sql修改字段长度

数据库介绍 数据库是在计算机出现以后,为了解决计算机存储问题而创建, 数据库中包含表,表当中才是数据。 数据库的发展史 1. 萌芽阶段 所有存储依赖的都是文件,安全性低,查找非常困难。 2. 层次模型 1). 优点:查询分类的效率高； 2). 缺点:导航结构:如果查找同类别数据,效率低。 数据不完整(如下图) 3. 网状模型 数据不完整性:我们认为每一行数据之间是独立不相关的,网状模型解决了数据不完整的问题,但是依然没有导航结构。 4. 关系模型 现在主流的数据库模型。特点:每张表都是独立的,没有导航结构,表和表之间通过公共字段建立关系，注意:公共的字段,名字可以不一样,但是数据类型必须一致,表达的含义必须一致.数据类型一致,但不一定是公共字段。 优点:有导航结构； 缺点:关系型数据库操作不便捷(关系可能比较复杂),执行效率低下。 补充：在项目中不是每一个业务都需要关系型数据库,可以使用非关系型数据库(NoSql) 简单概念认识 记录,字段,行列,表的属性,字段的属性。 1. 一条记录我们称之为一行数据； 2. 一个字段称之为一列； 3. 表的属性就是字段； 4. 字段的属性就是该字段的功能； 5. 数据冗余指的是数据重复率。 【补充】： 1）冗余只能减少,不能杜绝； 2）冗余减少了,表的体积就减少了,更新速度提高了,保证了数据额完整性； 3）减少了冗余,但是表的数量增加了

http://www.cnblogs.com/RunForLove/p/5693986.html 数据库设计的三大范式：为了建立冗余较小、结构合理的数据库，设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为范式。范式是符合某一种设计要求的总结。要想设计一个结构合理的关系型数据库，必须满足一定的范式。 　　在实际开发中最为常见的设计范式有三个：第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值，就说明该数据库表满足了第一范式；第二范式在第一范式的基础之上更进一层。第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关（主要针对联合主键而言）。也就是说在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中；第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关，而不能间接相关。总结一下，就是： 第一范式(确保每列保持原子性)； 第二范式(确保表中的每列都和主键相关)； 第三范式(确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关)。 　　在目前的企业信息系统中，数据库还是最佳的数据存储方式，虽然已经有很多的书籍在指导我们进行数据库设计，但应该那种方式是设计数据库的表结构的最好方法、设计时应遵从什么样的原则、四个范式如何能够用一种方式达到顺畅的应用等是我一直在思考和总结的问题

文章目录 一.创建数据库关系图 二.数据的操作 1.添加数据 添加单行数据 添加多行数据 2.简单查询数据 3.修改数据 4.删除数据 5.还原数据表 数据库的设计 主键的选择 外键的选择 一.创建数据库关系图 生成数据库关系图 出现的报错： 解决： 二.数据的操作 1.添加数据 添加单行数据 INSERT [ INTO ] 目标表名 [ ( 字段 ) ] VALUES ( 字段对应的数据 ) INSERT INTO Teacher ( [ NAME ] , TEL , SUBID ) VALUES ( '张三' , 110 , 1 ) 使用这种插入语法必须要注意：必须要明确这张表中具有非空约束的字段是哪些 注意： 列名的个数必须和数据值对应 非数值类型的数据，必须放在单引号内 数据值的类型必须和定义的字段的数据类型保持一致 添加数据一定要注意数据表中的字段的各种约束问题，违反约束添加失败 这种添加数据的语法是只能添加一行数据 INSERT Teacher VALUES ( '李四' , 1111111 , 2 ) 使用这种插入语法必须要注意：这张表里面的所有字段都必须为其提供对应的数据值除过自增列之外，而且数据值的顺序必须保持和数据表字段的顺序一致 添加多行数据 INSERT INTO [ SUBJECT ] SELECT '.NET' UNION SELECT 'WEB'

1.数据库概述 数据库就是存储数据的仓库，其本质是一个文件系统，数据按照特定的格式将数据存储起来，用户可以对数据库中的数据进行增加，修改，删除及查询操作。 2.表数据 根据表字段所规定的数据类型，我们可以向其中填入一条条的数据，而表中的每条数据类似类的实例对象。表中的一行一行的信息我们称之为记录。 3.Mysql启动与登录　 MySQL是一个需要账户名密码登录的数据库，登陆后使用，它提供了一个默认的root账号，使用安装时设置的密码即可登录。 4.SQL语句 　　 l SQL分类： n 数据定义语言：简称DDL(Data Definition Language)，用来定义数据库对象：数据库，表，列等。关键字：create，alter，drop等 n 数据操作语言：简称DML(Data Manipulation Language)，用来对数据库中表的记录进行更新。关键字：insert，delete，update等 n 数据控制语言：简称DCL(Data Control Language)，用来定义数据库的访问权限和安全级别，及创建用户。 n 数据查询语言：简称DQL(Data Query Language)，用来查询数据库中表的记录。关键字：select，from，where等 5.通用语法 　　 l SQL语句可以单行或多行书写，以分号结尾 l 可使用空格和缩进来增强语句的可读性

转自：https://www.cnblogs.com/uoar/p/6670612.html 1. 1 <!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC "-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN" "http://hibernate.sourceforge.net/hibernate-mapping-3.0.dtd"> 2 <hibernate-mapping package="com.aegop.mto.pojo"> 3 <!-- 标识一个类的xml映射,name为类名,table为表名 --> 4 <class name="Street" table="Streets"> 5 <!-- 主键的设置,generator标识主键生成方式,因为native便于数据库的移植所以.嘿嘿!你懂的 --> 6 <id name="id" type="int"> 7 <column name="Id"/> 8 <generator class="native"/> 9 </id> 10 <!-- 这里配了该类一个属性街道名称 name属性字段,column,数据库对应列 --> 11 <property name="streetName" type="string" column="StreetName" /> 12 <!--

