sql修改字段长度

一、建表 1、创建表的两种方式 *客户端工具 *SQL语句 2、使用SQL语句创建表 表名和字段名不能使用中文；（一般为字母开头，字母、数字、下划线组成的字符串）； CREATE TABLE关键字后跟上表名，字段名在括号中列出且以逗号分隔； 最后以分号结尾； 不区分大小写，但最好关键字都大写；按一定的规则缩进； 每个字段都需要设置数据类型； 常用的数据类型有以下几个大类： 字符类 数值类 日期和时间类 二进制类 3、常见的数据类型 字符串数据类型 数据类型的两个作用: 存储什么数据 如何储存 字符串数据类型： 姓名 身份证 家庭地址 电话号码 书名 电脑型号 所有的文字都是字符，都可以使用字符串数据类型来存储！ 定长字符串： 长度固定的字符串类型，其长度是在创建表时指定的。比如邮政编码‘510623’，是6位的字符。 如果向一个6位的定长字符串类型的字段，只插入2位字符，则数据库默认会在2个字符末尾补4个空格，以补足6位。 不定长字符串： 长度不固定的字符串类型，创建表时指定一个最大长度，或不指定长度。比如姓名，有2位、3位、4位甚至更长的。 比如：‘冯巩’、‘周杰伦’、‘仓央嘉措’、‘库尔班-热合曼’。 定长字符串优缺点： 优点：处理性能高，产生较少的存储碎片 缺点：占用存储多 不定长字符串优缺点： 优点：占用存储少 缺点：处理性能低，产生较多存储碎片 CHAR(10

目录 一、介绍 概念 由来 优势 劣势 总结 二、Django中的ORM Django项目使用MySQL Model 快速入门 1. AutoField 2. IntegerField 3. CharField 4. ForeignKey 5. DateField 6. DateTimeField 7. dalate() 字段合集 ORM字段与数据库字段对应关系 自定义字段 字段参数 1. null 2. unique 3. db_index 4. default 5. DateField 与 DateTimefield 四、关系字段 一对多 ForeignKey 字段参数 一对一 OneToOneField 字段参数 多对多 ManyToManyField 字段参数 多对多关系的三种方式 元消息 原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/260 @ 补充：数据迁移与反迁移 # 迁移： python manage.py makemigrations # 纪录变成 python manage.py migrate # 迁移到数据库 # 反迁移： python manage.py inspectdb > models.py 执行后，会在执行的文件内写入模型类（文件可随意指定） 一、介绍 概念 对象关系映射（Object Relational Mapping

目录 一、介绍 概念 由来 优势 劣势 总结 二、Django中的ORM Django项目使用MySQL Model 快速入门 1. AutoField 2. IntegerField 3. CharField 4. ForeignKey 5. DateField 6. DateTimeField 7. dalate() 字段合集 ORM字段与数据库字段对应关系 自定义字段 字段参数 1. null 2. unique 3. db_index 4. default 5. DateField 与 DateTimefield 四、关系字段 一对多 ForeignKey 字段参数 一对一 OneToOneField 字段参数 多对多 ManyToManyField 字段参数 多对多关系的三种方式 元消息 原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/260 @ 补充：数据迁移与反迁移 # 迁移： python manage.py makemigrations # 纪录变成 python manage.py migrate # 迁移到数据库 # 反迁移： python manage.py inspectdb > models.py 执行后，会在执行的文件内写入模型类（文件可随意指定） 一、介绍 概念 对象关系映射（Object Relational Mapping

