数据库随笔

本文介绍了SQL的基本操作,包括创建、删除、修改表,插入、删除、更新元组,以及使用SELECT进行查询的方法。同时,还讲解了如何使用聚合函数进行统计分析。

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以下是我在学习数据库时临时写的总结,仅供参考。

以表Department(Dept, Instruct, Office)为例


CREATA TABLE Department(Dept);   !!!主键不能忘
SHOW Department;
表的删除:
DROP TABLE Student CASCADE; 或 DROP TABLE Student RESTRICT;   CASCADE: 直接将表及表所包含的数据全部删除。RESTRICT:只有当这个表为空时,没有包含任何数据时,才会将这个表删除。

修改表的属性:
增:ALTER TABLE Student ADD RANK char(1);
删:ALTER TABLE Student DROP RANK;
改:1,先删后改      2,ALTER TABLE NAMES MODIFY K char(2);
元组插入:
插入整个元组:INSERT INTO Student VALUES(15109640418, ‘同’, 18);   或者:INSERT INTO Student(NO, NAME, AGE) VALUES(15109640418, ‘同’, 18);  (先注明属性,再插元素)
插入部分元组: INSERT INTO Student VALUES(15109640418, ‘同’, NULL); 或者 ; INSERT INTO Student(N0, NAME, AGE) VALUES(1510964041, ‘同’);
元组的删除与修改:
删除全部元组:DROP TABLE Student CASCADE; 或 DROP TABLE Student RESTRICT;  
删除部分元组:DELETE FROM Student WHERE Age > 25;
元组的修改:UPDATE Student SET Age = Age + 1 WHERE NO > 2017;   SET关键字后是我们弟元组进行修改的赋值语句
Select:
SELECT关键字后面跟查询的属性名,FROM关键字后跟表明,SELECT后面可以跟多个属性,属性名之间用逗号隔开
去除重复项:
DISTINCT
查询结果排序:
ORDER BY 属性名1 DESC, 属性名2 DESC /ASC
BETWEET 与 NOT BETWEET : 适合查询连续区间和连续区间的补
IN  与  NOT IN   : 适合查询离散的值
SQL中的字符串:
字符与字符串通过‘’引起来的,
UPPER(): 将字符或字符串以大写格式输出;
LOWER(): 将字符或字符串以小写格式输出;
TRIM(): 去掉字符或字符串末尾的空格后输出;
REVERSE():将字符或数字反转后输出;
精确查询和模糊查询LIKE:(\转义)
% : % 可以代表任意字符串或空值
_ : 可以代表任意字符(一个_代表一个字符)
聚集函数:
AVG(); 返回该属性查询结果的平均数;
COUNT():返回该属性查询结果的数目;
MAX():返回该属性查询结果中的最大值;
MIN():返回该属性查询结果中的最小值;
STD():返回该属性查询结果的标准差;
AVRINANCE():返回查询结果的标准方差;
SUM():返回查询结果的总和;  
having 是筛选组  而where是筛选记录
<think>好的,我现在要回答用户关于数据库中数据共享方法或机制的问题。首先,我需要回顾用户提供的引用资料,看看里面提到了哪些相关的内容。 引用[1]提到的是目标数据库的设置,通过数据复制将源数据库的数据迁移到目标实例的不同数据库中。这可能涉及到数据复制技术,比如主从复制或者ETL工具。这个方法主要是通过复制数据到不同的实例来实现共享,适用于数据迁移或备份的场景。 引用[2]讨论了多对多的跨应用数据共享,提到了统一数据管理框架(UDMF)。这似乎是一种更高级的机制,用于管理多个应用之间的数据共享,确保数据定义、权限和流通的一致性。这可能涉及到API接口、中间件或者数据总线等技术,允许不同应用安全地访问和共享数据。 引用[3]则从数据库随笔的角度,指出共享数据库可以减少数据冗余和保持数据一致性。这意味着多个用户或应用直接访问同一个数据库实例,通过数据库自身的并发控制(如锁机制、事务管理)来实现共享。这种方法依赖于数据库的内置功能,比如用户权限管理和事务隔离级别。 引用[4]提到了基于共享内存的内存数据库,利用共享内存的基础结构来提升数据访问速度。这可能适用于需要高性能的场景,比如实时数据处理,通过共享内存区域让多个进程直接访问同一块内存空间,减少I/O开销。 