MySQL数据库 库名：db_name 表名： table_name1 table_name2
查看MySQL数据库中特定表的详细设计信息，可以使用DESCRIBE命令，该命令可以显示出表中所有列的名称、数据类型、默认值、空值约束、键约束等信息。例如：
当你新接触一个数据库,对其中的数据库,表,字段什么的都不清楚,这时候需要查找某个字段,怎么办呢? 比如,你新接触了一个数据库,其中有20多个库,每个库里面有500+的表格,你这个时候想找用户的昵称字段
MySQL是一个多用户管理的数据库，可以为不同用户分配不同的权限，分为root用户和普通用户，root用户为超级管理员，拥有所有权限，而普通用户拥有指定的权限。
1、今天发生了一件有意思的事情，传输的数据大于标准定的字段长度了，我把字段长度调大了，把数据传输过来了。谁知道，人家的数据不符合标准，要删除了重新搞，那么你如何将超长的数据删除呢，或者将超长的数据查询出来。
Mysql安装目录 数据库目录 /var/lib/mysql/ 配置文件 /usr/share/mysql（mysql.server命令及配置文件） 相关命令 /usr/bin(mysqladmin mysqldump等命令) 启动脚本 /etc/init.d/mysql（启动脚本文件mysql的目录）
最近涉及数据库相关操作较多，公司现有规范也不是太全面，就根据网上各路大神的相关规范，整理了一些自用的规范用法，万望指正。
编辑Mysql 配置文件(my.cnf),在[mysqld]字段添加以下几行,记录超过1秒请求的SQL语句:
学习了http://www.cnblogs.com/fnng/p/3565912.html
如果不查询表中所有的列，尽量避免使用 SELECT *，因为它会进行全表扫描，不能有效利用索引，增大了数据库服务器的负担，以及它与应用程序客户端之间的网络 IO 开销。
测试接口相信很多人第一时间会直接拿着开发写的接口文档开始测试，其实对于接口测试，在测试前也是要先深入理解需求，只有理解了需求，才能更好地完善测试用例的覆盖度
对一个程序来说，由于数据库资源的绝对宝贵性（无法无限扩展），所以数据库必须合理的运行使用。以保证高效、稳定、安全的运行。数据库设计得好， 系统健步如飞；数据库设计不好，系统蹒跚前行。今天介绍数据库的设计原则和规范，你知道得越多，你不知道的越多。你知道多少呢？
备注：如果Python版本为Python 3，使用如下安装方式 pip3 install MySQL client
数据库环境 dev：开发环境，开发可读写，可修改表结构。开发人员可以修改表结构，可以随意修改其中的数据但是需要保证不影响其他开发同事。 qa：测试环境，开发可读写，开发人员可以通过工具修改表结构。 sim：模拟环境，开发可读写，发起上线请求时，会先在这个环境上进行预执行，这个环境也可供部署上线演练或压力测试使用。 real：生产数据库从库（准实时同步），只读环境，不允许修改数据，不允许修改表结构，供线上问题查找，数据查询等使用。 online：线上环境，开发人员不允许直接在线上环境进行数据库操作，如果需要操
这个系统有一个会员表 有下列字段： 会员编号 INT 会员姓名 VARCHAR(10) 会员身份证号码 VARCHAR(18) 会员电话 VARCHAR(10) 会员住址 VARCHAR(50) 会员备注信息 TEXT
提到MySQL优化，索引优化是必不可少的。其中一种优化方式 ——索引优化，添加合适的索引能够让项目的并发能力和抗压能力得到明显的提升。
小伙伴在平常有没有遇到以下这种情况：遇到技术难题时，网上教程一堆堆，优秀的很多，但也有很多是过时的，或者是copy来copy去，甚至错别字都没改。
MySQL索引（index）: 是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,所以索引的本质就是数据结构!
