文章目录MySQL 事务、视图、索引一、视图1.为什么使用视图？2.什么是视图？3.视图常用来进行下面三种操作4.创建视图格式5.创建视图6.使用视图的注意事项7.视图的作用二、事务1.什么是事务？2.事务的ACID属性3.如何执行事务4.事务的执行过程5.MySQL中事务的隔离级别6.编写事务的原则三、索引1.什么是索引2.索引分类3.选择建立索引的列四、备份与恢复数据1.备份数据2.恢复数据
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2024-09-25 15:06:56
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一、什么是视图 视图（view）是一种虚拟存在的表，是一个逻辑表，本身并不包含数据。作为一个select语句保存在数据字典中的。 通过视图，可以展现基表的部分数据；视图数据来自定义视图的查询中使用的表，使用视图动态生成。 基表：用来创建视图的表叫做基表base table 二、创建视图CREATE [OR REPLACE]
[ALGORITHM = {UNDEFINED |
# MySQL 视图和 Join 的深入学习
在学习 MySQL 的过程中，理解如何使用视图（View）以及如何在视图中进行连接（Join）是非常重要的。这篇文章将为你提供一整套流程，教你如何实现“MySQL 视图 Join”。我们将逐步介绍每一步所需的代码以及相关操作。
## 整体流程
为了清晰梳理整个过程，我们可以用表格来展示，使得每一个步骤都一目了然。
| 步骤 |
MySQL除了基本的增删该查功能，还有以下拓展功能：create table t1(
id int ....,
num int,
xx int,
unique 唯一索引名称 (列名,列名),
constraint ....
)
索引不能重复
功能：
1.加速检索
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2024-01-10 16:16:04
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# MySQL视图和Join的实现
## 1. 简介
在MySQL中，视图（View）是一种虚拟表，它可以像表一样使用，但实际上并不存储数据。视图是基于一个或多个表的查询结果构建的，可以简化复杂的查询，提高查询效率，同时还可以保护数据的安全性。Join是一种用于将多个表中的数据关联起来的操作，通常用于联合查询多个相关表。
本文将介绍如何在MySQL中创建和使用视图，并演示如何使用Join操作关
原创
2023-09-09 08:20:14
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mysql各种连接查询一、 建表数据库表： a_table, b_table连接包括：内连接、左连接（左外连接）、右连接（右外连接）、全连接（全外连接）、左表独有、右表独有建表语句：CREATE TABLE `a_table` (
`a_id` int(11) DEFAULT NULL,
`a_name` varchar(10) DEFAULT NULL,
`a_part` varc
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2023-07-01 13:51:00
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刚收到网易面试通知，顺便回顾了下网易的笔试题，发现有一道题目理解不是很透，写个随笔记录下。题目内容是这样的：数据库理论中取出右侧关系中所有与左侧关系的任一元组都不匹配的元组，用空值来填充所有来自左侧关系的属性，再把产生的元组加到自然连接的结果上，这种连接运算为_____。在MySQL中，连接操作主要有五种:1.交叉连接(CROSS JOIN)交叉连接是最简单的连接类型，它对所有涉及连接的表相乘，然
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2024-09-23 05:54:35
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首先，你需要知道join的语法：Mysql Join语法解析与性能分析 事实上，用分解关联查询的方式重构查询有如下的优势：让缓存的效率更高。许多应用程序可以方便地缓存单表查询对应的结果对象。如果关联中的某个表发生了变化，那么就无法使用查询缓存了，而拆分后，如果某个表很少改变，那么基于该表的查询就可以重复利用查询缓存结果了。将查询分解后，执行单个查询可以减少锁的竞争。在应用层做关联，可以更
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2023-08-13 23:29:44
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# MySQL 使用 JOIN ON 可以更像视图吗
## 1. 概述
本文将介绍在 MySQL 数据库中使用 JOIN ON 实现视图功能的方法。JOIN ON 是一种用于连接多个表的方法，通过将两个或多个表中的记录组合在一起，使其看起来像一个表。这样可以简化查询操作并提高查询效率。
## 2. 实现步骤
以下是使用 JOIN ON 实现视图功能的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2023-08-23 13:41:34
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索引
(
/*
创建索引
语法：create index 索引名称 on 表名(字段名);
alter table 表名 add index 索引名称(字段名);
*/
(
-- 案例
create index epay_index on emp(epay);
)
/*删除索引
语法： drop index 索引名称 on 表名；
*/
drop index ep
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2023-08-05 17:15:01
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需求有个这样一个需求，A库和B库是逻辑库，在同一个数据库实例下面，A库有个表1,B库有个表2，另外A库和B库使用的是不同的用户名授权连接的现在想通过A库表1和B库表2通过某一列的字段值关联查询，做个报表查询当然如果很方便的方式，直接select查询的时候使用逻辑库.表名的方式。我这里采用了另外一种方式来做那就是视图(因为B库的某些表，某些列的数据不想返回)实践准备环境数据首先这里说明下，下面执行语
