


Créez des tables et ajoutez de nouvelles données dans MySQL. Processus complet de création d'inserts de table
Jun 04, 2025 pm 06:00 PMLes étapes pour créer une table et insérer des données dans MySQL sont les suivantes: 1. Créer une table: Utilisez l'instruction CREAKE TABLE pour définir le nom et la structure du tableau, tels que les utilisateurs de la table de création (...). 2. Données d'insertion: utilisez l'insert dans l'instruction pour ajouter des données, telles que l'insertion dans les valeurs des utilisateurs (...) (...). La ma?trise de ces opérations peut améliorer les compétences de gestion des bases de données et gérer efficacement les données dans des projets réels.
La création de tables et l'ajout de nouvelles données dans MySQL sont une opération de base de données courante. La ma?trise de ce processus peut non seulement améliorer vos compétences de gestion de la base de données, mais également être à l'aise dans les projets réels. Explorons ce processus en profondeur aujourd'hui!
La première chose à savoir est que MySQL est un puissant système de gestion de la base de données relationnelle qui est largement utilisé dans les projets de toutes tailles. Que vous soyez un développeur débutant ou expérimenté, comprendre comment créer des tables et insérer des données dans MySQL est une compétence incontournable.
Commen?ons par créer la table. Lors de la création d'une table dans MySQL, nous devons définir le nom de la table et la structure du tableau, y compris les noms, les types de données et les contraintes de chaque champ. Ici, je partage un modèle de code pour créer des tables que j'utilise souvent:
Créer une table s'il n'existe pas ?utilisateurs? ( `id` int (11) pas null auto_increment, ?nom d'utilisateur? varchar (50) pas nul, ?e-mail? varchar (100) pas nul, `CREATED_AT` TIMESTACME NON NULL COURT COURT_TIMESTAP Clé primaire (`id`), Clé unique ?Nom d'utilisateur? (?nom d'utilisateur?, Clé unique `e-mail '(` e-mail') ) Moteur = innodb par défaut Charset = UTF8MB4;
Dans cet exemple, nous créons un tableau appelé users
, qui contient quatre champs: id
, username
, email
et created_at
. Le champ id
est défini sur la clé primaire automatique et username
et le email
sont définis sur des clés uniques pour assurer l'unicité des données. Le champ created_at
enregistre automatiquement l'heure de l'insertion de données.
Après avoir créé le tableau, l'étape suivante consiste à insérer les données. Le fonctionnement de l'insertion de données est tout aussi simple, mais vous devez faire attention à l'intégrité et au format des données. Ici, je partagerai un exemple d'insertion de données:
Insérer dans `` Users '(' Username ', `e-mail') VALEURS ('John_Doe', 'John@example.com');
Cette déclaration insère un nouvel enregistrement dans le tableau users
. Il convient de noter que id
et created_at
seront générés automatiquement, nous devons donc seulement fournir les valeurs de username
et email
.
En fonctionnement réel, j'ai trouvé des malentendus communs et des choses auxquelles faire attention:
- Type de données correspondant : assurez-vous que le type de données inséré est cohérent avec le type de données dans la définition du tableau, sinon l'insertion échouera.
- Contraintes d'unicité : les données d'insertion violent les contraintes d'unicité (telles que les noms d'utilisateur en double ou les bo?tes aux lettres), une défaillance de l'insertion peut également se produire.
- Gestion des transactions : lors de l'insertion de grandes quantités de données, il est recommandé d'utiliser la gestion des transactions pour garantir la cohérence et l'intégrité des données.
J'ai quelques suggestions pratiques pour l'optimisation des performances et les meilleures pratiques:
- Insert par lots : si vous avez besoin d'insérer de grandes quantités de données, l'utilisation de l'insert par lots peut améliorer considérablement les performances. Par exemple, la commande de
LOAD DATA INFILE
peut être utilisée pour importer rapidement des données. - Optimisation de l'indice : L'établissement d'index sur les champs fréquemment interrogés peut améliorer la vitesse de la requête, mais veillez à ce que trop d'index affecteront les performances des opérations d'insertion et de mise à jour.
- Standardisation des données : essayez de maintenir la normalisation des données, évitez les données redondantes et améliorez la cohérence et la maintenabilité des données.
En bref, la ma?trise du processus de création de tables et d'insertion de données dans MySQL peut non seulement améliorer vos compétences de fonctionnement de la base de données, mais également gérer les données plus efficacement dans les projets réels. J'espère que ces partages vous aideront et vous souhaiteront un voyage de navigation en douceur à la base de données!
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Lorsque vous traitez avec de grandes tables, les performances MySQL et la maintenabilité sont confrontées à des défis, et il est nécessaire de commencer à partir de la conception structurelle, de l'optimisation des index, de la stratégie de sous-table de tableau, etc. 1. Concevoir raisonnablement les clés et les index primaires: il est recommandé d'utiliser des entiers auto-incrémentés comme clés principales pour réduire les scintillement de pages; Utiliser les index de superposition pour améliorer l'efficacité de la requête; Analyser régulièrement les journaux de requête lents et supprimer les index non valides. 2. Utilisation rationnelle des tables de partition: partition en fonction de la plage de temps et d'autres stratégies pour améliorer l'efficacité de la requête et de la maintenance, mais l'attention devrait être accordée aux problèmes de partitionnement et de coupe. 3. Envisagez de lire et d'écrire la séparation et la séparation des bibliothèques: la séparation de lecture et d'écriture atténue la pression sur la bibliothèque principale. La séparation de la bibliothèque et la séparation des tableaux conviennent aux scénarios avec une grande quantité de données. Il est recommandé d'utiliser des middleware et d'évaluer les problèmes de requête des transactions et des magasins croisés. La planification précoce et l'optimisation continue sont la clé.

Calculé a un cache et les accès multiples ne sont pas recalculés lorsque la dépendance reste inchangée, tandis que les méthodes sont exécutées à chaque fois qu'elles sont appelées; 2.COMPUT est adapté aux calculs basés sur des données réactives. Les méthodes conviennent aux scénarios où les paramètres sont requis ou les appels fréquents, mais le résultat ne dépend pas de données réactives; 3.Coupation prend en charge les getters et les setters, ce qui peut réaliser la synchronisation bidirectionnelle des données, mais les méthodes ne sont pas prises en charge; 4. Résumé: Utilisez d'abord calculé pour améliorer les performances et utilisez des méthodes lors de la réussite des paramètres, de l'exécution d'opérations ou d'éviter le cache, en suivant le principe de "Si vous pouvez utiliser calculé, vous n'utilisez pas de méthodes".
