Introduction
- Je m'en fiche.
- MySQL est un système de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR). Il s'agit d'un système de base de données open source, multi-utilisateurs et multithread qui permet de stocker et de gérer des données structurées dans des tables. Il utilise le Structured Query Language (SQL) pour gérer et manipuler les données.
Principales fonctionnalités de MySQL?:
- Open Source
- Multiplateforme
- Base de données relationnelle?: MySQL est basé sur un modèle de base de données relationnelle, qui stocke les données dans des tables (également appelées relations).
- Haute performance?: il est optimisé pour la vitesse et peut gérer efficacement une grande quantité de données.
-
ACID Compliant?: MySQL prend en charge les propriétés ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), garantissant que les transactions de base de données sont traitées de manière fiable.
- Atomicité garantit qu'une transaction est traitée comme une unité unique et indivisible. Soit toutes les opérations d'une transaction sont terminées avec succès, soit aucune d'entre elles n'est appliquée. Autrement dit, une transaction est atomique : c'est du ? tout ou rien ?.
- La cohérence garantit qu'une transaction fait passer la base de données d'un état valide à un autre état valide. Après une transaction, toutes les données doivent être dans un état cohérent, adhérant à toutes les règles, contraintes et relations définies.
- L'isolement garantit que les transactions sont exécutées indépendamment les unes des autres, même si elles se produisent simultanément. Chaque transaction doit être exécutée comme s'il s'agissait de la seule transaction en cours de traitement, évitant ainsi l'interférence d'autres transactions.
- La durabilité garantit qu'une fois qu'une transaction est validée, elle est permanente, même en cas de pannes du système comme des pannes de courant ou des crashs. Les modifications apportées par la transaction sont enregistrées sur le disque et survivront à tout échec ultérieur.
- Accès multi-utilisateur?: MySQL permet à plusieurs utilisateurs d'accéder simultanément à la base de données sans affecter les performances.
Mots-clés SQL
CRéER
-
CRéER UNE BASE DE DONNéES
- La commande CREATE DATABASE permet de créer une nouvelle base de données. Dans Mongoose, vous n'avez pas besoin de créer explicitement une base de données ; il est automatiquement créé lorsque vous vous connectez à la base de données.
// DB is created if it doesn't exist mongoose.connect('mongodb://localhost/my_database');
CREATE DATABASE my_database;
-
UTILISER LA BASE DE DONNéES
- Le USE DB_NAME est utilisé pour sélectionner la base de données à utiliser. Dans Mongoose, ceci est géré par la cha?ne de connexion.
mongoose.connect('mongodb://localhost/my_database');
USE my_database;
-
CRéER UNE TABLE
- La commande CREATE TABLE permet de créer une nouvelle table dans la base de données. Dans Mongoose, cela revient à créer une nouvelle collection.
// DB is created if it doesn't exist mongoose.connect('mongodb://localhost/my_database');
CREATE DATABASE my_database;
-
CRéER UN INDEX
- La commande CREATE INDEX est utilisée pour créer un index sur une table afin d'améliorer les performances des requêtes. Dans MongoDB, c'est la même chose.
mongoose.connect('mongodb://localhost/my_database');
USE my_database;
DéCRIRE
- Utilisé en SQL pour visualiser la structure d'une table (ses colonnes, types de données, contraintes, etc.). Exemple Mongoose?: Dans MongoDB, il n'y a pas d'équivalent direct à DESCRIBE. Cependant, vous pouvez inspecter un schéma par programmation.
mongoose.model('User', UserSchema);
CREATE TABLE Users ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100) NOT NULL, email VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE );
INSéRER
- La commande INSERT INTO est utilisée pour insérer de nouvelles lignes dans un tableau. En mangouste, vous insérez un nouveau document dans une collection/(Modèle).
UserSchema.index({ email: 1 }); // Unnamed Index UserSchema.index({ email: 1 }, { name: 'idx_email' }); // Named Index
-- Syntax: CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name); CREATE INDEX idx_email ON Users (email); -- Named Index CREATE INDEX ON Users (email); -- Unnamed Index
SéLECTIONNER
- L'instruction SELECT en SQL est utilisée pour récupérer des données d'une base de données. Dans Mongoose, cela équivaut à utiliser la méthode .find() pour interroger une collection.
