咳咳，各位观众老爷们，晚上好！我是你们的老朋友，江湖人称“Bug终结者”的码农老王。今天咱们来聊聊MySQL数据库里那些“不可貌相”的数据类型和编码，特别是那个让无数英雄竞折腰的utf8mb4。 别看这玩意儿名字平平无奇，但在处理多语言和Emoji支持上，它可是个顶梁柱。今天，咱们就扒开它的神秘面纱，看看它到底是怎么叱咤风云的。 第一部分：数据类型这门玄学 首先，咱们得先了解一下MySQL的数据类型，这玩意儿就像盖房子的砖头，选错了，房子可就歪了。 MySQL的数据类型主要分三大类：数值型、日期/时间型、字符串型。 数值型： 包括整数（TINYINT, SMALLINT, MEDIUMINT, INT, BIGINT）、浮点数（FLOAT, DOUBLE）、定点数（DECIMAL）。 整数：顾名思义，就是整数，区别在于存储范围不同，BIGINT最大，TINYINT最小。 浮点数：就是带小数点的数，FLOAT精度比DOUBLE低。 定点数：精度最高的数值类型，适合存储货币等需要精确计算的数值。 举个例子： CREATE TABLE products ( id INT UNSIGNED A …
MySQL编程进阶之：`CHAR`、`VARCHAR`和`TEXT`的选择：从存储、性能和使用场景的角度进行考量。
各位好，我是老码，今天咱们聊聊MySQL里文本存储的三剑客：CHAR、VARCHAR 和 TEXT。 它们就像三兄弟，长相相似，性格迥异，用错了地方，轻则浪费空间，重则影响性能。 咱们今天就扒一扒它们的底裤，看看哪种场合该选哪位。 开场白：文本存储的江湖风云 在数据库的世界里，文本数据无处不在。从用户的姓名、地址，到文章的内容、评论，都离不开文本存储。 MySQL提供了CHAR、VARCHAR和TEXT这三种主要的数据类型来存储文本，但它们之间的区别和适用场景，却常常让人摸不着头脑。 选错了类型，就像穿错了鞋，走起路来那叫一个难受。 第一章：三剑客的自我介绍 咱们先来认识一下这三位主角： CHAR：定长字符串的硬汉 CHAR(n)，其中n代表字符数，范围是0到255。 它的特点是： 定长存储：无论你存的字符串长度是多少，它都会占用固定的n个字符的空间。如果实际长度小于n，MySQL会在后面填充空格。 存储效率高：由于是定长，MySQL可以直接定位到数据的位置，读取速度快。 举个例子： CREATE TABLE user ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREME …
继续阅读“MySQL编程进阶之：`CHAR`、`VARCHAR`和`TEXT`的选择：从存储、性能和使用场景的角度进行考量。”
MySQL编程进阶之：表结构变更的艺术：如何进行非阻塞的在线DDL操作。
各位观众老爷们，大家好！我是今天的主讲人，今天咱聊聊MySQL里让人又爱又恨的DDL（Data Definition Language）操作，尤其是如何优雅地、不阻塞业务地进行在线DDL。 一、DDL，你这磨人的小妖精 DDL，简单来说，就是用来定义和修改数据库结构的语句，比如CREATE TABLE，ALTER TABLE，DROP TABLE等等。这些操作，在数据库的世界里，就像盖房子，动辄拆墙砌梁，对数据库的影响可不小。 传统的DDL操作，大部分情况下会锁表，导致这段时间内，应用程序无法进行读写操作。想象一下，你的电商网站正在搞大促，用户正疯狂下单，结果你突然执行了一个ALTER TABLE，把表锁住了，用户只能眼巴巴地看着屏幕，下单失败，那损失可就大了去了！ 所以，我们需要找到一种办法，既能修改表结构，又能保证业务的正常运行，这就是所谓的“在线DDL”。 二、在线DDL的进化史 MySQL的在线DDL技术，也不是一开始就这么完善的，它也经历了漫长的进化过程。 MySQL 5.1及更早：Copy Table 这是最原始的方式，创建一个新的表，将旧表的数据复制到新表，然后删除旧表， …
MySQL编程进阶之：函数式索引的设计与应用：如何为复杂的表达式创建索引。
