关系 MySQL知识点总结：(2)

(1)(修改全线的综合监控参数配置,即运用systematicsconifgurator(运行于micorsoftaeeess环境下的systematlcssystem配置工具)修改公共数据配置中stateet双的psd滑动门状态项laarmaicton为o,将修改完的pds.cgf文件导出。

第三类是数据控制语言（dcl，datacontrollanguage），用于安全管理，确定哪些用户可以查看或修改中的数据。

上，我选择了mysql，事实上，我认为mongodb更适合这类数据的存储，因为本身就可以完全按照json格式原样存储到中，但由于项目预期紧，我也不敢去尝试我没尝试过的方式，然而选择mysql，也不是什么坏事，mysql在游戏数据的处理也是相当给力，mongo虽好，却没有关系型的事务管理。

修改界面，修改中的数据，预跳转至主页处理界面（查询修改后的数据，即所有数据）。

?????????? 不需要创建索引的情况：1).表记录太少2).经常增删改的表；

?????????????? 最常见的索引是Btree索引和Hash索引。不同的引擎对于索引有不同的支持：Innodb和MyISAM默认的索引是Btree索引；而Mermory默认的索引是Hash索引。

???????????? Btree索引：以B+树为存储结构实现的。Btree索引的存储结构在Innodb和MyISAM中有很大区别。①MyISAM的索引方式为“非聚簇”，叶结点的data域存放的是数据记录的地址，首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址，读取相应数据记录。②Innodb的索引方式为“聚簇索引”，叶结点的data域保存了完整的数据记录，按照主键进行聚集。

?????????????? Btree索引与Hash索引对比：①Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。Hash 索引的检索可以一次定位， BTree索引需要从根节点到叶子节点这样多次的IO访问。②Hash 索引有很多弊端：1)仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询；2)无法被用来避免数据的排序操作；3)不能利用部分索引键查询；4)在任何时候都不能避免表扫描；5)遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。

???????????????? 索引优化：①最左前缀匹配原理；（如果建立title 和time的组合索引，查询title和time、或者查询title的时候可以使用，但是在查询time的时候会失效；a,b,c索引对于使用a,ab,abc会有效，其他都无效）②表的主键、外键必须有索引；③ 对where、on、group by、order by中出现的列使用索引；④ 尽量选择区分度高的列作为索引；⑤对较小的数据列使用索引,这样会使索引文件更小,同时内存中也可以装载更多的索引键；⑥不要在比较运算符左侧使用函数或进行计算。关系

???????????????? 避免在where子句中 进行null值的判断、使用!=或<>操作符、使用or来连接条件、对字段进行函数操作。（https://blog.csdn.net/suifeng3051/article/details/52669644）

???????????? ?? 索引失效：1.如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用；2.对于多列索引，不是使用的第一部分，则不会使用索引；3.like查询是以%开头；4.如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引；5.is null 索引失效；等

本文来自电脑杂谈，转载请注明本文网址：
https://www.pc-fly.com/a/jisuanjixue/article-89674-2.html