console.log(UserSchema.paths); // Outputs details about the schema fields and types
DESCRIBE Users;
MISE à JOUR
- L'instruction UPDATE est utilisée pour modifier les enregistrements existants dans une table. Dans Mangouste, vous utilisez find et update ou .update()
// In mongoose its equivalent to .save() or .create(); const newUser = new User({ name: 'John Doe', email: 'john@example.com' }); newUser.save()
INSERT INTO Users (name, email) VALUES ('John Doe', 'john@example.com');
SUPPRIMER
- L'instruction DELETE est utilisée pour supprimer les enregistrements existants dans une table. Dans Mangouste, nous utiliserions deleteOne, deleteMany ou find et delete.
const users = await User.find(); // Fetches all users const { name, email } = await User.findById(1); // Fetches user with id = 1
SELECT * FROM Users; -- all users SELECT name, email FROM Users WHERE id = 1; -- user of id 1
MODIFIER
- L'instruction ALTER TABLE en SQL est utilisée pour modifier la structure d'une table existante (ajouter une colonne, supprimer une colonne et modifier une colonne). Dans Mongoose, l'opération équivalente consisterait à modifier le schéma pour inclure le nouveau champ, puis à gérer les mises à jour des documents existants si nécessaire.
// update all user of name kb const query = { name: "kb" }; User.update(query, { name: "thekbbohara" })
-- update all user of name kb UPDATE Users SET name = "thekbbohara", email = "thekbbohara@gmail.com" WHERE name = "kb";
REJOINDRE
- Une clause JOIN est utilisée pour combiner des lignes de deux tables ou plus, en fonction d'une colonne liée entre elles. Dans MongoDB, les jointures ne sont pas supportées nativement comme dans les bases de données relationnelles. Au lieu de cela, vous utilisez généralement des pipelines d'agrégation comme $lookup pour des fonctionnalités similaires.
User.deleteOne({ _id: 1 }) // All users whose name is notKb will be deleted. User.deleteMany({ name: "notKb" })
JOINTURE INTERNE
- Le mot-clé INNER JOIN sélectionne les enregistrements qui ont des valeurs correspondantes dans les deux tables.
DELETE FROM Users WHERE id = 1; DELETE FROM Users WHERE name = "notKb" -- All users whose name is notKb will be deleted.
REJOINDRE à GAUCHE
- Le mot-clé LEFT JOIN renvoie tous les enregistrements de la table de gauche (table1) et les enregistrements correspondants (le cas échéant) de la table de droite (table2).
// Update the UserSchema to add the 'age' field const UserSchema = new mongoose.Schema({ name: String, email: String, age: Number, // New field });
REJOINDRE à DROITE
- Le mot-clé RIGHT JOIN renvoie tous les enregistrements de la table de droite (table2) et les enregistrements correspondants (le cas échéant) de la table de gauche (table1).
-- Adds an 'age' column to the Users table ALTER TABLE Users ADD age INT; -- Delete 'Email' column from Users table ALTER TABLE Users DROP COLUMN email; -- Makes 'id' column unsigned and auto-incrementing ALTER TABLE Users MODIFY COLUMN id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT;
JOINTION CROISéE
- Le mot-clé CROSS JOIN renvoie tous les enregistrements des deux tables (table1 et table2).
// DB is created if it doesn't exist mongoose.connect('mongodb://localhost/my_database');
TYPES DE DONNéES
Dans MySQL, il existe trois types de données principaux?: cha?ne, numérique et date et heure. Mais dans MongoDB, il existe une variété de types de données, mais ils diffèrent de ceux de MySQL. MongoDB utilise BSON (Binary JSON) pour stocker les données, qui prend en charge un riche ensemble de types de données. Voici une comparaison des types de données courants dans MySQL et MongoDB?:
Types de données de cha?ne
MySQL | MongoDB (BSON) | Notes |
---|---|---|
CHAR, VARCHAR | String | Both store textual data. MongoDB's String is analogous to VARCHAR. |
TEXT, TINYTEXT, etc. | String | No separate TEXT type in MongoDB; all textual data is stored as String. |
Types de données numériques
MySQL | MongoDB (BSON) | Notes |
---|---|---|
INT, SMALLINT, etc. | NumberInt | Represents 32-bit integers. |
BIGINT | NumberLong | Represents 64-bit integers. |
FLOAT, DOUBLE | NumberDouble | Represents floating-point numbers. |
DECIMAL, NUMERIC | String or custom | MongoDB doesn't have an exact equivalent; use String for precision. |
Types de données de date et d'heure
MySQL | MongoDB (BSON) | Notes |
---|---|---|
DATE | Date | Both store date-only values. |
DATETIME, TIMESTAMP | Date | MongoDB stores both date and time as a Date object. |
TIME | String or custom | MongoDB does not have a direct TIME type; store as String if needed. |
YEAR | String or Int | Represented using String or NumberInt. |
Types de données booléens
MySQL | MongoDB (BSON) | Notes |
---|---|---|
BOOLEAN, TINYINT(1) | Boolean | Both store true/false values. |
Types de données binaires
MySQL | MongoDB (BSON) | Notes |
---|---|---|
BLOB, TINYBLOB, etc. | BinData | MongoDB's BinData is used for storing binary data like files. |
Types de données JSON/tableau
MySQL | MongoDB (BSON) | Notes |
---|---|---|
JSON | Object | MongoDB natively stores JSON-like documents as Object. |
N/A | Array | MongoDB has a native Array type for storing lists of values. |
Autres types de données
MySQL | MongoDB (BSON) | Notes |
---|---|---|
ENUM | String or custom | Use a String field with validation for enumerated values. |
SET | Array | Use an Array to represent sets of values. |
N/A | ObjectId | Unique identifier type in MongoDB, typically used as a primary key. |
N/A | Decimal128 | Used for high-precision decimal numbers in MongoDB. |
CLé PRIMAIRE
- Garantit que chaque ligne d'un tableau possède un identifiant unique.
