mysql中的row是什么？

一、mysql中的row是什么？

1. Row是MySQL中的一行数据。2. 在MySQL中，数据以表的形式存储，每个表由多个行组成，每一行都代表着表中的一条记录。Row就是这些记录中的一行，包含了该行的所有数据。3. Row是MySQL中非常重要的概念，对于数据的查询、更新、删除等操作都需要涉及到Row。同时，MySQL也提供了很多优化Row的方法，如索引等，以提高数据的查询效率。

二、mysql中in的数量多少合适？

在mysql中，IN操作符后面的参数数量不应该太多。通常，建议参数数量不超过1000，因为太多的参数可能导致查询变慢。此外，查询中的参数数量也受到MySQL配置和系统的限制。如果在查询中使用太多的参数，则可能需要增加系统的max_allowed_packet和max_connections变量的值。

为了避免过多的参数数量，可以考虑将参数存储在一个临时表中，然后使用JOIN操作符将其与主查询的结果集进行匹配。

三、mysql中的undo怎么改？

mysql中的undo修改可以采用重新设置的方式都改它的默认值，名称为rows in set 。

相对的或者绝对路径 InnoDB 创建单独的表空间用于undo logs.

通常用于防止那些日志在不同的存储设备,

innodb_undo_logs.and.innodb_undo_tablespaces 结合起来使用。

确定了undo logs的磁盘布局 默认值是"." 表示同样的目录和InnoDB创建它的其他日志文件一样。那也可以修改undo的表空间设置，包括大小，空间位置等各项参数，共享表以及独立表空间。

四、在python中如何查询mysql中的and？

在Python中查询MySQL中的AND，可以使用SELECT语句结合WHERE子句来实现。示例代码如下：```pythonimport mysql.connector# 连接数据库mydb = mysql.connector.connect( host="localhost", user="username", password="password", database="mydatabase")# 创建游标mycursor = mydb.cursor()# 查询数据sql = "SELECT * FROM mytable WHERE column1 = 'value1' AND column2 = 'value2'"mycursor.execute(sql)# 获取查询结果result = mycursor.fetchall()# 打印结果for row in result: print(row)```在上述代码中，我们使用了SELECT * FROM mytable WHERE column1 = 'value1' AND column2 = 'value2'来查询MySQL数据库中的数据，并通过游标对象执行查询操作，最后打印出查询结果。通过使用AND来连接多个条件，可以实现多条件查询操作。

五、mysql中的myisam和innodb的区别？

MyISAM 和 InnoDB 都是 MySQL 数据库的数据库引擎，其中 MyISAM 是 5.5 版本之前的默认引擎，而 5.5 版本之后，MySQL 引入了InnoDB 并且作为其默认的数据库引擎。

01. 锁

MyISAM 只支持表级锁(table-level locking)，也就是任何 CRUD 的操作都会给表加上锁，而 InnoDB 则支持表级锁和行级锁(row-level locking)，默认是行级锁。

Innodb 的行级锁又分几种：共享锁(S)，排它锁(X)，意向共享锁(IS)，意向排他锁(IX)；如果 SQL 语句没有使用索引，并且又不能确定操作的行，这个时候就会锁表；即使在查询条件中使用了索引字段，但是如果 MySQL 认为全表扫描的效率更高，这时候也会使用表锁，所以还是要通过执行计划确认是否真正使用到了索引。

02. 事务

MyISAM 强调的是性能，但是不支持事务；

Innodb 是支持事务的，事务级别包括未提交读(Read uncommitted)，已提交读(Read committed)，可重复读(Repeatable read)，可序列化(Serializable)；

而不支持事务可能会导致：数据更新丢失、脏读、不可重复读等等；另外事务可以保障数据库崩溃后的安全恢复。

03. 外键

MyISAM 不支持外键，Innodb 支持外键。

04. 数据库文件

MyISAM 的数据库文件属于堆表，每个表在磁盘上都有三个文件，frm(存储表定义)、myd（存储表数据）、myi（存储表索引）；

InnoDB 分为表空间数据文件和日志文件；其中数据文件用于保存数据和索引，它又有两种存储方式，共享表空间存储和多表空间存储；如果是共享表空间，那么所有表的数据文件和索引文件都保存在同一个表空间中，如果是多表空间，那么每个表都有一个表空间文件，用于存储数据和索引。

