MySQL中可能忽视的几个细节问题

本文总结了从SQLSERVER迁移到MySQL过程中容易忽视的问题,包括用户名大小写敏感性、自增长列特性和存储过程的definer权限等关键内容。

从SQL SERVER转型到MySQL的过程中,我发现对SQL SERVER的DBA来说,使用MySQL时有些容易忽略的问题。先整理了几个:

 

一、用户名是大小写敏感的(我们开启了lower_case_table_names来解决表名和库名大小写的问题,但是貌似没找到参数可以配置用户名的大小写问题),比如说创建的用户名是appuser,用AppUser登录就会失败,这点在我们配置连接串的时候出现过问题,而且一时难以发现。

 

二、关于自增长列:

1、 自增长列可能不是唯一的。MySQL在创建表时,要求auto_crement的字段必须是key,但并不要求是唯一索引,因此如果只将自增长列定义为普通的索引,则可以在里面插入重复的自增ID。

2、当自增长列超过字段类型允许的上限时,获取到的值就是允许的最大值。比如定义为tinyint的自增长,当增长到127时达到上限,继续插入数据,获取到的值仍然是127。这时如果自增长是主键或有唯一约束,则会插入报错;否则,会有重复的127值插入。

 

三、关于存储过程的definer:(如果不指定definer,则存储过程的definer就是创建者)除非在创建存储过程时显式指定SQL SECURITY为INVOKER,否则默认情况下存储过程运行时就是以definer的权限运行。也就是说,当definer有足够权限的时候,任何用户只要有执行存储过程的权限,就可以成功运行存储过程中的任何内容。并且,如果definer的用户在MySQL里不再存在,那么存储过程的运行就会出错。

 

 

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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