sql增加字段

1 设计阶段的优化 1.1 表设计 1.1.1 范式化 数据库设计三范式定义： 1. 第一范式：每个字段只包含最小的信息属性。 例如常见的学号：入学年份+班级+编号，是不符合第一范式的，需要将其拆解为：入学年份、班级、编号。 2. 第二范式：（在满足第一范式基础上） 模型含有主键，非主键字段依赖主键。 3. 第三范式：（在满足第二范式基础上） 模型非主键字段不能相互依赖 。 例如订单表，一般来说订单表的主键是订单号。在此表中，字段下单时间、客户ID是符合第二范式的，而客户姓名这个字段就不满足第二范式，应当放入客户表内，组成客户ID客户姓名。 范式化的设计能有效降低数据冗余，更新方便快速，降低了数据不一致的风险。故常见于联机交易型的数据库。 1.1.2 反范式化 有意不符合范式化的设计，常见于反第二第三范式。 符合三范式的设计在降低冗余的同时也带来了问题。如果需要对数据进行加工处理（例如具有订单表、客户表，需要统计某个年龄的客户的订单总金额）的时候，需要不断进行关联操作。当订单数量极为庞大的时候，这个关联操作所需要消耗的资源将会相当巨大，导致查询性能低下。因此在数据仓库的海量数据的处理中，常使用反范式化的方式进行设计来提高性能，用空间换取时间。例如在订单表内添加上下订单的客户的生日，则只需直接执行筛选即可。 反范式化的设计并没有定势，需要视具体的业务而定

下面是一部分比较重要的建议： 1、选择正确的存储引擎 以 MySQL为例，包括有两个存储引擎 MyISAM 和 InnoDB，每个引擎都有利有弊。 MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用，但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段，整个表都会被锁起来，而别的进程，就算是读进程都无法操作直到读操作完成。另外，MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无比的。 InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎，对于一些小的应用，它会比 MyISAM 还慢。但是它支持“行锁” ，于是在写操作比较多的时候，会更优秀。并且，他还支持更多的高级应用，比如：事务。 2、优化字段的数据类型 记住一个原则，越小的列会越快。对于大多数的数据库引擎来说，硬盘操作可能是最重大的瓶颈。所以，把你的数据变得紧凑会对这种情况非常有帮助，因为这减少了对硬盘的访问。 如果一个表只会有几列罢了（比如说字典表，配置表），那么，我们就没有理由使用 INT 来做主键，使用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 会更经济一些。如果你不需要记录时间，使用 DATE 要比 DATETIME 好得多。当然，你也需要留够足够的扩展空间。 3、为搜索字段添加索引 索引并不一定就是给主键或是唯一的字段。如果在你的表中，有某个字段你总要会经常用来做搜索

Mysql 的存储引擎,myisam和innodb的区别。 答： 1.MyISAM 是非事务的存储引擎，适合用于频繁查询的应用。表锁，不会出现死锁，适合小数据，小并发。 2.innodb是支持事务的存储引擎，合于插入和更新操作比较多的应用，设计合理的话是行锁（最大区别就在锁的级别上），适合大数据，大并发。 数据表类型有哪些 答：MyISAM、InnoDB、HEAP、BOB,ARCHIVE,CSV等。 MyISAM：成熟、稳定、易于管理，快速读取。一些功能不支持（事务等），表级锁。 InnoDB：支持事务、外键等特性、数据行锁定。空间占用大，不支持全文索引等。 MySQL数据库作发布系统的存储，一天五万条以上的增量，预计运维三年,怎么优化？ a. 设计良好的数据库结构，允许部分数据冗余，尽量避免join查询，提高效率。 b. 选择合适的表字段数据类型和存储引擎，适当的添加索引。 c. mysql库主从读写分离。 d. 找规律分表，减少单表中的数据量提高查询速度。 e。添加缓存机制，比如memcached，apc等。 f. 不经常改动的页面，生成静态页面。 g. 书写高效率的SQL。比如 SELECT * FROM TABEL 改为 SELECT field_1, field_2, field_3 FROM TABLE. 对于大流量的网站,您采用什么样的方法来解决各页面访问量统计问题？