各位观众，欢迎来到今天的“MySQL编程进阶”讲座！今天我们要聊点刺激的，聊聊MySQL世界里“函数式索引”这个听起来有点高大上，但实际上非常好用的家伙。 (一) 什么是函数式索引？别慌，没那么玄乎！ 简单来说，函数式索引就是基于表达式创建的索引。 想象一下，你有个users表，里面有个email字段，但你经常需要忽略大小写地搜索邮件，比如查[email protected]和[email protected]都应该返回相同的结果。 传统的索引只能对原始的email值进行索引，无法直接处理大小写问题。 这个时候，函数式索引就派上用场了！ 我们可以创建一个基于LOWER(email)的索引，这样MySQL就会对email转换成小写后的值进行索引，忽略大小写差异。 (二) 为什么要用函数式索引？传统索引不好吗？ 传统索引当然很好，但它们有局限性。 想象一下以下场景： 复杂查询条件： 你经常需要根据DATE(created_at)进行查询，也就是只关心created_at的日期部分，忽略时间。 数据转换： 你需要对JSON字段中的某个值进行索引，或者需要对字符串进行特定的格式化处 …
MySQL编程进阶之：`COALESCE()`和`IFNULL()`：处理空值（`NULL`）的常用技巧。
大家好，我是老码，今天咱们来聊聊MySQL里两个处理空值的小能手：COALESCE() 和 IFNULL()。 别小看它们，在数据库的世界里，空值就像影子一样，无处不在。 不处理好它们，你的查询可能会出错，你的报表可能会不准，甚至你的应用程序都可能崩溃。 空值的烦恼：为什么我们需要处理 NULL？ 首先，我们要明白，NULL 在数据库里代表“未知”或者“缺失”。 它不是零，不是空字符串，也不是空格，而是一种特殊的状态。 想象一下，你有一张客户表，里面有个字段叫 phone_number（电话号码）。 有些客户没有提供电话号码，那么这个字段的值就会是 NULL。 如果你在查询的时候，直接使用 phone_number 进行运算，比如计算平均长度，或者进行字符串拼接，就可能会遇到问题。 再比如，你在做统计的时候，NULL 值可能会影响计数的结果，或者导致分组出现偏差。 总之，NULL 值就像代码里的未捕获异常，稍不留神就会给你带来麻烦。 所以，我们需要一些工具来优雅地处理它们。 IFNULL()：简单粗暴，但很实用 IFNULL() 函数是 MySQL 里最简单的空值处理函数。 它的语法是 …
MySQL编程进阶之：`HAVING`子句的用法与优化：如何在分组后过滤数据。
各位观众老爷，晚上好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊MySQL里的HAVING子句，这玩意儿就像是WHERE的升级版，专门用来在分组之后过滤数据。说白了，就是先分组，再筛选，让你的数据分析更加精准。 一、HAVING子句：WHERE的表兄弟，但能力更强 首先，我们要明确一点，HAVING子句和WHERE子句虽然都是用来过滤数据的，但它们的应用场景完全不同。WHERE子句是在分组之前过滤数据，而HAVING子句是在分组之后过滤数据。 你可以把WHERE想象成一个保安，负责在数据进入房间之前进行检查，不符合条件的一律不让进。而HAVING就像是一个审查委员会，负责在房间里的人都到齐了之后，再对他们的资格进行审查，不符合条件的就踢出去。 举个例子，假设我们有一个orders表，记录了客户的订单信息： order_id customer_id order_date total_amount 1 101 2023-01-01 100 2 102 2023-01-05 200 3 101 2023-01-10 150 4 103 2023-01-15 300 5 102 2023-01-20 2 …
MySQL编程进阶之：`UNION`和`UNION ALL`的性能考量：`UNION ALL`为何通常更快。
各位观众老爷，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们聊点MySQL里的小秘密，关于UNION和UNION ALL这对兄弟的那些事儿。 咱们程序员啊，最怕的就是性能问题，代码一慢，啥心情都没了。所以，今天咱们就来扒一扒UNION和UNION ALL，看看它们在性能上到底差在哪儿，为什么通常情况下UNION ALL更快。 一、UNION和UNION ALL：长得像，脾气不一样 首先，咱们得搞清楚这两位哥们儿是干啥的。简单来说，它们都是用来合并多个SELECT语句的结果集的。就像是把几份表格的内容合并成一张大表，方便我们查看和分析。 UNION: 这位老哥比较讲究，合并结果的时候会去重，确保最终的结果集里没有重复的行。就像整理房间，把重复的东西都扔掉，只留下独一份。 UNION ALL: 这位就比较随意了，直接把所有结果集堆在一起，不去重。就像把几堆玩具直接倒在一个箱子里，管它有没有重复的呢。 举个例子，假设我们有两张表：customers和employees，都包含name和city字段。 — customers 表 CREATE TABLE customers ( name VARCHAR …