接下来,我需要将这些方法系统地分类,并解释各自的实现机制、优缺点以及适用场景。需要注意用户可能想知道具体的实现步骤或技术,比如如何配置主从复制,如何设置UDMF,或者如何利用共享内存。 首先,数据复制与同步机制,包括主从复制、ETL工具、数据库链接等。这部分需要解释不同复制方式的原理,比如主从复制的日志传输,ETL的数据转换过程,以及数据库链接如何跨实例访问。 然后是统一数据管理框架(UDMF),这里需要说明其架构,可能包括中央数据目录、权限管理模块、API网关等组件,以及如何通过标准化接口实现多对多共享。 共享数据库访问部分,需要强调数据库自身的并发控制机制,如事务的ACID属性,锁机制,用户权限管理等,确保多个客户端同时访问时的数据一致性和安全性。 共享内存技术则需要解释操作系统级别的共享内存机制,以及如何应用于内存数据库,比如通过映射同一块物理内存区域到不同进程的地址空间,实现快速数据交换。 最后,数据服务化涉及将数据通过API或微服务暴露,可能使用RESTful API或GraphQL,结合OAuth等安全协议来控制访问权限。 在整理这些内容时,要确保每个方法都有明确的实现机制、优缺点和适用场景。例如,主从复制适合读写分离,但可能有同步延迟;共享内存速度快但受限于单机环境;UDMF适合复杂的多对多共享但实施成本较高。 还需要注意用户可能关心的问题,比如数据一致性如何保证,权限如何管理,性能如何优化等。因此,在优缺点部分要突出这些方面。 最后,生成的相关问题需要覆盖不同方法的深入分析、具体技术实现、安全机制、性能优化和实际应用案例,帮助用户进一步探索。</think>### 数据库中的数据共享方法与机制 #### 1. **数据复制与同步** **实现机制** 通过将数据从一个数据库复制到其他数据库实例,实现多副本共享。常见方法包括: - **主从复制**:主库处理写操作,从库通过日志同步(如MySQL的binlog)实时复制数据[^1]。 - **ETL工具**:使用工具(如Apache Kafka、AWS DMS)抽取、转换并加载数据到目标库。 - **数据库链接(DBLink)**:跨数据库实例直接查询(如Oracle DBLink)。 **优点** - 支持读写分离,提升查询性能。 - 数据冗余可提高容灾能力。 **缺点** - 同步延迟可能导致数据不一致。 - 存储成本较高。 **适用场景** - 跨地域数据备份。 - 数据仓库构建。 --- #### 2. **统一数据管理框架(UDMF)** **实现机制** 通过标准化接口和权限管理实现多对多共享: - **中央数据目录**:定义数据格式与元信息[^2]。 - **权限控制**:基于角色(RBAC)或属性(ABAC)限制访问。 - **API网关**:提供统一数据访问入口(如RESTful API)。 **优点** - 解决多应用间数据格式兼容性问题。 - 支持细粒度权限管理。 **缺点** - 架构复杂,实施成本高。 - 依赖网络通信,可能影响性能。 **适用场景** - 企业级多系统集成(如ERP与CRM数据互通)。 --- #### 3. **共享数据库访问** **实现机制** 多个应用直接操作同一数据库,依赖数据库内置功能: - **并发控制**:通过锁机制(如行锁、表锁)和事务隔离级别(如RC、RR)保证一致性[^3]。 - **用户权限管理**:分配不同账号的读写权限(如GRANT/REVOKE语句)。 **优点** - 数据实时一致,无冗余。 - 开发成本低。 **缺点** - 高并发时可能引发锁竞争。 - 数据库单点故障风险。 **适用场景** - 小型系统或内部管理系统(如共享订单库)。 --- #### 4. **共享内存技术** **实现机制** 利用内存数据库(如Redis)或操作系统级共享内存: - **内存映射**:多个进程访问同一物理内存区域[^4]。 - **无锁数据结构**:通过CAS(Compare-and-Swap)减少竞争。 **优点** - 数据访问速度极快(微秒级)。 - 适用于实时计算。 **缺点** - 数据易失性(需持久化备份)。 - 仅限单机或集群内共享。 **适用场景** - 高频交易系统(如股票行情分析)。 --- #### 5. **数据服务化(Data as a Service, DaaS)** **实现机制** 将数据封装为服务: - **API暴露**:通过REST/GraphQL提供数据接口。 - **数据沙箱**:为第三方提供隔离的查询环境。 **优点** - 解耦数据生产者与消费者。 - 支持跨平台访问(如移动端、Web端)。 **缺点** - API设计需考虑版本兼容性。 - 需防范接口滥用(如限流、鉴权)。 **适用场景** - 开放平台数据共享(如地图API、天气数据接口)。 ---
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