mysql  创建表时注意事项 mysql 想必大家都不会陌生吧  是我学习中第一个接触的的数据库 已学习就很快上手的   这是一个关系型数据库  不懂什么是关系型数据库 啊哈哈哈  现在知道啦  因为自己学习了 非关系型数据库  (redis) 关系型数据库 顾名思义就是有关系啦  个人理解就是 一个库下的所有表 都可以产生关系  关系型数据库是我们最好掌握的数据库 想要掌握就得一点一点啦 学习啦 自己做项目时 , 总要自己创建数据表 (因为数据库都是项目经理创建好的), 你要自己设计自己的要

博主最近打算搭建商城,由于之前对建表只有很浅显的理解,没有太过深入了解,建表过程中遇到一些问题,现记录如下, 如有问题请各位留言指正,感激不尽: 建表时设置如何设置联合主键?如下标红处: CREATE TABLE `product_price` ( `product_id` int(12) NOT NULL COMMENT '商品ID', `price_category_id` int(12) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '价格类型ID', `price_descr

规范总结 所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割 所有数据库对象名称禁止使用 MySQL 保留关键字[设计表后逐一排查] 所有表必须使用 Innodb 存储引擎,数据库和表的字符集统一使用 UTF8 所有表和字段都需要添加注释 禁止在数据库中存储图片,文件等大的二进制数据 [通常存储于文件服务器,数据库只存储文件地址信息] 优先选择符合存储需要的最小的数据类型[能用整型就不要用字符串][ip字符串转换成整型] 避免使用text,blob类型,会大大降低SQL执行效率 避免使用ENUM类

说明:本文是对项目过程中的一些要求的简单汇总整理,主要是供个人本身参考... 一.表设计 1. 在创建表结构时,表名.字段需要见名知意,不采用拼音 create table  `tb_abc` (   `id` int(10) unsigned not null auto_increment comment  "此处写你的注释",   `name` varchar(50) not null comment '此处写你的注释', )engine=innodb default charse

选择合适的数据类型 在使用MySQL创建数据表的时候会遇到一个问题,如何为字段选择合适的数据类型.比如创建一个员工信息表,每个字段都可以用很多种类型来定义, int,char,float等等. char和varchar char和varchar都是用来存储字符串类型的数据,但是他们保存和检索的方式不一样.char属于固定长度的字符类型,二varchar属于可变成的字符类型 值 char(4) 存储需求 varchar(4) 存储需求 '' '   ' 4个字节 '' 1个字节 'ab' 'ab

今天遇到一个问题,父子表关联查询时总是多出几条数据,后来排查是父子关系的字段 类型不一致导致的

source下面那个字段没有设置类型,类型为空

一般create_time和update_time字段的类型为datetime类型,长度为0

mysql索引设计的注意事项 目录 一.索引的重要性 二.执行计划上的重要关注点 (1).全表扫描,检索行数 (2).key,using index(覆盖索引) (3).通过key_len确定究竟使用了复合索引的几个索引字段 (4) order by和Using filesort 三.索引设计的注意事项 (1). 关于INNODB表PRIMARY KEY的建议 (2). 什么列上适合建索引,什么列上不适合建索引 (3). 索引一定是有益的吗? (4). where条件中不要在索引字段侧进行任何运

mysql索引设计的注意事项(大量示例,收藏再看) 目录 一.索引的重要性 二.执行计划上的重要关注点 (1).全表扫描,检索行数 (2).key,using index(覆盖索引) (3).通过key_len确定究竟使用了复合索引的几个索引字段 (4) order by和Using filesort 三.索引设计的注意事项 (1). 关于INNODB表PRIMARY KEY的建议 (2). 什么列上适合建索引,什么列上不适合建索引 (3). 索引一定是有益的吗? (4). where条件中不要

在做数据库分类表的时候,通常会有这样的设计:一个字段是ID,另一个字段PID,PID指向自己的上级分类: 这样的设计带来的问题是:我要删除一个类,我希望它的子类全部一起删除: 在不知道分类有多少层级的时候,删除全部子类是非常麻烦的一件事情. 在设计表之初,只需要多一个辅助字段path,令path记住自己的id路径即可解决这个问题. 比如:电视的ID是1,它的PID是0(表示没有父类),海尔电视的ID是2,海尔电视的PID是1: 这时候电视的path就是"0,1",海尔电视的path就是