继续阅读“MySQL编程进阶之：`UNION`和`UNION ALL`的性能考量：`UNION ALL`为何通常更快。”
MySQL编程进阶之：自连接（Self-Join）的实践：在层级数据结构中的查询应用。
各位观众老爷，大家好！今天咱们来聊聊MySQL里一个有点“人格分裂”但又非常实用的技巧——自连接(Self-Join)。 啥是自连接？说白了，就是一张表自己跟自己玩，自己跟自己关联。听起来有点绕，但当你需要处理层级数据结构，比如组织架构、商品分类等等，它就派上大用场了。 一、 啥时候需要自连接？ 咱们先举个例子，更容易理解。假设咱们有个employee表，用来记录员工信息，其中有个manager_id字段，指向的是该员工的直接领导的employee_id。 CREATE TABLE employee ( employee_id INT PRIMARY KEY, employee_name VARCHAR(255), manager_id INT, department VARCHAR(255), salary DECIMAL(10, 2) ); INSERT INTO employee (employee_id, employee_name, manager_id, department, salary) VALUES (1, ‘张三’, NULL, ‘技术部’, 10000.00), …
MySQL编程进阶之：`LIMIT OFFSET`大分页的性能问题与优化方案。
各位观众老爷们，晚上好！我是你们的老朋友，今儿个咱们聊点儿MySQL里让人头疼的玩意儿：LIMIT OFFSET 大分页的性能问题以及优化方案。 咱们都知道，LIMIT OFFSET 这玩意儿是用来做分页的，但是用多了，特别是数据量大的时候，那叫一个慢啊！慢到怀疑人生！今天，咱就来扒一扒它慢在哪儿，又该怎么治它。 一、LIMIT OFFSET 为啥这么慢？ 先来个简单的例子，假设咱们有个 users 表，里面有100万条数据，字段包括 id (主键，自增), name, age, email。 CREATE TABLE `users` ( `id` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, `age` int unsigned DEFAULT NULL, `email` varchar(255) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; 现在，我们要查第999991到1000000 …
MySQL编程进阶之：批量数据处理的策略：如何用`INSERT…ON DUPLICATE KEY UPDATE`和`REPLACE`提高效率。
各位靓仔靓女，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊MySQL里批量数据处理的那些事儿，保证让你听完之后，感觉自己像开了挂一样，效率蹭蹭往上涨！ 咱们今天的主题是：批量数据处理的策略：如何用INSERT…ON DUPLICATE KEY UPDATE和REPLACE提高效率。 说起批量数据处理，那可真是每个程序员都绕不开的坎儿。别的不说，就说你们每天都要面对的用户数据、商品信息、订单记录，哪个不是动辄成千上万条？如果你还傻乎乎地一条一条INSERT或者UPDATE，那得跑到猴年马月才能搞定啊！ 所以，今天我就要教你们两招独门秘籍，让你们在批量数据处理的世界里横着走！ 第一招：INSERT…ON DUPLICATE KEY UPDATE – 优雅地插入或更新 这个INSERT…ON DUPLICATE KEY UPDATE语句，简直就是MySQL里的一颗璀璨明珠。它允许你一次性插入多条数据，并且如果发现有主键或者唯一索引冲突，就自动执行更新操作。简直不要太方便！ 1. 语法结构 先来看看它的基本语法： INSERT INTO table_name (column1, col …
继续阅读“MySQL编程进阶之：批量数据处理的策略：如何用`INSERT…ON DUPLICATE KEY UPDATE`和`REPLACE`提高效率。”