Membandingkan SQL dan MySQL: Sintaks dan Ciri
May 07, 2025 am 12:11 AMPerbezaan dan sambungan antara SQL dan MySQL adalah seperti berikut: 1.SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk menguruskan pangkalan data hubungan, dan MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data berdasarkan SQL. 2.SQL menyediakan operasi CRUD asas, dan MySQL menambah prosedur tersimpan, pencetus dan fungsi lain atas dasar ini. 3. Standardisasi sintaks SQL, MySQL telah diperbaiki di beberapa tempat, seperti had yang digunakan untuk mengehadkan bilangan baris yang dikembalikan. 4. Dalam contoh penggunaan, sintaks pertanyaan SQL dan MySQL sedikit berbeza, dan gabungan dan kumpulan oleh MySQL lebih intuitif. 5. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu prestasi. Perintah menjelaskan MySQL boleh digunakan untuk menyahpepijat dan mengoptimumkan pertanyaan.
Pengenalan
Di dunia yang didorong oleh data, SQL dan MySQL adalah alat yang biasa digunakan untuk pakar pengaturcaraan AS. Hari ini kita akan bercakap tentang sintaks dan fungsi kedua -dua lelaki ini untuk membantu anda mengetahui perbezaan dan hubungan di antara mereka. Selepas membaca artikel ini, anda bukan sahaja dapat menguasai penggunaan asas mereka, tetapi juga belajar tentang beberapa teknik lanjutan dan perangkap yang berpotensi.
Semak pengetahuan asas
SQL, bahasa pertanyaan berstruktur penuh, adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data relasi. Ia seperti bahasa umum dalam dunia pangkalan data, sama ada Oracle, PostgreSQL atau pangkalan data lain, ia boleh digunakan untuk berkomunikasi. MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data tertentu berdasarkan piawaian SQL, tetapi ia juga mempunyai beberapa ciri dan sambungannya sendiri.
Di dunia SQL, kami sering menggunakan kata kunci seperti Pilih, Masukkan, Kemas kini, dan Padam untuk memanipulasi data, sementara MySQL menambah beberapa gula sintaks sendiri atas dasar ini, seperti had, auto_increment, dan lain -lain.
Konsep teras atau analisis fungsi
Sintaks SQL dan MySQL
Sintaks SQL diseragamkan, tetapi MySQL telah membuat penambahbaikan sendiri di beberapa tempat. Sebagai contoh, dalam SQL, kami menggunakan Pilih untuk Data pertanyaan:
Pilih Column1, Column2 dari Table_Name di mana keadaan;
Di MySQL, anda boleh menggunakan had untuk mengehadkan bilangan baris yang dikembalikan:
Pilih Column1, Column2 dari Table_Name di mana batas keadaan 10;
Ini menjadikan MySQL lebih fleksibel apabila berurusan dengan data besar, tetapi juga boleh membuat kod SQL anda tidak serasi pada pangkalan data lain.
Perbandingan fungsi
SQL, sebagai bahasa, menyediakan operasi asas CRUD (membuat, membaca, mengemas kini, memadam), sementara MySQL menambah beberapa ciri atas dasar ini. Sebagai contoh, MySQL menyokong prosedur, pencetus, dan pandangan yang disimpan, yang merupakan sebahagian daripada piawaian SQL, tetapi pelaksanaan MySQL mungkin berbeza -beza.
Sebagai contoh, sintaks operasi gabungan MySQL dan operasi SQL Standard Join pada dasarnya sama, tetapi MySQL telah melakukan banyak kerja dalam pengoptimuman prestasi, yang boleh menjejaskan strategi pertanyaan anda.
Contoh penggunaan
Penggunaan asas
Mari kita lihat contoh mudah, katakan kita mempunyai jadual yang dipanggil users
, yang mempunyai dua bidang: id
dan name
. Kami ingin menanyakan nama semua pengguna:
- SQL Standard Pilih Nama dari Pengguna; - MySQL Pilih Nama dari Pengguna Had 1000; - Sekatan untuk mengembalikan 1000 rekod
Penggunaan lanjutan
Sekarang mari kita lihat beberapa operasi yang lebih kompleks, seperti menggunakan subqueries dan bergabung. Katakan kami mempunyai jadual orders
dengan dua bidang: user_id
dan order_date
, kami ingin mengetahui tarikh pesanan terakhir setiap pengguna:
- standard sql pilih u.name, (pilih max (o.order_date) dari pesanan o di mana o.user_id = u.id) sebagai last_order_date Dari pengguna u; - MySQL Pilih U.Name, Max (o.order_date) sebagai last_order_date Dari pengguna u Kiri Sertai Pesanan O di U.ID = O.USER_ID Kumpulan oleh U.id, U.Name;
MySQL menyertai dan kumpulan dengan kelihatan lebih intuitif dan cekap di sini, tetapi perlu diperhatikan bahawa penulisan ini mungkin perlu diselaraskan pada pangkalan data lain.
Kesilapan biasa dan tip debugging
Kesalahan biasa apabila menggunakan SQL dan MySQL termasuk kesilapan sintaks, jenis data yang tidak sepadan, dan isu prestasi. Sebagai contoh, lupa menggunakan medan indeks dalam klausa WHERE boleh menyebabkan pengimbasan jadual penuh, dengan serius mempengaruhi prestasi pertanyaan.
Dari segi kemahiran debugging, MySQL menyediakan perintah menjelaskan, yang dapat membantu anda menganalisis pelan pelaksanaan pertanyaan dan mencari kemunculan prestasi:
Jelaskan pilih * dari pengguna di mana nama = 'John';
Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik
Dalam aplikasi praktikal, mengoptimumkan pertanyaan SQL dan MySQL adalah kursus wajib bagi pakar pengaturcaraan AS. Pertama, cuba gunakan indeks, terutamanya di mana dan menyertai syarat. Kedua, elakkan menggunakan pilih *, dan tentukan medan yang diperlukan secara eksplisit, yang dapat mengurangkan jumlah pemindahan data.
Di MySQL, menggunakan Jelaskan untuk menganalisis rancangan pertanyaan adalah alat yang berkuasa untuk mengoptimumkan pertanyaan, tetapi berhati -hati bahawa terlalu banyak indeks juga akan mempengaruhi prestasi penyisipan dan kemas kini, dan titik keseimbangan perlu ditemui.
Akhirnya, bahagian meja dan pembahagian adalah strategi yang sama untuk menangani jumlah data yang besar, tetapi mereka perlu direka mengikut senario perniagaan tertentu untuk mengelakkan kerumitan yang berlebihan.
Secara umum, SQL dan MySQL mempunyai kelebihan mereka sendiri, dan memahami sintaks dan perbezaan fungsi mereka dapat membantu kita membuat pilihan yang lebih baik dalam projek -projek sebenar. Saya harap artikel ini dapat membawa anda beberapa inspirasi dan membantu anda menjadi selesa dalam dunia data.
Atas ialah kandungan terperinci Membandingkan SQL dan MySQL: Sintaks dan Ciri. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