05. 索引

MyISAM 使用非聚集索引，也就是索引和数据分开存储，索引保存的是数据文件的指针；也就是说，主键索引和非主键索引的叶子节点都是数据文件的指针。

InnoDB 使用聚集索引，也就是索引和数据存在一个文件中；必须要有主键；不过如果使用非主键索引的话，需要两次查询，先查询到主键，然后再通过主键查询到数据；也就是说，主键索引的叶子节点是数据文件，非主键索引的叶子节点是主键的值。

另外着重指出，InnoDB 必须有主键，MyISAM 可以没有。

06. count()

MyISAM 保存有表的总行数，如果使用 select count(*) from table，直接取出该值，效率更高；

InnoDB 没有保存表的总行数，如果使用 select count(*) from table，需要遍历整个表；

当然如果是加了 where 条件的话，两种引擎都需要进行扫描。

我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。

六、如何用php调用mysql中的数据？

大概的基本流程如下：

连接数据库，再加一个判断。

选择数据库

读取表

输出表中数据

下面是代码：

$con = mysql_connect("localhost","root","abc123");

/* localhost 是服务器 root 是用户名 abc123 是密码*/

if (!$con)

{

die("数据库服务器连接失败");

}

/* 这就是一个逻辑非判断，如果错误就输出括号里的字符串 */

@mysql_select_db("a", $con);

/* 选择mysql服务器里的一个数据库,假设你的数据库名为 a*/

$sql = "SELECT * FROM qq";

/* 定义变量sql, "SELECT * FROM qq" 是SQL指令，表示选取表qq中的数据 */

$result = mysql_query($sql); //执行SQL语句，获得结果集

/*下面就是选择性的输出打印了，由于不清楚你的具体情况给你个表格打印吧*/

//打印表格

echo "

七、MySQL中的||符号是什么意思？

sql 语句中 || 符号是连接的意思，相当于字符串中的连接符。SQL中常见的符号：

1、=表示 等于。

2、 表示不等于。

3、> 表示大于。

4、= 表示大于等于。6、 SHOW DATABASES。注意：mysql库里面有MYSQL的系统信息，我们改密码和新增用户，实际上就是用这个库进行操作。2、进入数据库：mysql> USE 库名。3、显示数据库中的数据表：mysql> SHOW TABLES。4、显示数据表的结构：mysql> DESCRIBE 表名。6、建立数据表：mysql> USE 库名;mysql> CREATE TABLE 表名 (字段名 VARCHAR(20), 字段名 CHAR(1))。

八、关于MySQL中的表锁和行锁？

1. 程序中非数据库交互操作导致事务挂起

将接口调用或者文件操作等这一类非数据库交互操作嵌入在 SQL 事务代码之中，那么整个事务很有可能因此挂起（接口不通等待超时或是上传下载大附件）。

2. 事务中包含性能较差的查询 SQL

事务中存在慢查询，导致同一个事务中的其他 DML 无法及时释放占用的行锁，引起行锁等待。

3. 单个事务中包含大量 SQL

通常是由于在事务代码中加入 for 循环导致，虽然单个 SQL 运行很快，但是 SQL 数量一大，事务就会很慢。

4. 级联更新 SQL 执行时间较久

这类 SQL 容易让人产生错觉，例如：update A set ... where ...in (select B) 这类级联更新，不仅会占用 A 表上的行锁，也会占用 B 表上的行锁，当 SQL 执行较久时，很容易引起 B 表上的行锁等待。

5. 磁盘问题导致的事务挂起

极少出现的情形，比如存储突然离线，SQL 执行会卡在内核调用磁盘的步骤上，一直等待，事务无法提交。

综上可以看出，如果事务长时间未提交，且事务中包含了 DML 操作，那么就有可能产生行锁等待，引起报错。

九、mysql中的慢查询会不会影响速度？

肯定影响的。常见查询慢的原因常见的话会有如下几种：

1、没有索引或没有用到索引。PS：索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有1000个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。索引类型：普通索引：这是最基本的索引类型，没唯一性之类的限制。唯一性索引：和普通索引基本相同，但所有的索引列只能出现一次，保持唯一性。主键：主键是一种唯一索引，但必须指定为"PRIMARYKEY"。全文索引：MYSQL从3.23.23开始支持全文索引和全文检索。在MYSQL中，全文索引的索引类型为FULLTEXT。全文索引可以在VARCHAR或者TEXT类型的列上创建。

