Mysql 联结表

联结 SQL最强大的功能之一就是能在数据检索查询的执行中联结表.而联结表是基于关系表.理解关系表如下,假如由同一供应商生产的多种物品,在数据库中需要存储产品信息,而在产品信息的这一行不存储供应商信息,因为这些产品的供应商是同一个,所以在产品信息这一行里记录一个唯一的供应商id就可以,供应商信息单独的存储一个表,并且也用为一个的id记录.这样,产品表与供应商表就通过 共同的供应商id连接起来了.如下表所示: 在vendors表中,vend_id称为主键,products表中的vend_id为外键.

详解mysql int类型的长度值 mysql在建表的时候int类型后的长度代表什么 是该列允许存储值的最大宽度吗 为什么我设置成int(1), 也一样能存10,100,1000呢. 当时我虽然知道int(1),这个长度1并不代表允许存储的宽度,但却没有一个合理的解释. 或者说对这个长度也没有真正的研究过到底代表什么, 平时都用int(11), 也不知道为什么要11位. 所以我在网上查阅了一些资料, 也仔细的看了mysql手册关于int data type的说法. 以下是每个整数类型的存储和范围

第十五章联结表 Sql最强大的功能之一就是能在数据检索查询的执行中联结(join)表.联结是利用sql的select能执行的最重要的操作,能很好的理解联结及其语法是学习sql的一个极为重要的组成部分.   外键:外键为某个表中的一列,它包含另一个表的主键值,定义了两个表之间的关系. 好处:供应商信息不重复,不浪费空间和时间,方便日后修改,一个表信息改动不影响另一个表的信息 联结是一种机制,使用特殊的语法,可以联结多个表返回一组输出,联结在运行时关联表中正确的行.   创建联结          

mysql单表的限制 一.MySQL数据库的MyISAM存储 引擎单表大小限制已经不是有MySQL数据库本身来决定(限制扩大到64pb),而是由所在主机的OS上面的文件系统来决定了. 在mysql5.0版本之前,myisam存储引擎默认表的大小4Gb,可以用一下命令来查看: [[email protected] test]# cd /data/mysql/mysql_3306/data/test [[email protected] test]# myisamchk -dv t2 MyISAM

一般来说,当我们的数据库的数据超过了100w记录的时候就应该考虑分表或者分区了,这次我来详细说说分表的一些方法.目前我所知道的方法都是MYISAM的,INNODB如何做分表并且保留事务和外键,我还不是很了解. 首先,我们需要想好到底分多少个表,前提当然是满足应用.这里我使用了一个比较简单的分表方法,就是根据自增id的尾数来分,也就是说分0-9一共10个表,其取值也很好做,就是对10进行取模.另外,还可以根据某一字段的md5值取其中几位进行分表,这样的话,可以分的表就很多了. 好了,先来创建表吧,

1.delete from table_name 一行一行删除,只删除表数据,auto_increament仍停留在最后一天数据的下一个值. 2.truncate table_name 快捷删除表数据.先删除整个表,然后重新建表结构.auto_increament从1开始. 关于Mysql删除表数据的两种方式对比,布布扣,bubuko.com

python3 mysql 多表查询 一.准备表 创建二张表: company.employee company.department #建表 create table department( id int, name varchar(20) ); create table employee( id int primary key auto_increment, name varchar(20), sex enum('male','female') not null default 'male'

要做一名合格的程序猿,除了把代码写的美丽外,熟知数据库方面的知识也是不可或缺的.以下总结一下怎样查看和改动MySQL数据库表存储引擎:        1.查看数据库所能支持的存储引擎:show engines;        2.查看某个数据库中某个表所使用的存储引擎:show table status from db_name where name='table_name';(注:将where条件去掉后能够查看某个数据库中全部表的存储引擎情况)        3.改动表引擎方法:alter t

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的