对于数据库来说安装，部署几乎是一次性的。后期的管理和优化是持续性的工作。 对于MySQL来说，可以说90%问题都在SQL语句上面。从问题SQL的筛选和优化，在MySQL环境下常用哪些方式。(以下版本是MySQL8.0.23） MySQL优化前置知识基础
win:C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0\my.ini
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create database db2 DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4;
WEB 数据库管理平台简介 给大家推荐一个自研的开源 WEB 版数据库管理工具：kb-dms 开源项目地址:[kb-dms] ，如果能帮到你，请帮忙点个星。谢谢~ 本工具主要有以下特点： 权限控制： 避免数据源权限不可控的风险，避免数据、库表被无故修改。 误操作拦截： SQL 语句不小心写错，不用担心，该工具将阻断相应 SQL 的执行，保障数据的安全。 记录可追踪： 所有的 SQL 执行记录都会被该工具记录，方便数据的恢复和定责。 操作体验： 该工具的操作体验与客户端基本无异，而且还开发了很多新功能，方便大
在数据库系统中，SQL语句不区分大小写(建议用大写) SQL语句可单行或多行书写，以“;”结尾 关键词不能跨多行或简写 用空格和缩进来提高语句的可读性 子句通常位于独立行，便于编辑，提高可读性 注释： SQL标准： /*注释内容*/ 多行注释 -- 注释内容 单行注释，注意有空格 MySQL注释： #
为了使索引的使用效率更高，在创建索引时，必须考虑在哪些字段上创建索引；溪源给大家整理了以下基本原则：
相信这内连接，左连接什么的大家都比较熟悉了，当然还有左外连接什么的，基本用不上我就不贴出来了。这图只是让大家回忆一下，各种连接查询。 然后要告诉大家的是，需要根据查询的情况，想好使用哪种连接方式效率更高。
我们有需求：将PDManer文件中的”数据表”生成”逻辑模型清单”，很显然，PDManer是没有”逻辑模型清单”这个功能的。项目急，任务重，我们不得不找一些快速解决方案，代替我们人工复制粘贴逻辑模型清单的内容。
介绍 web版 linux(终端[终端回放] 文件 脚本 进程)、数据库（mysql postgres）、redis(单机 哨兵 集群)、mongo统一管理操作平台 开发语言与主要框架 前端：typescript、vue3、element-plus 后端：golang、gin、gorm 系统相关资料 项目文档: https://objs.gitee.io/mayfly-go-docs 系统操作视频: https://space.bilibili.com/484091081/channel/collectio
数据库索引是一种数据结构，用于加速数据库查询操作。它是一个单独的数据结构，存储了特定列的值以及指向包含这些值的数据行的指针。通过使用索引，数据库可以更快速地定位和检索数据，而不必扫描整个表。
在如今分布式、高并发、各种负载纵横天下的时代，支持高访问量成为检验一个系统合不合格的重要标准，然而我们除了在运算过程中要求系统更加效率外，在最终的数据存储过程中也希望其能够准确。
继上一篇博客《MySQL的索引知识学习笔记》之后，我再记录一篇MySQL执行计划方面的博客，本博客是我在学习尚硅谷的学习教程后，做的笔记，当然我不是为了所谓宣传，仅仅是学习记录的笔记。本来可以不分享出来，不过，分享出来的笔记不仅可以给网上的学习者参考学习，同时写在csdn比较方便，可以支持图片上传，也方便自己以后查找复习
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Beekeeper Studio 是一款开源的 SQL 编辑器和数据库管理工具,支持如下数据库。 SQLite MySQL MariaDB Postgres CockroachDB SQL Server Amazon Redshift 📷 📷 📷 GitHub数据 11.6k stars 85 watching 607 forks 开源地址:https://github.com/beekeeper-studio/beekeeper-studio 功能特点 安全连接。除了正常的连接，也可以使用 SSL 加密连
本篇是MySQL知识体系总结系列的第二篇，该篇的主要内容是通过explain逐步分析sql，并通过修改sql语句与建立索引的方式对sql语句进行调优，也可以通过查看日志的方式，了解sql的执行情况，还介绍了MySQL数据库的行锁和表锁。
N个机台将业务数据发送至服务器，服务器程序将数据入库至MySQL数据库。服务器中的javaweb程序将数据展示到网页上供用户查看。
没有特殊要求（即 Innodb 无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用 Innodb 存储引擎（MySQL5.5 之前默认使用 Myisam，5.6 以后默认的为 Innodb）。
良好的逻辑设计和物理设计是高性能的基石， 应该根据系统将要执行的查询语句来设计schema, 这往往需要权衡各种因素。
上一篇试着进行了solr的安装和配置，以及如何solr的检索，今天试着简单的将solr连接MySQL数据库(才尝试了单表、一对多和多对多的还有待研究) 1、MySQL的目录结构 2、新建一个democ
墨墨导读：MySQL8.0 数据字典(Data Dictionary)也在进化中。MyISAM系统表全部换成InnoDB表 ，支持原子DDL。复杂度增加了。考虑过是否跟业务数据库有资源抢夺的现象，这些都是实际使用中需要观察关注的问题。