1. 什么是索引? 索引是一种数据结构,可以帮助我们快速的进行数据的查找. 2. 索引是个什么样的数据结构呢? 索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关, 在MySQL中使用较多的索引有Hash索引,B+树索引等,而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为:B+树索引. 3. Hash索引和B+树所有有什么区别或者说优劣呢? 首先要知道Hash索引和B+树索引的底层实现原理: hash索引底层就是hash表,进行查找时,调用一次hash函数就可以获取到相应的键值,之后进行回表查询获得实际数据.B+树底层实现是多路平衡查找树.对于每一次的查询都是从根节点出发,查找到叶子节点方可以获得所查键值,然后根据查询判断是否需要回表查询数据. 那么可以看出他们有以下的不同: hash索引进行等值查询更快(一般情况下),但是却无法进行范围查询. 因为在hash索引中经过hash函数建立索引之后,索引的顺序与原顺序无法保持一致,不能支持范围查询.而B+树的的所有节点皆遵循(左节点小于父节点,右节点大于父节点,多叉树也类似),天然支持范围. hash索引不支持使用索引进行排序,原理同上. hash索引不支持模糊查询以及多列索引的最左前缀匹配.原理也是因为hash函数的不可预测. AAAA 和 AAAAB 的索引没有相关性. hash索引任何时候都避免不了回表查询数据,而B+树在符合某些条件

存储引擎: innodb: 现在数据库使用的默认引擎 与myisam相比,速度较慢,但是数据安全性更高(数据安全体现在行锁, 事务方面) 　　使用innodb创建表时,在库下默认创建两个文件,分别是frm和idb, frm表示存储表结构的文件, idb表示存储数据的文件 myisam: 老版本数据库使用的存储引擎 　　使用myisam创建表时,在库下默认创建三个文件, 分别是frm MYD MYI , frm表示存储表结构的文件, MYD表示存储数据的文件, MYI表示索引文件 blackhole: 黑洞,不管存储什么数据直接丢失 　　使用blackhole创建表时,在库下默认创建一个文件, frm , frm表示存储表结构的文件 memory: 内存引擎,临时存储在内存,服务重启数据丢失 　　使用memory创建表时,在库下默认创建一个文件, frm, frm表示存储表结构的文件 如何查询数据库中有哪些的引擎呢? show engines; 创建表的完整性约束: create table 表名( 字段名1 类型[(宽度) 约束条件], 字段名2 类型[(宽度) 约束条件], 字段名3 类型[(宽度) 约束条件] ); 注意: 　　1.字段名和字段类型是必须的,中括号内的参数都是可选参数 　　2.同一张表中的字段名不能重复 　　3.最后一个字段后不能加逗号 宽度: 　

一、存储引擎 　　不同的数据应该有不同的处理机制 1.mysql存储引擎 　　Innodb：默认的存储引擎，查询速度较myisam慢，但是更安全 　　myisam：mysql老版本用的存储引擎 　　memory：内存引擎(数据全部存在内存中) 　　blackhole：无论存什么，都立马消失(黑洞) 2.查看所有的存储引擎 　　show engines; 3.研究一下每个存储引擎存取数据的特点 （1）Innodb：两个文件，一个是表结构文件，一个是真实数据文件 （2）myisam：三个文件，表结构文件，真实数据文件，索引文件（目录） （3）memory：一个文件，表结构文件 （4）blackhole：一个文件，表结构文件 二、创建表的完整性约束 1.创建表的完整语法 create table 表名( 字段名1 类型[(宽度) 约束条件], 字段名2 类型[(宽度) 约束条件], 字段名3 类型[(宽度) 约束条件] ); 注意： 　　（1）字段名和字段类型是必须的 中括号内的参数都是可选参数 　　（2）同一张表中字段名不能重复 　　（3）最后一个字段后面不能加逗号，例如： create table t6( id int, name char, ); # 错误 宽度: 　　（1）使用数据库的准则：能尽量让它少干活就尽量少干活 　　（2）对存储数据的限制：char(1)，只能存一个字符

一、创建表的完整语法 create table( 字段名1 类型[(宽度) 约束条件]， 字段名2 类型[(宽度) 约束条件]， 字段名2 类型[(宽度) 约束条件] ); ★注意： 1.在统一张表中，字段名不能相同 2.宽度和约束条件可选，字段名和类型是必须的 3.最后一个字段不能加逗号 Ⅰ.宽度指的是对存储数据的限制 create table userinfo(name char); insert into userinfo values('jason'); 1.没有安全模式的数据库版本，能够存放数据但是只会存进去一个j 2.最新数据库版本直接报错提示无法存储：Data too long for column 'name' at row 1（严格模式） Ⅱ.约束条件的基本使用 null 与 not null create table t1(id int,name char not null); insert into t1 values(1,'j');　　#正常存储 insert into t1 values(2,null);　　#报错 ★★ 总结：类型与约束条件区别 类型：限制字段必须以什么样的数据类型存储 约束条件：约束条件是在类型之外添加一种额外的限制 二、基本数据类型 1、整型 分类：TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT 作用