2、IO吞吐量小形成了瓶颈。PS：这是从系统层来分析MYSQL是比较耗IO的。一般数据库监控也是比较关注IO。监控命令：$iostat-d-k110参数-d表示，显示设备（磁盘）使用状态；-k某些使用block为单位的列强制使用Kilobytes为单位；110表示，数据显示每隔1秒刷新一次，共显示10次。

3、内存不足监控内存使用：vmstat[-n][延时[次数]]Memoryswpd:切换到交换内存上的内存(默认以KB为单位)•如果swpd的值不为0，或者还比较大，比如超过100M了，但是si,so的值长期为0，这种情况我们可以不用担心，不会影响系统性能。free:空闲的物理内存buff:作为buffercache的内存，对块设备的读写进行缓冲cache:作为pagecache的内存,文件系统的cache•如果cache的值大的时候，说明cache住的文件数多，如果频繁访问到的文件都能被cache住，那么磁盘的读IObi会非常小。

4、网络速度慢pingIP-t查看是否有丢包。

5、一次查询的数据量过大。比如没有分页查询，一次提取上万条记录。数据库有可能卡死。

6、出现死锁所谓死锁:是指两个或两个以上的进程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去.Showinnodbstatus检查引擎状态,可以看到哪些语句产生死锁。执行showprocesslist找到死锁线程号.然后Kill　processNo7、返回了不必要的行或列一般查询SQL语句一定要将字段明确指定。而不要使用*进行查询8、注意UNion和UNionall的区别。UNIONall好UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。所以unionall的效率肯定要高！

十、如何将MySQL中的引擎改为innodb？

从 MySQL 5.7 开始，开发人员改变了 InnoDB 构建二级索引的方式，采用自下而上的方法，而不是早期版本中自上而下的方法了。在这篇文章中，我们将通过一个示例来说明如何构建 InnoDB 索引。最后，我将解释如何通过为 innodb_fill_factor 设置更合适的值。

索引构建过程

在有数据的表上构建索引，InnoDB 中有以下几个阶段：1.读取阶段（从聚簇索引读取并构建二级索引条目）2.合并排序阶段3.插入阶段（将排序记录插入二级索引）在 5.6 版本之前，MySQL 通过一次插入一条记录来构建二级索引。这是一种“自上而下”的方法。搜索插入位置从树的根部（顶部）开始并达到叶页（底部）。该记录插入光标指向的叶页上。在查找插入位置和进行业面拆分和合并方面开销很大。从MySQL 5.7开始，添加索引期间的插入阶段使用“排序索引构建”，也称为“批量索引加载”。在这种方法中，索引是“自下而上”构建的。即叶页（底部）首先构建，然后非叶级别直到根（顶部）。

示例

在这些情况下使用排序的索引构建：

ALTER TABLE t1 ADD INDEX（or CREATE INDEX）

ALTER TABLE t1 ADD FULLTEXT INDEX

ALTER TABLE t1 ADD COLUMN, ALGORITHM = INPLACE

OPIMIZE t1

对于最后两个用例，ALTER 会创建一个中间表。中间表索引（主要和次要）使用“排序索引构建”构建。

算法

在 0 级别创建页，还要为此页创建一个游标

使用 0 级别处的游标插入页面，直到填满

页面填满后，创建一个兄弟页（不要插入到兄弟页）

为当前的整页创建节点指针（子页中的最小键，子页码），并将节点指针插入上一级（父页）

在较高级别，检查游标是否已定位。如果没有，请为该级别创建父页和游标

在父页插入节点指针

如果父页已填满，请重复步骤 3, 4, 5, 6

现在插入兄弟页并使游标指向兄弟页

在所有插入的末尾，每个级别的游标指向最右边的页。提交所有游标（意味着提交修改页面的迷你事务，释放所有锁存器）

为简单起见，上述算法跳过了有关压缩页和 BLOB（外部存储的 BLOB）处理的细节。

通过自下而上的方式构建索引为简单起见，假设子页和非子页中允许的 最大记录数为 3

CREATE TABLE t1 (a INT PRIMARY KEY, b INT, c BLOB);

INSERT INTO t1 VALUES (1, 11, 'hello111');

INSERT INTO t1 VALUES (2, 22, 'hello222');