1. 2. Prestasi tinggi memerlukan pergantungan pada cache (redis), pengoptimuman pangkalan data, CDN dan giliran tak segerak; 3. Keselamatan mesti dilakukan dengan penapisan input, perlindungan CSRF, HTTPS, penyulitan kata laluan dan kawalan kebenaran; 4. Pengiklanan pilihan wang, langganan ahli, ganjaran, komisen, pembayaran pengetahuan dan model lain, terasnya adalah untuk memadankan nada komuniti dan keperluan pengguna.

Terdapat tiga cara utama untuk menetapkan pembolehubah persekitaran dalam PHP: 1. Konfigurasi global melalui php.ini; 2. Melalui pelayan web (seperti setenv Apache atau fastcgi_param of nginx); 3. Gunakan fungsi Putenv () dalam skrip PHP. Antaranya, php.ini sesuai untuk konfigurasi global dan jarang mengubah konfigurasi, konfigurasi pelayan web sesuai untuk senario yang perlu diasingkan, dan putenv () sesuai untuk pembolehubah sementara. Dasar kegigihan termasuk fail konfigurasi (seperti php.ini atau konfigurasi pelayan web), fail .Env dimuatkan dengan perpustakaan dotenv, dan suntikan dinamik pembolehubah dalam proses CI/CD. Maklumat sensitif pengurusan keselamatan harus dielakkan dengan keras, dan disyorkan untuk digunakan.

Untuk mengumpul data tingkah laku pengguna, anda perlu merakam pelayaran, mencari, membeli dan maklumat lain ke dalam pangkalan data melalui PHP, dan membersihkan dan menganalisisnya untuk meneroka keutamaan minat; 2. Pemilihan algoritma cadangan harus ditentukan berdasarkan ciri -ciri data: berdasarkan kandungan, penapisan kolaboratif, peraturan atau cadangan campuran; 3. Penapisan kolaboratif boleh dilaksanakan di PHP untuk mengira kesamaan kosinus pengguna, pilih K jiran terdekat, skor ramalan berwajaran dan mengesyorkan produk pemarkahan tinggi; 4. Penilaian prestasi menggunakan ketepatan, ingat, nilai F1 dan CTR, kadar penukaran dan sahkan kesan melalui ujian A/B; 5. Masalah permulaan sejuk boleh dikurangkan melalui atribut produk, maklumat pendaftaran pengguna, cadangan popular dan penilaian pakar; 6. Kaedah Pengoptimuman Prestasi termasuk hasil cadangan cache, pemprosesan tak segerak, pengkomputeran yang diedarkan dan pengoptimuman pertanyaan SQL, dengan itu meningkatkan kecekapan cadangan dan pengalaman pengguna.

