécurité ; tandis que MySQL se concentre sur la vitesse et la flexibilité et est plus adapté aux ensembles de données de petite et moyenne taille. ① Oracle propose une large gamme de types de données, ② fournit des fonctionnalités de sécurité avancées, ③ convient aux applications de niveau entreprise ; ① MySQL prend en charge les types de données NoSQL, ② a moins de mesures de sécurité et ③ convient aux applications de petite et moyenne taille.