INSERT INTO t1 VALUES (3, 33, 'hello333');

INSERT INTO t1 VALUES (4, 44, 'hello444');

INSERT INTO t1 VALUES (5, 55, 'hello555');

INSERT INTO t1 VALUES (6, 66, 'hello666');

INSERT INTO t1 VALUES (7, 77, 'hello777');

INSERT INTO t1 VALUES (8, 88, 'hello888');

INSERT INTO t1 VALUES (9, 99, 'hello999');

INSERT INTO t1 VALUES (10, 1010, 'hello101010');

ALTER TABLE t1 ADD INDEX k1(b);

InnoDB 将主键字段追加到二级索引。二级索引 k1 的记录格式为(b, a)。在排序阶段完成后，记录为：

(11,1), (22,2), (33,3), (44,4), (55,5), (66,6), (77,7), (88,8), (99,9), (1010, 10)

初始插入阶段

让我们从记录 (11,1) 开始。

在 0 级别（叶级别）创建页

创建一个到页的游标

所有插入都将转到此页面，直到它填满了

箭头显示游标当前指向的位置。它目前位于第 5 页，下一个插入将转到此页面。

还有两个空闲插槽，因此插入记录 (22,2) 和 (33,3) 非常简单对于下一条记录 (44,4)，页码 5 已满（前面提到的假设最大记录数为 3）。这就是步骤。页填充时的索引构建

创建一个兄弟页，页码 6

不要插入兄弟页

在游标处提交页面，即迷你事务提交，释放锁存器等

作为提交的一部分，创建节点指针并将其插入到 【当前级别 + 1】 的父页面中（即在 1 级别）

节点指针的格式 (子页面中的最小键,子页码) 。第 5 页的最小键是 (11,1) 。在父级别插入记录 ((11,1)，5)。

1 级别的父页尚不存在，MySQL 创建页码 7 和指向页码 7 的游标。

将 ((11,1)，5) 插入第 7 页

现在，返回到 0 级并创建从第 5 页到第 6 页的链接，反之亦然

0 级别的游标现在指向兄弟页，页码为 6

将 (44,4) 插入第 6 页

下一个插入 - (55,5) 和 (66,6) - 很简单，它们转到第 6 页。

插入记录 (77,7) 类似于 (44,4)，除了父页面 （页面编号 7） 已经存在并且它有两个以上记录的空间。首先将节点指针 ((44,4),8) 插入第 7 页，然后将 (77,7) 记录到同级 8 页中。

插入记录 (88,8) 和 (99,9) 很简单，因为第 8 页有两个空闲插槽。

下一个插入 (1010,10) 。将节点指针 ((77,7),8) 插入 1级别的父页（页码 7）。MySQL 在 0 级创建同级页码 9。将记录 (1010,10) 插入第 9 页并将光标更改为此页面。以此类推。在上面的示例中，数据库在 0 级别提交到第 9 页，在 1 级别提交到第 7 页。

我们现在有了一个完整的 B+-tree 索引，它是自下至上构建的！

索引填充因子全局变量 innodb_fill_factor 用于设置插入 B-tree 页中的空间量。默认值为 100，表示使用整个业面（不包括页眉）。聚簇索引具有 innodb_fill_factor=100 的免除项。 在这种情况下，聚簇索引也空间的 1 /16 保持空闲。即 6.25% 的空间用于未来的 DML。

值 80 意味着 MySQL 使用了 80% 的页空间填充，预留 20% 于未来的更新。如果 innodb_fill_factor=100 则没有剩余空间供未来插入二级索引。如果在添加索引后，期望表上有更多的 DML，则可能导致业面拆分并再次合并。在这种情况下，建议使用 80-90 之间的值。此变量还会影响使用 OPTIMIZE TABLE 和 ALTER TABLE DROP COLUMN, ALGOITHM=INPLACE 重新创建的索引。也不应该设置太低的值，例如低于 50。因为索引会占用浪费更多的磁盘空间，值较低时，索引中的页数较多，索引统计信息的采样可能不是最佳的。优化器可以选择具有次优统计信息的错误查询计划。

排序索引构建的优点

没有页面拆分（不包括压缩表）和合并

没有重复搜索插入位置

插入不会被重做记录（页分配除外），因此重做日志子系统的压力较小

缺点

ALTER 正在进行时，插入性能降低 Bug＃82940，但在后续版本中计划修复。

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