PHP memainkan peranan penyambung dan pusat otak dalam perkhidmatan pelanggan pintar, yang bertanggungjawab untuk menyambungkan input depan, penyimpanan pangkalan data dan perkhidmatan AI luaran; 2. Apabila melaksanakannya, adalah perlu untuk membina seni bina berbilang lapisan: front-end menerima mesej pengguna, preprocesses dan permintaan PHP back-end permintaan, pertama sepadan dengan asas pengetahuan tempatan, dan terlepas, panggil perkhidmatan AI luaran seperti OpenAI atau Dialogflow untuk mendapatkan balasan pintar; 3. Pengurusan Sesi ditulis kepada MySQL dan pangkalan data lain oleh PHP untuk memastikan kesinambungan konteks; 4. Perkhidmatan AI bersepadu perlu menggunakan Guzzle untuk menghantar permintaan HTTP, selamat menyimpan Apikeys, dan melakukan kerja yang baik untuk pemprosesan ralat dan analisis tindak balas; 5. Reka bentuk pangkalan data mesti termasuk sesi, mesej, pangkalan pengetahuan, dan jadual pengguna, dengan munasabah membina indeks, memastikan keselamatan dan prestasi, dan menyokong memori robot

Apabila memilih rangka kerja PHP yang sesuai, anda perlu mempertimbangkan secara komprehensif mengikut keperluan projek: Laravel sesuai untuk pembangunan pesat dan menyediakan enjin template eloquentorm dan bilah, yang mudah untuk operasi pangkalan data dan rendering bentuk dinamik; Symfony lebih fleksibel dan sesuai untuk sistem kompleks; Codeigniter adalah ringan dan sesuai untuk aplikasi mudah dengan keperluan prestasi tinggi. 2. Untuk memastikan ketepatan model AI, kita perlu memulakan dengan latihan data berkualiti tinggi, pemilihan penunjuk penilaian yang munasabah (seperti ketepatan, penarikan balik, nilai F1), penilaian prestasi biasa dan penalaan model, dan memastikan kualiti kod melalui ujian unit dan ujian integrasi, sambil terus memantau data input untuk mencegah data drift. 3. Banyak langkah diperlukan untuk melindungi privasi pengguna: menyulitkan dan menyimpan data sensitif (seperti AES

Untuk membolehkan bekas PHP menyokong pembinaan automatik, terasnya terletak pada mengkonfigurasi proses integrasi berterusan (CI). 1. Gunakan Dockerfile untuk menentukan persekitaran PHP, termasuk imej asas, pemasangan lanjutan, pengurusan ketergantungan dan tetapan kebenaran; 2. Konfigurasi alat CI/CD seperti Gitlabci, dan tentukan peringkat binaan, ujian dan penempatan melalui fail .gitlab-ci.yml untuk mencapai pembinaan, pengujian dan penggunaan automatik; 3. Mengintegrasikan kerangka ujian seperti PHPUnit untuk memastikan ujian secara automatik dijalankan selepas perubahan kod; 4. Gunakan strategi penempatan automatik seperti Kubernet untuk menentukan konfigurasi penempatan melalui fail penyebaran.yaml; 5. Mengoptimumkan Dockerfile dan mengamalkan pembinaan pelbagai peringkat

1. PHP terutamanya menjalankan pengumpulan data, komunikasi API, pemprosesan peraturan perniagaan, pengoptimuman cache dan paparan cadangan dalam sistem cadangan kandungan AI, dan bukan secara langsung melaksanakan latihan model kompleks; 2. Sistem ini mengumpul tingkah laku pengguna dan data kandungan melalui PHP, memanggil perkhidmatan AI back-end (seperti model Python) untuk mendapatkan hasil cadangan, dan menggunakan Redis Cache untuk meningkatkan prestasi; 3. Algoritma cadangan asas seperti penapisan kolaboratif atau persamaan kandungan boleh melaksanakan logik ringan dalam PHP, tetapi pengkomputeran besar-besaran masih bergantung kepada perkhidmatan AI profesional; 4. Pengoptimuman perlu memberi perhatian kepada masa nyata, permulaan sejuk, kepelbagaian dan maklum balas yang ditutup gelung, dan cabaran termasuk prestasi konkurensi tinggi, kestabilan kemas kini model, pematuhan data dan tafsiran cadangan. PHP perlu bekerjasama untuk membina maklumat yang stabil, pangkalan data dan front-end.

Idea utama PHP menggabungkan AI untuk analisis kandungan video adalah untuk membiarkan PHP berfungsi sebagai backend "gam", pertama memuat naik video ke penyimpanan awan, dan kemudian hubungi perkhidmatan AI (seperti Google CloudVideoi, dll) untuk analisis asynchronous; 2. PHP mengasingkan keputusan JSON, mengekstrak orang, objek, adegan, suara dan maklumat lain untuk menghasilkan tag pintar dan menyimpannya dalam pangkalan data; 3. Kelebihannya adalah menggunakan ekosistem web matang PHP untuk mengintegrasikan keupayaan AI dengan cepat, yang sesuai untuk projek dengan sistem PHP yang sedia ada untuk melaksanakan dengan cekap; 4. Cabaran umum termasuk pemprosesan fail yang besar (dihantar secara langsung ke penyimpanan awan dengan URL yang telah ditandatangani), tugas tak segerak (memperkenalkan beratur mesej), kawalan kos (analisis atas permintaan, pemantauan belanjawan) dan pengoptimuman hasil (standardisasi label); 5. Tag pintar meningkatkan visual dengan ketara