写在前面：无规矩不成方圆。对于刚加入互联网的朋友们，肯定会接触到 MySQL ， MySQL 作为互联网最流行的关系型数据库产品，它有它擅长的地方，也有它不足的短板，针对它的特性，结合互联网大多应用的特点，笔者根据自己多年互联网公司的 MySQL DBA 经验，现总结出互联网 MySQL 的一些开发规范，仅供参考。 一、基础规范 (1) 使用 INNODB 存储引擎 (2) 表字符集使用 UTF8 (3) 所有表都需要添加注释 (4) 单表数据量建议控制在 5000W 以内 (5) 不在数据库中存储图 ⽚ 、文件等大数据 (6) 禁止在线上做数据库压力测试 (7) 禁 ⽌ 从测试、开发环境直连数据库 二、命名规范 (1) 库名表名字段名必须有固定的命名长度， 12 个字符以内 (2) 库名、表名、字段名禁 ⽌ 止超过 32 个字符。须见名之意 (3) 库名、表名、字段名禁 ⽌ 止使 ⽤ 用 MySQL 保留字 (4) 临时库、表名必须以 tmp 为前缀，并以 ⽇ 日期为后缀 (5) 备份库、表必须以 bak 为前缀，并以日期为后缀 三、库、表、字段开发设计规范 (1) 禁 ⽌ 使用分区表 (2) 拆分大字段和访问频率低的字段，分离冷热数据 (3) 用 HASH 进 ⾏ 散表，表名后缀使 ⽤⼗ 进制数，下标从 0 开始 (4) 按日期时间分表需符合 YYYY[MM][DD][HH]

----------------- 更新时间 11:17 2016-09-18 星期日 11:00 2016-03-13 星期日 09:10 2016-03-03 星期四 11:46 2016-02-25 星期四 10:06 2016-02-24 星期三 14:51 2016-02-23 星期二 18:07 2016-02-19 星期五 17:44 2016-02-17 星期三 ----------------- *模型 模型是业务对象的呈现 * 系统已定义的模型查看 设置->技术->数据结构->模型 现在定义的有700多个 * 版本演变 from openerp.osv import fields, osv -> from openerp import models, fields ------------- osv.osv ---> orm.Model ---> models.Model osv.TransientModel ---> orm.TransientModel ---> models.TransientModel ------------ class MyModel(osv.osv): pass... ------------- class MyModel(osv.Model): pass... ------------ class MyModel(models

1.命名规范 1.库名、表名、字段名必须使用小写字母，并采用下划线分割。 a)MySQL有配置参数lower_case_table_names，不可动态更改，linux系统默认为 0，即库表名以实际情况存储，大小写敏感。如果是1，以小写存储，大小写不敏感。如果是2，以实际情况存储，但以小写比较。 b)如果大小写混合使用，可能存在abc，Abc，ABC等多个表共存，容易导致混乱。 c)字段名显示区分大小写，但实际使⽤用不区分，即不可以建立两个名字一样但大小写不一样的字段。 d)为了统一规范， 库名、表名、字段名使用小写字母。 2.库名、表名、字段名禁止超过32个字符。 库名、表名、字段名支持最多64个字符，但为了统一规范、易于辨识以及减少传输量，禁止超过32个字符。 3.使用INNODB存储引擎。 INNODB引擎是MySQL5.5版本以后的默认引擘，支持事务、行级锁，有更好的数据恢复能力、更好的并发性能，同时对多核、大内存、SSD等硬件支持更好，支持数据热备份等，因此INNODB相比MyISAM有明显优势。 4.库名、表名、字段名禁止使用MySQL保留字。 当库名、表名、字段名等属性含有保留字时，SQL语句必须用反引号引用属性名称，这将使得SQL语句书写、SHELL脚本中变量的转义等变得⾮非常复杂。 5.禁止使用分区表。 分区表对分区键有严格要求；分区表在表变大后，执⾏行DDL

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

Object Relational Mapping(ORM) ORM介绍 ORM概念 对象关系映射（Object Relational Mapping，简称ORM）模式是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术。 简单的说，ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据，将程序中的对象自动持久化到关系数据库中。 ORM在业务逻辑层和数据库层之间充当了桥梁的作用。 ORM由来 让我们从O/R开始。字母O起源于"对象"(Object),而R则来自于"关系"(Relational)。 几乎所有的软件开发过程中都会涉及到对象和关系数据库。在用户层面和业务逻辑层面，我们是面向对象的。当对象的信息发生变化的时候，我们就需要把对象的信息保存在关系数据库中。 按照之前的方式来进行开发就会出现程序员会在自己的业务逻辑代码中夹杂很多SQL语句用来增加、读取、修改、删除相关数据，而这些代码通常都是重复的。 ORM的优势 ORM解决的主要问题是对象和关系的映射。它通常把一个类和一个表一一对应，类的每个实例对应表中的一条记录，类的每个属性对应表中的每个字段。 ORM提供了对数据库的映射，不用直接编写SQL代码，只需像操作对象一样从数据库操作数据。 让软件开发人员专注于业务逻辑的处理，提高了开发效率。 ORM的劣势 ORM的缺点是会在一定程度上牺牲程序的执行效率。