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2023-12-15 10:59:56
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导读在MySQL中跨库查询主要分为两种情况，一种是同服务的跨库查询;另一种是不同服务的跨库查询;它们进行跨库查询是不同的，下面就具体介绍这两种跨库查询。在MySQL中跨库查询主要分为两种情况，一种是同服务的跨库查询;另一种是不同服务的跨库查询;它们进行跨库查询是不同的，下面就具体介绍这两种跨库查询。一、同服务的跨库查询同服务的跨库查询只需要在关联查询的时候带上数据名，SQL的写法是这样的：SELE
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2024-06-11 10:49:27
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Hive视图和索引以及MySQL，Hive，Hbase视图概念相关理解
一、HiveQL视图和索引
（1）、视图：
Hive中的视图的作用总的来说就是为了简化查询语句，是一个逻辑上的视图，而不是物化的视图。索引则是加快查询速度的比较重要的手段，之前的Mysql优化的文章中也讲到了索引的使用，感觉概念上和Mysql数据库中的操作基本上是相似的。
1）、创建视图语句
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2023-08-26 16:14:37
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最近想起去年面试的时候被问到的一个数据库相关的问题：该不该使用join语句？如何优化join语句？当时仅仅知道join的用法，啥底层啥优化自然是一头雾水，当时也被问懵逼了，现在写个博客来记录下这个问题。join语句是多表连接查询，连接的两个表分为驱动表和被驱动表。如SELECT t1.name,t2.age FROM t1 JOIN t2 WHERE t1.id=t2.id（其中两个表的id字段都
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2024-06-04 12:55:43
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JOIN的含义就如英文单词“join”一样，连接两张表，大致分为内连接，外连接，右连接，左连接，自然连接。这里描述先甩出一张用烂了的图，然后插入测试数据。 首先先列举本篇用到的分类(内连接，外连接，交叉连接)和连接方法(如下)：A）内连接：join，inner joinB）外连接：left join，left outer join，right join，right outer join，
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2023-06-16 19:43:17
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视图：优化操作+安全方案 ⭐⭐数据库中的虚拟表，这张虚拟表中不包含真实数据，只是做了真实数据的映射视图可以理解为镜花水月/倒影，动态保存结果集（数据）基础表info （7行记录） ——》映射（投影）--视图作用场景[图]:针对不同的人（权限身份），提供不同结果集的“表”（以表格的形式展示）grant all on school.v_info to 'root'@' localhost' ident
原创
2022-04-11 13:08:47
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## 如何实现“mysql join与inner join那个查询快”
### 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你理解如何在MySQL中实现join和inner join，以及它们之间的性能差异。在这篇文章中，我将向你展示整个流程，并给出每个步骤所需的代码示例。
### 流程
首先，让我们看一下整个过程的步骤：
```mermaid
erDiagram
CUSTOMERS |
原创
2024-05-14 07:01:56
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# MySQL 中的 LEFT JOIN 与 RIGHT JOIN 使用指南
在数据库中，当我们需要从多个表中获取相关信息时，通常使用 SQL JOIN 操作。LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 是最常用的两种类型，它们的核心目的是连接两个表的数据，不过其结果集的包含方式略有不同。在这篇文章中，我们将一起学习如何使用 LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN，并通过具体的代码实现和
1.连接当需要查询的数据字段来自多个表时，我们需要连表查询，连接又分为内连接、左右连接，自连接是内连接的一种特殊形式2.内连接内连接是取两个表中的交集，使用on关键字来指定交集条件语法格式
select 字段 from 表1 inner join 表2 on 表1.字段1 = 表2.字段2
如果不指定on的条件，则两个表进行笛卡尔运算
举例
select * from students inne
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2023-08-30 08:35:22
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序言当数据量小的时候，SQL优化或许无关紧要，但是当数据量达到一定量级之后，性能优化将变得至关重要，甚至决定系统成败。定位慢查询查询编译以来cpu耗时总量最多的前50条--查询编译以来 cpu耗时总量最多的前50条(Total_woker_time)
SELECT TOP 50
total_worker_time/1000 AS [总消耗CPU 时间(ms)],
execution
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2024-07-01 20:00:00
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