一.存储引擎 1.1什么是存储引擎 MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件（或者内存）中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。通过选择不同的技术，你能够获得额外的速度或者功能，从而改善你的应用的整体功能。 例如，如果你在研究大量的临时数据，你也许需要使用内存存储引擎。内存存储引擎能够在内存中存储所有的表格数据。又或者，你也许需要一个支持事务处理的数据库(以确保事务处理不成功时数据的回退能力)。 这些不同的技术以及配套的相关功能在MySQL中被称作存储引擎(也称作表类型)。 1.2主要的四种存储引擎 INNODB:现默认的存储引擎,读取数据较myisam慢,但是数据存储更安全 MYISAM:mysql之前版本使用的默认存储引擎 MEMORY:内存引擎(断电/重启存储的数据会消失,数据存储再内存上) BLACKHOLE:黑洞引擎(存入的数据会消失) 1.3引擎的特点 使用sql语句查看引擎:show engines: 创建表,对表中插入数据 ps: q3是内存引擎,数据存储再内存中的所以不存在数据 　　q4是黑洞引擎,数据写入其中就消失了,所以也没有数据 ps:重启MySQL服务后,之前使用Memory引擎存储的数据都会被清除 创建表的完整语法: create table 表名( 字段名1 字段类型[(宽度) 约束条件

今日内容： 一，字段类型 在建表的时候，每个字段都有自己的类型 1，整型 2，浮点型 3，时间类型 4，字符类型 5，枚举与集合 二，约束条件 1，primary key 2，unique key 3，not null ps; 重点记住知识： unique 唯一 default 给某个字段设置默认值 auto_increment 自动递增 not null 不能为空 unsigned 无正负符号 zerofill 0填充多余的位数 char后面的数字是用来限制存储数据的长度的 枚举与集合类型 枚举(enum) 限制某个字段能够存储的数据内容 集合(set) 限制某个字段能够存储的数据内容 浮点型精确度：float < double < decimal 精确度依次越来越高 字符类型： char与varchar的区别 char定长 1.浪费空间 2.存取速度快 varchar变长 1.节省空间 2.存取速度慢(较于char比较慢) 存的时候 需要给数据讲一个记录长度的报头 取的时候 需要先读取报头才能读取真实数据 char(4) # 最大只能存四个字符 超出来会直接报错 如果少了 会自动用空格填充 varchar(4) # 最大只能存四个字符 超出来会直接报错 如果少了 有几个存几个 char后面的数字是用来限制存储数据的长度的 特例:只有整型后面的数字不是用来限制存储数据的长度

Python之MySQL 一.概述 　　 数据库(Database，简称DB) 　　数据库技术是计算机应用领域中非常重要的技术，它产生于20世纪60年代末，是数据管理的最新技术，也是软件技术的一个重要分支。 　　简单的说， 数据库 就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的，我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据。更简单的形象理解，数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样，区别只是存放的东西不同。 　　数据库表(table) 　　数据表是关系数据库中一个非常重要的对象，是其它对象的基础，也是一系列二维数组的集合，用来存储、操作数据的逻辑结构。根据信息的分类情况。一个数据库中可能包含若干个数据表，每张表是由行和列组成，记录一条数据,数据表就增加一行，每一列是由字段名和字段数据集合组成，列被称之为字段，每一列还有自己的多个属性，例如是否允许为空、默认值、长度、类型、存储编码、注释等.例如 　　　 　　数据(data) 　　 　存储在表中的信息就叫做数据. 　　 数据库系统有3个主要的组成部分 　　　1.数据库（Database System）：用于存储数据的地方。 　　　2.数据库管理系统（Database Management System，DBMS）：用户管理数据库的软件。 　　　3.数据库应用程序