京东2016实习生招聘 Java开发工程师 在MySql中，如果要修改表的列名，下列语句的语法正确的是 A ALTER TABLE 表名字 CHANGE 列名称 新列名称 B ALTER TABLE 表名字 ALTER 列名称 新列名称 C ALTER TABLE 表名字 MODIFY列名称 新列名称 D ALTER TABLE 表名字 列名称 新列名称 正确答案 : A 知识点 修改某个表的字段类型及指定为空或非空 alter table 表名称 change 字段名称 新字段名称 字段类型 [是否允许非空]; alter table 表名称 modify 字段名称 字段类型 [是否允许非空]; 扩展 创建数据库 > CREATE DATABASE database-name 删除数据库 >drop database dbname 查询所有数据表 >show tables; 查询表的字段信息 > desc 表名称; 添加表字段 >alter table table1 add transactor varchar( 10 ) not Null; >alter table table1 add id int unsigned not Null auto_increment primary key 如果要删除某一字段，可用命令： >ALTER TABLE 表名称 DROP 字段名;

上一节我们讲完了ModelAdmin的使用, 但是在操作中也发现, 新增编辑会员时, 我们无法验证数据是否正确, 比如 用户名、手机号、邮箱都应该是唯一的 用户名和密码长度的验证 编辑用户信息时不填写密码则不更新密码, 填写了则更新密码 自定义验证不通过的文案 ... 这些要求, 我们就必须得使用自定义的表单来完成了 项目地址: https://gitee.com/ccnv07/django_example Form介绍 通过表单, 我们可以实现以下的功能 自定义字段的样式 类似的表单可以通过类继承减少代码量 完成自定义的表单数据验证 定义表单字段 关于表单的代码我们一般放在每个模块的forms.py中 表单字段类型说明 CharField 单行文本输入字段, 对应模型的CharField字段 表单中的样式就是input type=text max_length : 最大长度 min_length : 最小长度 strip : 是否过滤左右的空格 empty_value : 为空时的值, 默认是空字符串 EmailField 邮箱输入文本字段, 对应模型的EmailField字段 标案中是input type=text 但是会自动增加一个邮箱格式的校验 ChoiceField 下拉单选字段, 这个在模型中是没有的 对应表单的select标签 choices 参数也是二维元组的格式

🔸Windows服务 -- 启动MySQL net start mysql-- 创建Windows服务 sc create mysql binPath= mysqld_bin_path(注意：等号与值之间有空格) 🔸连接与断开服务器 mysql -h 地址 -P 端口 -u 用户名 -p 密码SHOW PROCESSLIST -- 显示哪些线程正在运行SHOW VARIABLES -- 显示系统变量信息 🔸数据库操作 -- 查看当前数据库 SELECT DATABASE();-- 显示当前时间、用户名、数据库版本 SELECT now(), user(), version()-- 创建库 CREATE DATABASE[ IF NOT EXISTS] 数据库名 数据库选项 数据库选项： CHARACTER SET charset_name COLLATE collation_name-- 查看已有库 SHOW DATABASES[ LIKE PATTERN ]-- 查看当前库信息 SHOW CREATE DATABASE 数据库名-- 修改库的选项信息 ALTER DATABASE 库名 选项信息-- 删除库 DROP DATABASE[ IF EXISTS] 数据库名 同时删除该数据库相关的目录及其目录内容 🔸表的操作 *请左右滑动阅览 -- 创建表 CREATE [