// DB is created if it doesn't exist mongoose.connect('mongodb://localhost/my_database');
CREATE DATABASE my_database;
CLé éTRANGèRE
- Garantit que les valeurs d'une colonne correspondent aux valeurs d'un autre tableau.
mongoose.connect('mongodb://localhost/my_database');
USE my_database;
Intégrité des données et contraintes
- NON NULL?: Garantit qu'une colonne ne peut pas avoir de valeurs NULL.
mongoose.model('User', UserSchema);
CREATE TABLE Users ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100) NOT NULL, email VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE );
- UNIQUE?: Garantit que toutes les valeurs d’une colonne sont uniques.
UserSchema.index({ email: 1 }); // Unnamed Index UserSchema.index({ email: 1 }, { name: 'idx_email' }); // Named Index
-- Syntax: CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name); CREATE INDEX idx_email ON Users (email); -- Named Index CREATE INDEX ON Users (email); -- Unnamed Index
- PAR DéFAUT?: Attribue une valeur par défaut à une colonne si aucune valeur n'est fournie.
console.log(UserSchema.paths); // Outputs details about the schema fields and types
DESCRIBE Users;
- VéRIFIER (MySQL 8.0 )?: Garantit que les valeurs d'une colonne satisfont à une condition donnée.
// In mongoose its equivalent to .save() or .create(); const newUser = new User({ name: 'John Doe', email: 'john@example.com' }); newUser.save()
INSERT INTO Users (name, email) VALUES ('John Doe', 'john@example.com');
- AUTO_INCREMENT?: Génère automatiquement une valeur unique pour une colonne, souvent utilisée pour les clés primaires.
const users = await User.find(); // Fetches all users const { name, email } = await User.findById(1); // Fetches user with id = 1
SELECT * FROM Users; -- all users SELECT name, email FROM Users WHERE id = 1; -- user of id 1
C'est tout. Vous êtes prêt à partir, n'hésitez pas à laisser vos commentaires et vous pouvez me contacter ici?: thekbbohara
OH, au fait, comment pouvons-nous configurer Mysql.
Je recommande d'utiliser docker?:
// update all user of name kb const query = { name: "kb" }; User.update(query, { name: "thekbbohara" })
-- update all user of name kb UPDATE Users SET name = "thekbbohara", email = "thekbbohara@gmail.com" WHERE name = "kb";
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Allumez les journaux de requête lente MySQL et analysez les problèmes de performances localisés. 1. Modifiez le fichier de configuration ou définissez dynamiquement Slow_Query_Log et Long_Query_time; 2. Le journal contient des champs clés tels que Query_time, Lock_time, ROWS_EXAMINE pour aider à juger les goulots d'étranglement de l'efficacité; 3. Utilisez les outils MySqlDumpSlow ou Pt-Query-digest pour analyser efficacement les journaux; 4. Les suggestions d'optimisation incluent l'ajout d'index, d'éviter la sélection *, le fractionnement des requêtes complexes, etc. Par exemple, l'ajout d'un index à user_id peut réduire considérablement le nombre de lignes numérisées et améliorer l'efficacité de la requête.

