数据库种类：
- 关系型数据库（RDBMS Relational Database Management System）：基于关系模型存储数据，并使用SQL（结构化查询语言）进行数据操作和查询，如MySQL、Oracle、SQL Server等。
- 非关系型数据库（NoSQL）：不采用传统的表格形式来存储数据，而是以键值对、文档、列族或图形等形式来组织和检索数据，如MongoDB、Redis、Cassandra等。
- 分布式数据库：将数据分散存储在多个节点上，通过分布式算法管理和访问数据，提高可扩展性和性能，如Hadoop HDFS、Apache Cassandra等。
- 内存数据库：将数据完全加载到内存中进行读写操作，以提供更快的响应速度和高并发性能，如Redis、Memcached等。
- 图形数据库：专门用于处理图形结构数据，并提供高效的图形查询和分析功能，如Neo4j、OrientDB等。
- 文档型数据库：以文档为单位存储和组织数据，支持复杂的结构和灵活的查询操作，如MongoDB、Couchbase等。
- 时间序列数据库：专门用于处理按时间顺序排列的大量数据点，并提供高效的时间序列数据查询和分析功能，如InfluxDB、Prometheus等。
- 关键-值数据库：以简单的键-值对形式存储数据，适合快速读写和缓存等应用场景，如Redis、Memcached等。
今天我们聊一下mysql数据库
mysql 数据库分为三部分 基本操作 mysql数据库优化 mysql大型企业级项目开发
基本操作（重点）： 比如：
- 创建数据库：使用
CREATE DATABASE 数据库名;语句创建一个新的数据库。 - 使用数据库：使用
USE 数据库名;语句选择要使用的数据库。 - 创建表格：使用
CREATE TABLE 表名 (列1 数据类型, 列2 数据类型, ...);语句创建一个新的表格。 - 插入数据：使用
INSERT INTO 表名 (列1, 列2, ...) VALUES (值1, 值2, ...);语句将数据插入到表格中。 - 查询数据：使用
SELECT * FROM 表名;语句查询表格中的所有数据，或者使用带条件的查询语句如SELECT * FROM 表名 WHERE 条件; - 更新数据：使用
UPDATE 表名 SET 列 = 值 WHERE 条件;语句更新满足条件的记录。 - 删除数据：使用
DELETE FROM 表名 WHERE 条件;语句删除满足条件的记录 - 数据库的备份与恢复：mysqldump -u 用户名 -p 密码 数据库名 > 备份文件名.sql mysql -u 用户名 -p 密码 新数据库名 < 备份文件名.sql
- .....
这里就随便创作一个表
create table `goods`( `id` int primary key auto_increment,# primary key主键 auto_increment自增 `name` varchar(32),# varchar 可变字符集 `num` SMALLINT default 0 #将该字段的值默认设置为0 ); create table `order`( `id` int primary key auto_increment, `goods_id` int, `quantity` SMALLINT comment '下单数量' ); insert into goods values(NULL,'C++',40); insert into goods values(NULL,'java',63); insert into goods values(NULL,'Python',87);
mysql数据库优化 重点（简称sql优化）: 最常见的有mysql数据库的慢查询 这时候要对sql语句进行优化 否则会影响当前的项目质量
要分析以下几个原因：
1.开启慢查询日志：在MySQL配置文件中开启慢查询日志功能，将执行时间超过阈值的SQL语句记录到日志文件中。
2.分析慢查询日志：注意索引的使用
3.优化查询语句：
1.优化常见的全表查询
2.优化复杂的sql语句 要使sql语句变得简单
如：
1. 添加合适的索引
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_name);
2.优化sql语句
SELECT t1.column1, t2.column2 FROM table1 t1 JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id; # 这里使用JOIN来优化sql语句
3.配置缓冲池大小 避免多次进行磁盘IO操作
innodb_buffer_pool_size = 512M # 设置缓冲池大小
本期就到这里了 mysql数据库是一个庞大的体系 知识需要我们一点一点的积累
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