索引的优点 1.加快数据的检索速度，这是创建索引的最主要的原因; 2.通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性; 3.加速表和表之间的连接; 4.在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。 索引的缺点 1.创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。 2.索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。 3.当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要同步动态的维护，这样就降低了数据的增删改速度。 所以单表数据太少，索引反而会影响速度；更新非常频繁的数据不适宜建索引 索引设计原则 根据数据库的功能，可以在数据库设计器中创建三种索引 唯一索引：唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引 主键索引：表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时， 它允许对数据的快速访问 聚集索引：表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表 只能包含一个聚集索引 选择索引的最终目的是为了使查询的速度变快。下面给出的原则是最基本的准则，但不能拘泥于这些准则，应该根据应用的实际情况进行分析和判断，选择最合适的索引方式。 1.索引最左匹配原则 索引可以简单如一个列(a)

MySQL 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 MySQL AB 公司开发，而MySQL AB 公司被 Oracle 公司收购，故 MySQL 现在属于 Oracle 公司。MySQL 是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了 灵活性 。 MySQL 是开源的，所以你可以免费使用它。 MySQL 支持大型的数据库，可以处理拥有上千万条记录的大型数据库。但是根据实际生产经验，当单表的数据量达到三千万之后，数据库性能急剧下降，甚至整个数据库都瘫痪了，登录不上。 MySQL 使用标准的 SQL 数据语言形式，结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统；同时也是数据库脚本文件的扩展名。 MySQL 安装好了之后，就可以登录使用了。最主要就是使用 SQL 进行增删改查的操作。 1、查看数据库 # mysql -u root -p'P@ssw0rd' mysql> show databases; 2、切换数据库 mysql> use mysql; 注意： 1：information_schema # 这个数据库保存了 MySQL 服务器所有数据库的信息。如数据库名，数据库的表

ORM === 校验: 1.ORM内部为强制校验 2.ORM外部校验 (保存,更新,插入时校验) 过滤: 校验不在包含过滤功能 参数及方法变更: 1.find不在带参数 2.save拆分为create跟update,并增加校验类参数,规则为覆盖叠加 3.factory为ORM重写,可传两参数,用MODEL只有一个参数 4.find等查找不可用于已有实体的ORM 5.校验过滤规则的转变 6.unique指定字段的唯一判断函数 融合数据库操作: 数据库的CURD操作增加方法,方便使用. 方法及说明: A:ORM自动维护 字段缓存 $_column_cache 初始化缓存配置 $_init_cache 必要校验模型 $_validation 当前操作实体 $_object 是否有更改 $_changed 原数据(从数据库获取,并未更改的数据) $_original_values 自动加载的关系ORM $_related 是否通过内置必要校验 $_valid 是否加载实体成功 $_loaded 是否保存成功 $_saved 排序用存放字段 $_sorting 当前对象名 $_object_name 复写辅助对象 $_object_plural 表字段 $_table_columns 当前KEY中的值 $_primary_key_value 以下为映射到数据库操作相关属性: $_db

Datafactory 实际使用案例 一、 简介 QuestDataFactory 是一种快速的、易于产生测试数据工具，它能建模复杂数据关系，且有带有GUI界面。DataFactory是一个功能强大的数据产生器，它允许开发人员和QA毫不费力地产生百万行有意义的测试数据。 二、 原理说明 通过和数据库进行连接后，首先读取数据库中表的schema（概要），即表的定义之类的内容，以列表的形式显示；然后由用户定制要产生数据的具体内容，如数字范围、字符串长度、要产生数据记录的个数等等，最后运行工程，批量生成数据，Datafactory支持各种主流数据库（oracle、DB2、MS SQL），甚至excel、access等。下面以以主流的oracle为例进行说明。 三、 安装说明 第一步：解压Quest DataFactory v5.6 英文正式版.zip，执行setup.exe文件，按向导安装。 第二步：运行Keygen.exe，在Site Message中设置名称，下拉框中选择DataFactory生成 key。 第三步：安装成功后，使用key在bin文件中的工具（dfactory.exe）进行注册，选择DataFactory，点击Edit key，输入第二步中生成的key以及Site message中设置的名称即可。 四、 数据库环境说明 图表 1 数据库中有3个表，一个是FW