Mysql不同官方版本对比

MySQL 是一种流行的关系型数据库管理系统,其版本众多,不同版本在功能、性能、安全性以及适用场景等方面有所区别。以下是对 MySQL 各主要版本及其区别的详细分析:


1. 版本分类

MySQL 的主要版本可以分为以下几类:

  • 官方版本:由 Oracle 发布的社区版(Community Edition)和商业版(Enterprise Edition)。
  • 分支版本:由社区或其他公司基于 MySQL 开发的衍生版本,例如 MariaDB、Percona Server。
  • 主要版本号:例如 5.7、8.0,代表大的功能迭代。
  • 次要版本号:例如 8.0.34,表示 bug 修复或小功能增强。

2. 不同官方版本对比

社区版(Community Edition)

  • 特点:免费开源,所有人都可以使用和修改。
  • 适用场景:中小型企业、开发环境。
  • 限制
    • 不提供官方技术支持。
    • 缺少高级功能(如备份、加密等商业功能)。

企业版(Enterprise Edition)

  • 特点:付费版,提供完整功能和技术支持。
  • 优势
    • 包括备份工具(MySQL Enterprise Backup)。
    • 提供高级安全功能,如数据加密、审计日志等。
    • 提供性能监控和调优工具(MySQL Enterprise Monitor)。
  • 适用场景:大型企业、高安全性需求场景。

3. 主要版本对比

MySQL 5.6

  • 发布时间:2013 年。
  • 新特性
    • InnoDB 存储引擎优化:支持全文索引。
    • 复制功能增强:支持 GTID(全局事务 ID),改进主从复制。
    • 性能优化:改进查询优化器。
  • 适用场景:适用于中小型业务,但已经较为过时。

MySQL 5.7

  • 发布时间:2015 年。
  • 新特性
    • JSON 数据支持:增加 JSON 数据类型和相关函数。
    • 性能优化:支持虚拟列和生成列,改进查询性能。
    • 复制增强:改进并行复制。
    • 安全性提升:默认支持 SSL 和密码强度策略。
  • 适用场景:适用于大部分应用场景,仍被广泛使用。

MySQL 8.0

  • 发布时间:2018 年。
  • 主要改进
    • 字符集改进:默认字符集改为 UTF-8(utf8mb4),更好支持多语言。
    • 窗口函数:支持窗口函数和公共表表达式(CTE)。
    • JSON 增强:添加更多 JSON 函数。
    • 数据持久性:采用 redo log 刷新机制,提升崩溃恢复性能。
    • 性能优化:改进索引管理(如不可见索引),支持 Hash Join。
    • 安全性:增强了密码管理和权限系统。
  • 适用场景:现代化业务系统,特别是需要复杂查询和多语言支持的场景。

4. 衍生版本对比

MariaDB

  • 背景:由 MySQL 创始人开发,基于 MySQL 分支,旨在保持开源。
  • 特点
    • 提供更快的查询性能和更多存储引擎支持(如 Aria、TokuDB)。
    • 兼容 MySQL,但部分功能和语法有差异。
  • 适用场景:关注开源生态的企业。

Percona Server

  • 特点
    • 基于 MySQL 社区版开发,增加了企业级特性(如更强的备份和监控)。
    • 专注于性能和高可用性。
  • 适用场景:需要高性能和高稳定性的场景。

5. 功能和性能对比总结

特性5.65.78.0企业版(最新)
默认字符集latin1latin1utf8mb4utf8mb4
JSON 支持部分支持全面支持全面支持
窗口函数支持支持
安全性较低较高很高极高
并行复制基础支持改进高效高效
工具支持基本工具基本工具丰富工具企业级工具
高可用性(集群)手动配置部分增强强(InnoDB 集群)企业级增强

6. MySQL 5.7 对 JSON 的“部分支持”

MySQL 从 5.7 开始支持 JSON 数据类型,但相比 8.0,功能较为有限,因此称为“部分支持”。以下是 MySQL 5.7 对 JSON 支持的主要功能及其局限性:

MySQL 5.7 对 JSON 的支持
  1. JSON 数据类型

    • 提供了原生的 JSON 数据类型,可以存储 JSON 格式的数据,保证数据的语法正确性。
    • 底层会对 JSON 数据进行二进制优化存储,比字符串存储更高效。
  2. JSON 函数

    • 提供了一些基本的 JSON 操作函数,例如:
      • JSON_EXTRACT(json_doc, path):从 JSON 中提取指定路径的值。
      • JSON_UNQUOTE(json_doc):去掉 JSON 值中的引号。
      • JSON_ARRAY(elements):创建 JSON 数组。
      • JSON_OBJECT(key, value):创建 JSON 对象。
    • 示例:
      -- 创建一个 JSON 数据表
      CREATE TABLE test (
          id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
          data JSON
      );
      