MySQLDump est un outil commun pour effectuer des sauvegardes logiques des bases de données MySQL. Il génère des fichiers SQL contenant des instructions de création et d'insertion pour reconstruire la base de données. 1. Il ne sauvegarde pas le fichier d'origine, mais convertit la structure de la base de données et le contenu en commandes SQL portables; 2. Il convient aux petites bases de données ou à la récupération sélective et ne convient pas à la récupération rapide des données de niveau TB; 3. 4. Utilisez la commande MySQL pour importer pendant la récupération et peut désactiver les vérifications des clés étrangères pour améliorer la vitesse; 5. Il est recommandé de tester régulièrement la sauvegarde, d'utiliser la compression et de régler automatiquement.

Lors de la gestion des valeurs nuls dans MySQL, veuillez noter: 1. Lors de la conception du tableau, les champs clés sont définis sur Notnull et les champs facultatifs sont autorisés nuls; 2. ISNULL ou ISNOTNULL doit être utilisé avec = ou! =; 3. Les fonctions IFNULL ou Coalesce peuvent être utilisées pour remplacer les valeurs par défaut d'affichage; 4. Soyez prudent lorsque vous utilisez des valeurs nulles directement lors de l'insertion ou de la mise à jour, et faites attention aux méthodes de traitement de la source de données et du cadre ORM. NULL représente une valeur inconnue et n'égale aucune valeur, y compris lui-même. Par conséquent, soyez prudent lorsque vous interrogez, comptez et connectez les tables pour éviter les données manquantes ou les erreurs logiques. L'utilisation rationnelle des fonctions et des contraintes peut réduire efficacement les interférences causées par NULL.

Pour afficher la taille de la base de données et de la table MySQL, vous pouvez interroger directement l'information_schema ou utiliser l'outil de ligne de commande. 1. Vérifiez la taille de la base de données entière: exécutez l'instruction SQL selectTable_schemaas'database ', sum (data_length index_length) / 1024 / 1024as'size (MB)' frominformation_schema.tablesgroupbyTable_schema; Vous pouvez obtenir la taille totale de toutes les bases de données ou ajouter où les conditions limitent la base de données spécifique; 2. Vérifiez la taille unique de la table: utilisez SELECTTA

Les problèmes de règles de jeu de caractères et de tri sont courants lors de la migration multiplateforme ou du développement multi-personnes, entra?nant un code brouillé ou une requête incohérente. Il existe trois solutions principales: d'abord, vérifiez et unifiez le jeu de caractères de la base de données, de la table et des champs vers UTF8MB4, affichez via ShowCreateDatabase / Table, et modifiez-le avec une instruction alter; Deuxièmement, spécifiez le jeu de caractères UTF8MB4 lorsque le client se connecte et le définissez dans les paramètres de connexion ou exécutez SetNames; Troisièmement, sélectionnez les règles de tri raisonnablement et recommandez d'utiliser UTF8MB4_UNICODE_CI pour assurer la précision de la comparaison et du tri, et spécifiez ou modifiez-la via ALTER lors de la construction de la bibliothèque et du tableau.

GroupBy est utilisé pour regrouper les données par champ et effectuer des opérations d'agrégation, et avoir une utilisation est utilisée pour filtrer les résultats après le regroupement. Par exemple, l'utilisation de groupByCustomer_ID peut calculer la quantité de consommation totale de chaque client; L'utilisation d'avoir peut filtrer les clients avec une consommation totale de plus de 1 000. Les champs non agrégés après sélection doivent appara?tre dans GroupBY, et avoir peut être filtré conditionnellement à l'aide d'un alias ou d'expressions d'origine. Les techniques courantes incluent le comptage du nombre de chaque groupe, le regroupement de plusieurs champs et le filtrage avec plusieurs conditions.

MySQL prend en charge le traitement des transactions et utilise le moteur de stockage InNODB pour garantir la cohérence et l'intégrité des données. 1. Les transactions sont un ensemble d'opérations SQL, soit tous réussissent ou ne parviennent pas à reculer; 2. Les attributs acides comprennent l'atomicité, la cohérence, l'isolement et la persistance; 3. Les déclarations qui contr?lent manuellement les transactions sont StartTransaction, Commit and Rollback; 4. Les quatre niveaux d'isolement incluent la lecture non engagée, la lecture soumise, la lecture reproductible et la sérialisation; 5. Utilisez correctement les transactions pour éviter le fonctionnement à long terme, désactiver les validations automatiques et gérer raisonnablement les verrous et les exceptions. Grace à ces mécanismes, MySQL peut obtenir une forte fiabilité et un contr?le simultané.
