Penjelasan terperinci tentang penggunaan anotasi bukan nol
Penggunaan adalah untuk mengehadkan julat nilai medan dengan menetapkan kekangan medan untuk mengelakkan ralat data atau situasi yang tidak mematuhi peraturan perniagaan.
not null anotation ialah anotasi yang digunakan untuk mengekang medan jadual pangkalan data. Ia digunakan untuk menunjukkan bahawa medan itu tidak dibenarkan null.
Dalam reka bentuk pangkalan data, kekangan medan adalah salah satu cara penting untuk memastikan integriti dan konsistensi data. Dengan menetapkan kekangan medan, anda boleh mengehadkan julat nilai medan untuk mengelakkan ralat data atau situasi yang tidak mematuhi peraturan perniagaan. Anotasi bukan nol ialah salah satu kekangan yang biasa digunakan.
Apabila menggunakan anotasi bukan nol secara khusus, anda boleh menggunakan anotasi ini pada takrifan medan. Sebagai contoh, dalam bahasa Java, anda boleh menggunakan rangka kerja seperti Hibernate dan JPA untuk melaksanakan operasi pangkalan data Anotasi bukan nol boleh digunakan pada medan kelas entiti, seperti yang ditunjukkan di bawah:
@Entity @Table(name = "user") public class User { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; @Column(name = "username", nullable = false) private String username; // 省略其他字段和方法 }
Dalam. kod di atas, JPA digunakan Anotasi @Entity untuk mengisytiharkan kelas entiti, dan gunakan anotasi @Table untuk menentukan nama jadual pangkalan data yang sepadan. Anotasi @Column digunakan pada medan dan atribut nullable ditetapkan kepada false, yang bermaksud bahawa medan tidak dibenarkan kosong.
Penggunaan anotasi bukan nol mempunyai fungsi berikut:
Integriti data: Dengan menetapkan kekangan bukan nol, anda boleh memastikan bahawa nilai medan tidak kosong . Ketidaklengkapan data dielakkan. Sebagai contoh, dalam jadual pengguna, medan nama pengguna adalah unik dan mesti wujud Jika kekangan bukan nol tidak ditetapkan, nama pengguna mungkin kosong, mengakibatkan ralat dalam pertanyaan dan operasi data.
Peraturan perniagaan: bukan anotasi nol boleh digunakan untuk melaksanakan sekatan peraturan perniagaan Contohnya, medan tertentu mesti wujud dalam perniagaan Dengan menetapkan bukan kekangan batal, medan itu boleh dipaksa untuk diambil semula tidak boleh kosong.
Ketepatan pertanyaan dan operasi data: Dengan menetapkan bukan kekangan nol, ketepatan pertanyaan dan operasi pangkalan data dapat dipastikan, dan ralat operasi data yang disebabkan oleh nilai nol dapat dielakkan. Sebagai contoh, apabila melakukan pertanyaan data, jika medan tertentu mesti wujud, anda boleh menapis nilai nol melalui kekangan bukan nol untuk meningkatkan ketepatan dan kecekapan pertanyaan.
Perlu diingatkan bahawa anotasi bukan nol hanyalah salah satu kaedah kekangan, dan ia tidak menjamin ketepatan data sepenuhnya. Dalam pembangunan sebenar, ia juga perlu untuk menggabungkan kekangan lain, seperti kekangan unik, kekangan kunci asing, dsb., untuk mencapai pengesahan dan perlindungan data yang lebih ketat.
Dalam reka bentuk pangkalan data, selain menggunakan anotasi untuk menetapkan bukan kekangan nol, anda juga boleh menggunakan pernyataan DDL untuk menetapkan bukan kekangan nol semasa mencipta atau mengubah suai struktur jadual. Sebagai contoh, dalam MySQL, anda boleh menggunakan pernyataan berikut untuk mencipta jadual dan menetapkan bukan kekangan nol:
CREATE TABLE user ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, username VARCHAR(50) NOT NULL );
Ringkasnya, anotasi bukan nol ialah anotasi yang digunakan untuk mengekang medan jadual pangkalan data, yang boleh memastikan bahawa medan Nilai tidak kosong, dengan itu meningkatkan integriti dan konsistensi data. Dalam pembangunan sebenar, anda perlu memilih cara yang sesuai untuk menggunakan anotasi bukan nol berdasarkan keperluan perniagaan dan rangka kerja teknikal tertentu.
Atas ialah kandungan terperinci Penjelasan terperinci tentang penggunaan anotasi bukan nol. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]

Artikel membincangkan strategi untuk mengendalikan dataset besar di MySQL, termasuk pembahagian, sharding, pengindeksan, dan pengoptimuman pertanyaan.

Artikel ini membincangkan jadual menjatuhkan di MySQL menggunakan pernyataan Jadual Drop, menekankan langkah berjaga -jaga dan risiko. Ia menyoroti bahawa tindakan itu tidak dapat dipulihkan tanpa sandaran, memperincikan kaedah pemulihan dan bahaya persekitaran pengeluaran yang berpotensi.

MySQL menyokong empat jenis indeks: B-Tree, Hash, Full-Text, dan Spatial. 1. B-Tree Index sesuai untuk carian nilai yang sama, pertanyaan dan penyortiran. 2. Indeks hash sesuai untuk carian nilai yang sama, tetapi tidak menyokong pertanyaan dan penyortiran pelbagai. 3. Indeks teks penuh digunakan untuk carian teks penuh dan sesuai untuk memproses sejumlah besar data teks. 4. Indeks spatial digunakan untuk pertanyaan data geospatial dan sesuai untuk aplikasi GIS.

Artikel ini membincangkan membuat indeks pada lajur JSON dalam pelbagai pangkalan data seperti PostgreSQL, MySQL, dan MongoDB untuk meningkatkan prestasi pertanyaan. Ia menerangkan sintaks dan faedah mengindeks laluan JSON tertentu, dan menyenaraikan sistem pangkalan data yang disokong.