      -- 插入 JSON 数据
      INSERT INTO test (data) VALUES ('{"name": "Alice", "age": 25}');
      
      -- 提取 JSON 中的值
      SELECT JSON_EXTRACT(data, '$.name') AS name FROM test; -- 输出: "Alice"
      
  3. 索引支持

    • MySQL 5.7 支持在 JSON 数据中提取的字段上创建虚拟列(Generated Columns),从而间接支持索引。
    • 示例:
      ALTER TABLE test ADD COLUMN name VARCHAR(50) GENERATED ALWAYS AS (JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(data, '$.name'))) STORED;
      CREATE INDEX idx_name ON test(name);
      
局限性
  • 功能较少:MySQL 5.7 的 JSON 函数种类有限,无法进行复杂的 JSON 操作,例如数组操作。
  • 性能优化不足:对 JSON 数据的操作效率较低,部分复杂查询需要手动优化。
  • 路径表达式不够灵活:JSON 路径表达式的支持相对简单,缺乏对多层级和数组的灵活处理。

7. 窗口函数是什么?

窗口函数(Window Function)是 SQL 中的一种强大的分析工具,它在查询结果的每一行上执行计算,同时能够访问该行之前或之后的行的数据。窗口函数允许用户进行分组内的复杂计算,而不需要将数据汇总成一条结果。

窗口函数的基本特点
  1. 不会折叠结果集

    • 与聚合函数(如 SUMAVG 等)不同,窗口函数的计算不会减少结果集的行数。
    • 例如,在一个包含 100 行的表中应用窗口函数,结果仍然是 100 行。
  2. 窗口定义

    • 通过 OVER() 子句定义一个窗口(数据范围),可以指定分组和排序条件。
    • 关键字:
      • PARTITION BY:定义分组范围。
      • ORDER BY:指定计算的顺序。
常见的窗口函数
  1. 排名函数

    • RANK():返回排名,跳过相同值的排名。
    • DENSE_RANK():返回排名,但不会跳过相同值的排名。
    • ROW_NUMBER():返回行号。
  2. 聚合函数扩展

    • SUM() OVER()AVG() OVER() 等,对窗口中的数据进行聚合计算。
  3. 偏移函数

    • LAG(column, offset):返回当前行之前某一行的值。
    • LEAD(column, offset):返回当前行之后某一行的值。
  4. 其他函数

    • NTILE(n):将结果分为 n 组,并返回每行所属的组号。
窗口函数的语法
SELECT 
    column,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY column2 ORDER BY column3) AS row_num,
    SUM(column4) OVER (PARTITION BY column2) AS group_sum
FROM table_name;
示例

假设有一个销售数据表 sales

idregionsales
1North100
2North200
3South150
4South300
5North250

按区域计算每行的排名

SELECT 
    id, 
    region, 
    sales,
    RANK() OVER (PARTITION BY region ORDER BY sales DESC) AS rank
FROM sales;

结果:

idregionsalesrank
2North2001
5North2502
1North1003
4South3001
3South1502
窗口函数的适用场景
  1. 分组排名:如在每个部门内对员工进行排名。
  2. 累计总和:如按时间计算累计销售额。
  3. 环比分析:如比较当前行和上一行的销售额差异。
  4. 数据分组:如将结果分为指定数量的组。
MySQL 5.7 的局限性

MySQL 5.7 不支持窗口函数,需要通过复杂的子查询或用户定义变量模拟窗口函数的行为。这是其重要的缺点之一。

MySQL 8.0 的改进

MySQL 8.0 原生支持窗口函数,语法简单高效,适合数据分析和复杂查询场景。

docker导出镜像的方法有两种。第一种是使用docker export命令,根据容器ID将镜像导出成一个文件,例如使用命令docker export f299f501774c > hangger_server.tar。第二种是使用docker save命令,根据镜像名称将镜像保存到一个文件中,例如使用命令docker save -o hangger_server.tar hangger_server。导出的镜像文件可以用于备份和迁移镜像。 在导入镜像时,可以使用docker import命令将导出的镜像文件导入到docker中。例如使用命令docker import hangger_server.tar new_hangger_server。导入后,新的镜像将被创建并可以在docker中使用。 总结起来,导出镜像可以使用docker export或docker save命令,导入镜像可以使用docker import命令。这些命令提供了在docker中进行镜像的备份和迁移的方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [docker 镜像导入与导出](https://blog.youkuaiyun.com/qq_37502106/article/details/103545170)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [Docker镜像的导入导出](https://blog.youkuaiyun.com/Bejpse/article/details/126327690)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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