建设个商城网站需要多少钱,视频剪辑公司,建站公司是什么意思,沈阳seo优化排名公司目录 1.内外连接; 2. 索引; 1.内外连接:
1.1内连接: 语法: select 字段 from 表名 inner join 表名 on 字段限制; 1.2 外连接: 分为左右外连接; (1)左外连接: 语法: select * from 表名 left join 表名 on 字段限制. #x1f330;查询所有学生的成绩#xff0c;如果这个学生…目录 1.内外连接; 2. 索引; 1.内外连接:
1.1内连接: 语法: select 字段 from 表名 inner join 表名 on 字段限制; 1.2 外连接: 分为左右外连接; (1)左外连接: 语法: select * from 表名 left join 表名 on 字段限制. 查询所有学生的成绩如果这个学生没有成绩也要将学生的个人信息显示出来: (2) 右外连接: 语法: select * from 表名 right join 表名 on 连接条件. 对stu表和exam表联合查询把所有的成绩都显示出来即使这个成绩没有学生与它对应也要显示出来: 列出部门名称和这些部门的员工信息同时列出没有员工的部门: 2. 索引:
2.1 目的: 目的: 提高海量查找数据的效率. 一般查找数据的效率是远远低于索引查找的效率的. 语法: select table 表名 add index(索引名); 2.2 认识磁盘: (1) 扇区: (这里用一下博主一剑何风情的图片!!!) 扇区就是磁盘分的一块存储区域.(每个扇区存储大小是512字节) 结论: 磁盘扇区的大小和存储大小由关系, 那么就将操作系统和硬件之间进行交互了吗? 当然不是的因为磁盘的效率太低了, 读取的基本单位是数据块(4k). 所以系统读取磁盘是以数据块为单位, 4k单位. 2.3 随机访问和连续访问: 随机访问: 本次io本次扇区和上次扇区的地址不连续, 导致需要磁盘的磁头移动幅度变大; 连续访问: 本次io本次扇区和上次扇区的地址连续, 导致需要磁盘的磁头移动幅度变小; 2.4 MySQL与磁盘交互的基本单位: MySQL进行io的基本单位是16kb; 16384/102416; 磁盘设备的基本单位是512字节, MySQL和磁盘进行数据交互的基本单位是16kb, 这个基本单位是page; 总结: a. MySQL数据文件里面都是以page存储的; b.MySQL里面涉及CURD(增删查改), 就需要计算,那么也就需要找到数据; 也要进行cpu计算, 首先要将数据存放到内存当中. 2.5 索引的了解: 一般表的创建默认存储引擎就是Innodb. 插入数据之后为什么数据都是有序的? ⭐为何MySQL和磁盘进行IO交互的时候要采用Page的方案进行交互呢?用多少加载多少不香吗? 加载如果查找id5需要查找5次, 下次还要查找还是这样, 但是如果是page将查找数据存储在page中然后加载到MySQL的buffer pool里面之后查找就不需要加载,减少io次数.采用局部性原理方案进行交互. page: 因为mysql里面有多个page, 那么就需要将它们管理起来. 数据结构: 双向链表. ⭐为什么数据库在插入数据时要对其进行排序呢我们按正常顺序插入数据不是也挺好的吗 排序的目的就是优化提高查找效率, 页内部存放数据的模块实际上就是链表结构, 链表特点增删快, 查询慢, 那么就需要索引时候都是有效查找, 速度就会加快. 多个page结构: 这样看结构查找效率也是很低. 页目录: 就是提高查找效率, 一种以空间换时间的方法. 单页page和多页page都可以使用到页目录; 目录页的本质也是页普通页中存的数据是用户数据而目录页中存的数据是普通页的地址 是不是和B树的结构很像, 就是!!! 总结: (1) page分为目录页和数据页, 目录页只放下一page的最小键值. (2) 查找的时候只要加载目录到内存中进行筛选即可. ⭐InnoDB 在建立索引结构来管理数据的时候其他数据结构为何不行 链表是线性结构查找效率低, 二叉搜索树, 可能会退化为单只二叉树效率低; AVL和哈希表, 二叉树结构, 相比于B树后者更好; 哈希: 有一些存储引擎使用到, 但是Inodb和MISAM都是B树. 为啥是B树不是B树? B树最后子节点是链表形式连接. 2.7 聚簇索引 VS 非聚簇索引: MyISAM和inoDB的区别: MyISAM 最大的特点是将索引Page和数据Page分离也就是叶子节点没有数据只有对应数据的地址。 相较于InnoDB索引, InnoDB 是将索引和数据放在一起的。 非聚簇索引: MyISAM, 用户数据与索引数据分离; 聚簇索引: 用户数据与索引数据在一起; 辅助索引: 用户按照其他信息建立索引; 主键索引: 按照主键信息进行索引; 回表查询: 检索辅助索引获得主键然后用主键 到主索引中检索获得记录; 2.8 索引操作:
2.8.1 创建主键索引: (1) 在创建表的时候直接在字段名后指定 primary key create table user1(id int primary key, name varchar(30)); (2) 在创建表的最后指定某列或某几列为主键索引 create table user2(id int, name varchar(30), primary key(id)); (3) 创建表以后再添加主键 create table user3(id int, name varchar(30)); alter table user3 add primary key(id); 特点: 主键索引不能为空, 而且最多只有一个, 效率高, 一般类型是int; 2.8.2 唯一键索引: (1) 在表定义时在某列后直接指定unique唯一属性。 create table user4(id int primary key, name varchar(30) unique); (2) 创建表时在表的后面指定某列或某几列为unique create table user5(id int primary key, name varchar(30), unique(name)); (3) 创建完后修改: create table user6(id int primary key, name varchar(30) alter table user6 add unique(name); 特点: 可以有多个唯一键索引, 但是不能重复数据, 唯一键指定not null就是主键索引. 2.8.3 普通键索引: (1) 在表的定义最后指定某列为索引: create table user8(id int primary key, name varchar(20), email varchar(30), index(name)); (2) 创建完表以后指定某列为普通索引: create table user9(id int primary key, name varchar(20), email varchar(30)); alter table user9 add index(name); (3) 创建一个索引名为 idx_name 的索引: create table user10(id int primary key, name varchar(20), email varchar(30)); create index idx_name on user10(name); 特点: 一张表可以有多个普通索引, 而且数据可以重复. 2.8.4 全文索引: 场景: 进行大量的文字查询, 搜索引擎必须是MyISAM; 其中工具: explain, 查看是否是否索引; 使用: select * from 表名 where match (字段) against (查询数据); 2.8.5 查询索引: (1) show keys from 表名; (2) show index from 表名; (3) desc 表名; 2.8.6 删除索引: (1) 删除主键索引: alter table 表名 drop primary key; (2) 删除其他索引: alter table 表名 drop index 索引名; (3) drop index 索引名 on 表名; 2.8.7 索引创建原则: (1) 条件繁琐字段适合作为索引; (2) 唯一性好或者不频繁查询的可以作为索引; (3) 出现在where子句的字段可以作为索引;
