Comment utiliser MySQL en utilisant
Exemple
En temps normal, lorsque nous effectuons des requêtes de tables associées, cela ressemble généralement à ceci
select * from 表1 inner join 表2 on 表1.相同的列=表2.相同的列;
Ensuite, il peut être modifié en ceci pour avoir le même effet
select 表1的列 from 表1 inner join 表2 on 表1.相同的列=表2 .相同的列
Ensuite, il peut également être modifié en ceci
select * from 表1 inner join 表2 using(相同的列);
Le premier type
SELECT * FROM type,article where type.id=article.type_id;
Deuxième
SELECT * FROM type inner join article on type.id=article.type_id;
Troisième
SELECT type.*,article.* FROM type inner join article USING(id);
Table
CREATE TABLE `type` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '类型编号', `type_name` varchar(255) DEFAULT '' COMMENT '文章类型名称', `order_num` int(11) NOT NULL DEFAULT '0', `icon` varchar(255) DEFAULT '' COMMENT '自定义图标', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='文章类型表'; INSERT INTO `demo`.`type` (`id`, `type_name`, `order_num`, `icon`) VALUES ('1', '前端教程', '1', 'iconclass-9'); INSERT INTO `demo`.`type` (`id`, `type_name`, `order_num`, `icon`) VALUES ('2', '前端工具', '2', 'icontoolset'); INSERT INTO `demo`.`type` (`id`, `type_name`, `order_num`, `icon`) VALUES ('3', '随笔', '9', 'iconnote');
CREATE TABLE `article` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `type_id` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '文章类型编号', `title` varchar(255) DEFAULT '' COMMENT '文章标题', `article_content` text COMMENT '文章主体内容', `introduce` text COMMENT '文章简介', `add_time` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '文章发布时间', `view_count` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '浏览次数', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='文章内容表'; INSERT INTO `demo`.`article` (`id`, `type_id`, `title`, `article_content`, `introduce`, `add_time`, `view_count`) VALUES ('1', '1', 'Vue3.x 的生命周期和钩子函数', '# 简要描述\r\n\r\n- 用户注册接口\r\n\r\n 请求URL\r\n- ` http://xx.com/api/user/register `\r\n \r\n 请求方式\r\n- POST \r\n\r\n 参数\r\n\r\n|参数名|必选|类型|说明|\r\n|:---- |:---|:----- |----- |\r\n|username |是 |string |用户名 |\r\n|password |是 |string | 密码 |\r\n|name |否 |string | 昵称 |\r\n\r\n# 返回示例 \r\n\r\n```\r\n {\r\n \"error_code\": 0,\r\n \"data\": {\r\n \"uid\": \"1\",\r\n \"username\": \"12154545\",\r\n \"name\": \"吴系挂\",\r\n \"groupid\": 2 ,\r\n \"reg_time\": \"1436864169\",\r\n \"last_login_time\": \"0\",\r\n }\r\n }\r\n```\r\n\r\n返回参数说明 \r\n\r\n|参数名|类型|说明|\r\n|:----- |:-----|----- |\r\n|groupid |int |用户组id,1:超级管理员;2:普通用户 |\r\n\r\n# 备注 \r\n\r\n- 更多返回错误代码请看首页的错误代码描述', 'Vue3.x 生命周期', '1640069422', '2'); INSERT INTO `demo`.`article` (`id`, `type_id`, `title`, `article_content`, `introduce`, `add_time`, `view_count`) VALUES ('3', '3', 'Redis + NodeJS 实现一个能处理海量数据的异步任务队列系统', '在最近的业务中,接到了一个需要处理约十万条数据的需求。这些数据都以字符串的形式给到,并且处理它们的步骤是异步且耗时的(平均处理一条数据需要 25s 的时间)。如果以串行的方式实现,其耗时是相当长的:', '异步任务队列系统', '1640069422', '15');
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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.