使用 select count() from t。计算一个表的行数，比如一个交易系统的所有变更记录总数。随着系统中记录数越来越多，这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了，MySQL 怎么这么笨啊，记个总数，每次要查的时候直接读出来，不就好了吗。那么今天，我们就来聊聊 count() 语句到底是怎样实现的，以及 MySQL 为什么会这么实现。然后，我会再和你说说，如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求，业务设计上可以怎么做。
UCode Cms 是一款Maven版的Java源代码生成器，是快速构建项目的利器。代码生成器模块属于可拆卸模块，即按需引入。代码生成器生成SSM（Spring、SpringBoot、MybatisPlus）风格的源代码。
'ENGINE':'django.db.backends.mysql',
看完上一个章节，相信你已经掌握了JSP\JSTL\SERVLET相关技术的基础知识和用法，已经初步具备了制作动态网页的实力，今天我们来开启一门新的知识——数据库。
接上2篇文档关于多键索引内容,接着学习数组文档,主要实验来验证如何进行高效数据查询,通过对比方式来验证3种多键索引优缺点以及适合场景,具体链接如下:
在使用 Oracle、MySQL 以及 MongoDB 数据库时，其中查询时经常遇到 null 的性能问题，例如 Oracle 的索引中不记录全是 null 的记录，MongoDB 中默认索引中会记录全是 null 的文档，MongoDB 查询等于 null 时，表示索引字段对应值是 null 同时还包括字段不存在的文档。因为 MongoDB 是动态模式，允许每一行的字段都不一样，例如记录 1 中包括包括字段 A 等于 1，记录 2 包括字段 A 等于 null，记录 3 不包括字段 A，那么索引中不仅会包括 A 等于 null 的文档，同时也记录不包括 A 字段的文档，同样会赋予 null 值（空数组属于特殊的）。正是由于这些设计规则不同，难免在使用过程中遇到各种性能问题。常见查询包括统计 null 总数以及对应明细数据。其中以汇总统计为例：
在使用ORACLE、MYSQL以及MongoDB数据库时,其中查询时经常遇到NULL的性能问题，例如Oracle的索引中不记录全是NULL的记录,MongoDB中默认索引中会记录全是null的文档，MongoDB查询等于null时，表示索引字段对应值是null同时还包括字段不存在的文档.因为MongoDB是动态模式,允许每一行的字段都不一样,例如记录1中包括包括字段A等于1,记录2包括字段A等于null,记录3不包括字段A,那么索引中不仅会包括A等于null的文档，同时也记录不包括A字段的文档，同样会赋予null值(空数组属于特殊的).正是由于这些设计规则不同,难免在使用过程中就会遇到各种性能问题.常见查询包括统计null总数以及对应明细数据.其中以汇总统计为例.
今天一个同事问我，如何使用 Mysql 实现类似于 ElasticSearch 的全文检索功能，并且对检索关键词跑分？我当时脑子里立马产生了疑问？为啥不直接用es呢？简单好用还贼快。但是听他说，数据量不多，客户给的时间非常有限，根本没时间去搭建es，所以还是看一下 Mysql 的全文检索功能吧！ MySQL 从 5.7.6 版本开始，MySQL就内置了ngram全文解析器，用来支持中文、日文、韩文分词。在 MySQL 5.7.6 版本之前，全文索引只支持英文全文索引，不支持中文全文索引，需要利用分词器把中文段落预处理拆分成单词，然后存入数据库。本篇文章测试的时候，采用的 Mysql 5.7.6 ，InnoDB数据库引擎。
昨天介绍了 MySQL 数据库使用 SELECT 语句来查询数据，同时也简单提到了MySQL WHERE 子句，今天详细讲解下。
MySQL的历史可以追溯到1979年，它的创始人叫作Michael Widenius，他在开发一个报表工具的时候，设计了一套API，后来他的客户要求他的API支持sql语句，他直接借助于mSQL（当时比较牛）的代码，将它集成到自己的存储引擎中。但是他总是感觉不满意，萌生了要自己做一套数据库的想法。一到1996年，MySQL 1.0发布，仅仅过了几个月的时间，1996年10月MySQL 3.11.1当时发布了Solaris的版本，一个月后，linux的版本诞生，从那时候开始，MySQL慢慢的被人所接受。1999年，Michael Widenius成立了MySQL AB公司，MySQL由个人开发转变为团队开发，2000年使用GPL协议开源。2001年，MySQL生命中的大事发生了，那就是存储引擎InnoDB的诞生！直到现在，MySQL可以选择的存储引擎，InnoDB依然是No.1。2008年1月，MySQL AB公司被Sun公司以10亿美金收购，MySQL数据库进入Sun时代。Sun为MySQL的发展提供了绝佳的环境，2008年11月，MySQL 5.1发布，MySQL成为了最受欢迎的小型数据库。在此之前，Oracle在2005年就收购了InnoDB，因此，InnoDB一直以来都只能作为第三方插件供用户选择。2009年4月，Oracle公司以74亿美元收购Sun公司，MySQL也随之进入Oracle时代。2010年12月，MySQL 5.5发布，Oracle终于把InnoDB做成了MySQL默认的存储引擎，MySQL从此进入了辉煌时代。然而，从那之后，Oracle对MySQL的态度渐渐发生了变化，Oracle虽然宣称MySQL依然尊少GPL协议，但却暗地里把开发人员全部换成了Oracle自己人，开源社区再也影响不了MySQL发展的脚步，真正有心做贡献的人也被拒之门外，MySQL随时都有闭源的可能……
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