1)对于MyISAM表,如果用UPDATE更新自增列,如果列值与已有的值重复,则会出错:如果大于已有的最大值,则会自动更新表的AUTO_INCREMENT,操作是安全的. (2)对于innodb表,update auto_increment字段,如果列值与已有的值重复,则会出错:如果大于已有的最大值,可能会引入一个坑,会造成编号重复错误,插入数据失败的情况,可见在update自增列值是要注意. 环境描述:RHEL 6.4 x86_64 + MySQL 5.6.19 blog地址:http://b

二.基于单表设计的多表设计原则:(1)表关系: 一)一对一关系: 定义: 在这种关系中,关系表的每一边都只能存在一个记录.每个数据表中的关键字在对应的关系表中只能存在一个记录或者没有对应的记录.这种关系和一对配偶之间的关系非常相似——要么你已经结婚,你和你的配偶只能有一个配偶,要么你没有结婚没有配偶.大多数的一对一的关系都是某种商业规则约束的结果,而不是按照数据的自然属性来得到的.如果没有这些规则的约束,你通常可以把两个数据表合并进一个数据表,而且不会打破任何规范化的规则. 一对一关系又分为:一

MySql数据表设计,索引优化,SQL优化,其他数据库 1.数据表设计 1.1数据类型 1.2避免空值 1.3text类型优化 2.索引优化 2.1索引分类 2.2索引优化 3.SQL优化 3.1分批处理 3.2操作符<>优化 3.3OR优化 3.4IN优化 3.5不做列运算 3.6避免Select all 3.7Like优化 3.8Join优化 3.9Limit优化 4.其他数据库 原文微信公众号:芋道源码 原文地址:如何去写一手好SQL? 1.数据表设计 1.1数据类型 数据类型的选择原则

作业设计表:多张表存储学生成绩及各种信息 需要从表里面体现: 关于学生的:代号 姓名 性别 年龄 班级 关于课程的:代号 名称 关于老师的:代号 姓名 关于成绩的:例如:闫超--网页--90 要能查看学生,课程,老师,成绩的信息 能根据学生代号和课程代号看到成绩 能根据学生代号找到带课老师 通过excel表设计 5. 标清楚列名,类型,长度,备注和关系 这是用escel做的 这是用SQL代码写的 create table class ( code ) primary key, name ) );

1 库名,表名,字段名必须使用小写字母,"_"分割. 2 库名,表名,字段名必须不超过12个字符. 3 库名,表名,字段名见名识意,建议使用名词而不是动词. 4 建议使用InnoDB存储引擎.( InnoDB:支持事务安全的引擎,支持外键.行锁.事务是他的最大特点.如果有大量的update和insert,建议使用InnoDB,特别是针对多个并发和QPS较高的情况.) 5 存储精确浮点数必需使用DECIMAL替代FLOAT和DOUBLE.( float,double容易产生误差,对精确度

一: 设计表: user:   ID,  PWD,  name,  type archiveRecord:     referdate,   archiveNum,   owner,   user,  status,   returndate. 二: 数据库操作接口实现: 新建用户:user表, 管理员类型可以增加,删除,修改 用户. 对archive表:  增加, 删除, 改 archive检索: 6个字段可以组合查询:

设置MySQL数据表主键: 使用“primary key”关键字创建主键数据列.被设置为主键列不允许出现重复的值,很多情况下与“auto_increment”递增数字相结合.如下SQL语句所示: Mysql>create table books(bookid int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,bookname varchar(50)); Mysql>insert into books(bookname) values(“book1”),(“

单库单表 单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到. 单库多表 随着用户数量的增加,user表的数据量会越来越大,当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢,从而影响整个DB的性能.如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是,当需要添加一列的时候,mysql会锁表,期间所有的读写操作只能等待. 可以通过某种方式将user进行水平的切分,产生两个表结构完全一样的user_0000,user_0001等

基本条件: 无索引 主表 test_0 数据:一百万条  数据库引擎 InnoDb 分表 test_1...test_100 数据 每张一万条,一共一百万条  数据库引擎 InnoDb 流程: 主表中修改100条数据,计算花费时间 某一张分表中修改1条数据,计算花费时间 在总表中查询一个SQL,计算花费时间 在100张分表中查询一个SQL,计算花费时间 可以看出,在总表和分表,在百万级别一下,修改的时间差不多,但在查询的时候,差别非常大,当然这是和索引有关,后自测100W,有索引,速度还是相当快