mysql索引与视图_MySQL
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原始表student字段:
mysql> select column_name,data_type -> from information_schema.columns -> where table_name = 'student';+-------------+-----------+| column_name | data_type |+-------------+-----------+| stu_id | int || stu_name | varchar || stu_tel | int || stu_score | int |+-------------+-----------+4 rows in set (0.01 sec)
mysql> select * from student;+--------+----------+---------+-----------+| stu_id | stu_name | stu_tel | stu_score |+--------+----------+---------+-----------+| 1 | a | 151 | 60 || 2 | b | 152 | 61 || 3 | c | 153 | 62 || 4 | d | 154 | 63 |+--------+----------+---------+-----------+4 rows in set (0.00 sec)
索引创建格式:
create [ <index type> ] index <index name> [ using {btree | hash} ] on table specification ( <column in index> [,<column in index> ] )<index type> := unique | fulltext | spatial<column in index>:=<column name> [asc | desc]
创建一个最简单的索引:
mysql> create index stu_index -> on student(stu_id);Query OK, 0 rows affected (0.36 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
如果没有指定using声明的话,mysql自动创建一个B树。所以上面的索引其实是这样子的:
mysql> create index stu_index using btree -> on student(stu_id asc);Query OK, 0 rows affected (0.19 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
也可以为多个列创建唯一的索引:
mysql> create unique index stu_index using hash -> on student(stu_id,stu_name);Query OK, 0 rows affected (0.19 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> alter table student -> add unique index stu_index2 -> using hash (stu_tel);Query OK, 0 rows affected (0.36 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> drop index stu_index on student;Query OK, 0 rows affected (0.22 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> create table student( -> stu_id int primary key, -> stu_name varchar(5) not null, -> stu_tel int(5) unique, -> stu_score int(2), -> index stu_index(stu_id) -> );
只需在表的最后添加创建索引的语句即可。
视图是数据库中的虚拟表,它存储的不是自己的内容,而是经过select从其他表整合而来的。当其他表的内容改变是,视图内的内容跟着改变。在一定条件下,对视图的更新也将改变源表。
创建视图:
create [ or replace ] view <view name> [<column list>] as <table expression> [with [ cascaded |local ] check option ]mysql> create view view1 as -> (select * from student);Query OK, 0 rows affected (0.16 sec)
mysql> select * from view1;+--------+----------+---------+-----------+| stu_id | stu_name | stu_tel | stu_score |+--------+----------+---------+-----------+| 1 | a | 151 | 60 || 2 | b | 152 | 61 || 3 | c | 153 | 62 || 4 | d | 154 | 63 |+--------+----------+---------+-----------+4 rows in set (0.00 sec)
创建视图时还可以更改原始列名。
mysql> create or replace view view1(id,name,tel,score) as -> (select * from student);Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
mysql> select * from view1;+----+------+------+-------+| id | name | tel | score |+----+------+------+-------+| 1 | a | 151 | 60 || 2 | b | 152 | 61 || 3 | c | 153 | 62 || 4 | d | 154 | 63 |+----+------+------+-------+4 rows in set (0.00 sec)
删除视图:
drop view view1;

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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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

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.
