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mysql数据库（怎样使用mysql）

  • 半米阳光 发布于 2019-11-30 04:08
  • 分类：百科
  • 阅读(5)

mysql数据库

mysql数据库

  • 完整问题：为什么通过程序插入到mysql数据库的数据是???
  • 好评回答：很可能是，DBMS设定支持的编码，与程序不一致。

    • mysql数据库

  • 完整问题：为什么通过程序插入到mysql数据库的数据是???
  • 好评回答：很可能是，DBMS设定支持的编码，与程序不一致。

    • 用perl如何访问mysql数据库？

  • 完整问题：用perl如何访问mysql数据库？请给个例子
  • 好评回答：mysql> create database mydata; Query OK, 1 row affected (0。00 sec) mysql> use mydata; Database changed mysql> create table address ( -> id int(5) not null, -> name varchar(40) not null, -> email varchar(50) not null, -> telephone int(12) null); Query OK, 0 rows affected (0。05 sec)mysql> insert into address values ( -> 1,’Nighthawk’,’nighthawk@ ’, ); Query OK, 1 row affected (0。00 sec) use DBI; #连接数据库mydata my $dbh = DBI->connect(’DBI:mysql:mydata’) or die “无法连接数据库: ” 。 DBI->errstr; print “插入若干记录n”; my $sth = $dbh->prepare(q{ INSERT INTO address (id, name,email,telephone) VALUES (?, ?, ?, ?) }) }); print “输入记录,回车结束:”; while ($inputdata =) { chop $inputdata; last unless($inputdata); my ($id, $name,$email, $tel) = split( /,/, $inputdata); $sth->execute($id, $name, $email,$tel) } # $dbh->commit; print “下面根据输入的名字打印出EMAIL地址和电话n”; my $sth = $dbh->prepare(’SELECT * FROM address WHERE name=?’) or die $dbh->errstr; print “请输入姓名,回车结束:”; while ($inputname =) { my @data; chomp $inputname; last unless($inputname); $sth->execute($inputname) or die “错误: ” 。 $sth->errstr; while (@data = $sth->fetchrow_array()) { print “Email:$data[2]t Telephone:$data[3]n”; } } #断开连接 $dbh->disconnect; 。

    • 用perl如何访问mysql数据库？

  • 完整问题：用perl如何访问mysql数据库？请给个例子
  • 好评回答：mysql> create database mydata; Query OK, 1 row affected (0。00 sec) mysql> use mydata; Database changed mysql> create table address ( -> id int(5) not null, -> name varchar(40) not null, -> email varchar(50) not null, -> telephone int(12) null); Query OK, 0 rows affected (0。05 sec)mysql> insert into address values ( -> 1,’Nighthawk’,’nighthawk@ ’, ); Query OK, 1 row affected (0。00 sec) use DBI; #连接数据库mydata my $dbh = DBI->connect(’DBI:mysql:mydata’) or die “无法连接数据库: ” 。 DBI->errstr; print “插入若干记录n”; my $sth = $dbh->prepare(q{ INSERT INTO address (id, name,email,telephone) VALUES (?, ?, ?, ?) }) }); print “输入记录,回车结束:”; while ($inputdata =) { chop $inputdata; last unless($inputdata); my ($id, $name,$email, $tel) = split( /,/, $inputdata); $sth->execute($id, $name, $email,$tel) } # $dbh->commit; print “下面根据输入的名字打印出EMAIL地址和电话n”; my $sth = $dbh->prepare(’SELECT * FROM address WHERE name=?’) or die $dbh->errstr; print “请输入姓名,回车结束:”; while ($inputname =) { my @data; chomp $inputname; last unless($inputname); $sth->execute($inputname) or die “错误: ” 。 $sth->errstr; while (@data = $sth->fetchrow_array()) { print “Email:$data[2]t Telephone:$data[3]n”; } } #断开连接 $dbh->disconnect; 。

    • PostgreSQL可以弥补MySQL数据库的哪些缺点 ？

  • 完整问题：PostgreSQL可以弥补MySQL数据库的哪些缺点
  • 好评回答：PostgreSQL在很多方面都比MySQL强，如复杂SQL的执行、存储过程、触发器、索引、更好的国际化支持。另外，PostgreSQL是多进程的，而MySQL是线程的，在多核机器上，PostgreSQL的数据吞吐能力将高出MySQL许多。

    • mongodb和mysql数据库各自有什么优点呢？

  • 完整问题：mongodb和mysql数据库各自有什么优点呢？
  • 好评回答：与关系型数据库相比，MongoDB的优点：①弱一致性（最终一致），更能保证用户的访问速度：举例来说，在传统的关系型数据库中，一个COUNT类型的操作会锁定数据集，这样可以保证得到“当前”情况下的精确值。这在某些情况下，例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要，但对于Wordnik来说，数据是不断更新和增长的，这种“精确”的保证几乎没有任何意义，反而会产生很大的延 迟。他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度。但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积起来，造成许多问题。我们使用了下面的优化方式来避免锁定：每次更新前，我们会先查询记录。查询操作会将对象放入内存，于是更新则会尽可能的迅速。在主/从部署方案中，从节点可以使用“-pretouch”参数运行，这也可以得到相同的效果。 使用多个mongod进程。我们根据访问模式将数据库拆分成多个进程。 ②文档结构的存储方式，能够更便捷的获取数据。对于一个层级式的数据结构来说，如果要将这样的数据使用扁平式的，表状的结构来保存数据，这无论是在查询还是获取数据时都十分困难。举例1：就拿一个“字典项”来说，虽然并不十分复杂，但还是会关系到“定义”、“词性”、“发音”或是“引用”等内容。大部分工程师会将这种模型使用关系型数据库 中的主键和外键表现出来，但把它看作一个“文档”而不是“一系列有关系的表”岂不更好？使用 “dictionary。definition。partOfSpeech=’noun’”来查询也比表之间一系列复杂（往往代价也很高）的连接查询方便 且快速。举例2：在一个关系型数据库中，一篇博客（包含文章内容、评论、评论的投票）会被打散在多张数据表中。在MongoDB中，能用一个文档来表示一篇博客， 评论与投票作为文档数组，放在正文主文档中。这样数据更易于管理，消除了传统关系型数据库中影响性能和水平扩展性的“JOIN”操作。CODE↓> db。blogposts。save({ title : “My First Post”, author: {name : “Jane”, id :1}, comments : [{ by: “Abe”, text: “First” }, { by : “Ada”, text : “Good post” }]})> db。blogposts。find( { “author。name” : “Jane” } )> db。blogposts。findOne({ title : “My First Post”, “author。name”: “Jane”, comments : [{ by: “Abe”, text: “First” }, { by : “Ada”, text : “Good post” } ]})> db。blogposts。find( { “comments。by” : “Ada” } )> db。blogposts。ensureIndex( { “comments。by” : 1 } );举例③：MongoDB是一个面向文档的数据库，目前由10gen开发并维护，它的功能丰富，齐全，完全可以替代MySQL。在使用MongoDB做产品原型的过程中，我们总结了MonogDB的一些亮点：使用JSON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现。相对于SQL来说，更加直观，容易理解和掌握。Schema-less，支持嵌入子文档：MongoDB是一个Schema-free的文档数据库。一个数据库可以有多个Collection，每 个Collection是Documents的集合。Collection和Document和传统数据库的Table和Row并不对等。无需事先定义 Collection，随时可以创建。Collection中可以包含具有不同schema的文档记录。 这意味着，你上一条记录中的文档有3个属性，而下一条记录的文档可以有10个属 性，属性的类型既可以是基本的数据类型（如数字、字符串、日期等），也可以是数组或者散列，甚至还可以是一个子文档（embed document）。这 样，可以实现逆规范化（denormalizing）的数据模型，提高查询的速度。③内置GridFS，支持大容量的存储。 GridFS是一个出色的分布式文件系统，可以支持海量的数据存储。 内置了GridFS了MongoDB，能够满足对大数据集的快速范围查询。④内置Sharding。提供基于Range的Auto Sharding机制：一个collection可按照记录的范围，分成若干个段，切分到不同的Shard上。Shards可以和复制结合，配合Replica sets能够实现Sharding+fail-over，不同的Shard之间可以负载均衡。查询是对 客户端是透明的。客户端执行查询，统计，MapReduce等操作，这些会被MongoDB自动路由到后端的数据节点。这让我们关注于自己的业务，适当的 时候可以无痛的升级。MongoDB的Sharding设计能力最大可支持约20 petabytes，足以支撑一般应用。这可以保证MongoDB运行在便宜的PC服务器集群上。PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。⑤第三方支持丰富。(这是与其他的NoSQL相比，MongoDB也具有的优势)现在网络上的很多NoSQL开源数据库完全属于社区型的，没有官方支持，给使用者带来了很大的风险。而开源文档数据库MongoDB背后有商业公司10gen为其提供供商业培训和支持。而且MongoDB社区非常活跃，很多开发框架都迅速提供了对MongDB的支持。不少知名大公司和网站也在生产环境中使用MongoDB，越来越多的创新型企业转而使用MongoDB作为和Django，RoR来搭配的技术方案。⑥性能优越：在使用场合下，千万级别的文档对象，近10G的数据，对有索引的ID的查询不会比mysql慢，而对非索引字段的查询，则是全面胜出。 mysql实际无法胜任大数据量下任意字段的查询，而mongodb的查询性能实在让我惊讶。写入性能同样很令人满意，同样写入百万级别的数 据，mongodb比我以前试用过的couchdb要快得多，基本10分钟以下可以解决。补上一句，观察过程中mongodb都远算不上是CPU杀手。与关系型数据库相比，MongoDB的缺点：①mongodb不支持事务操作。 所以事务要求严格的系统（如果银行系统）肯定不能用它。(这点和优点①是对应的)②mongodb占用空间过大。 关于其原因，在官方的FAQ中，提到有如下几个方面：1、空间的预分配：为避免形成过多的硬盘碎片，mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间，而且申请的量从64M、128M、256M那 样的指数递增，直到2G为单个文件的最大体积。随着数据量的增加，你可以在其数据目录里看到这些整块生成容量不断递增的文件。2、字段名所占用的空间：为了保持每个记录内的结构信息用于查询，mongodb需要把每个字段的key-value都以BSON的形式存储，如果 value域相对于key域并不大，比如存放数值型的数据，则数据的overhead是最大的。一种减少空间占用的方法是把字段名尽量取短一些，这样占用 空间就小了，但这就要求在易读性与空间占用上作为权衡了。我曾建议作者把字段名作个index，每个字段名用一个字节表示，这样就不用担心字段名取多长 了。但作者的担忧也不无道理，这种索引方式需要每次查询得到结果后把索引值跟原值作一个替换，再发送到客户端，这个替换也是挺耗费时间的。现在的实现算是 拿空间来换取时间吧。3、删除记录不释放空间：这很容易理解，为避免记录删除后的数据的大规模挪动，原记录空间不删除，只标记“已删除”即可，以后还可以重复利用。4、可以定期运行db。repairDatabase()来整理记录，但这个过程会比较缓慢③MongoDB没有如MySQL那样成熟的维护工具，这对于开发和IT运营都是个值得注意的地方。
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    作者：半米阳光

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