Was ist die Abfrageanweisung des MySQL-Index?
Die Abfrageanweisung des MySQL-Index lautet „SHOW INDEX“, die die Indexinformationen zurückgeben kann, die der aktuellen Datenbank oder der Tabelle in der angegebenen Datenbank zugeordnet sind. Die vollständige Syntax lautet „SHOW INDEX FROM table name [FROM Database name];“ ; unter ihnen ist die Option „FROM Datenbankname“ optional. Wenn sie weggelassen wird, werden die Indexinformationen zurückgegeben, die der Tabelle in der aktuellen Datenbank zugeordnet sind. Wenn sie nicht weggelassen wird, werden die Indexinformationen der Tabelle in der angegebenen Datenbank zurückgegeben zurückgegeben werden.
Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows7-System, MySQL8-Version, Dell G3-Computer.
Nachdem die Indexerstellung abgeschlossen ist, können Sie mithilfe von SQL-Anweisungen die vorhandenen Indizes anzeigen. In MySQL können Sie die SHOW INDEX-Anweisung verwenden, um die in einer Tabelle erstellten Indizes anzuzeigen.
MySQL SHOW INDEX-Anweisung
Die SHOW INDEX-Anweisung kann Indexinformationen zurückgeben, die einer Tabelle in der aktuellen Datenbank oder einer angegebenen Datenbank zugeordnet sind.
Das Syntaxformat zum Anzeigen des Index lautet wie folgt:
SHOW INDEX FROM 表名 [ FROM 数据库名];
Die Syntaxbeschreibung lautet wie folgt:
Tabellenname: Geben Sie den Namen der Datentabelle an, in der der Index angezeigt werden muss.
Datenbankname: Geben Sie die Datenbank an, in der sich die Datentabelle befindet, in der der Index angezeigt werden muss. Dies kann weggelassen werden. Die
SHOW INDEX FROM student FROM test;
-Anweisung bedeutet beispielsweise, den Index der Schülerdatentabelle in der Testdatenbank anzuzeigen.Wenn Sie mit keiner Datenbank verbunden sind oder Indexinformationen von Tabellen in anderen Datenbanken erhalten möchten, können Sie den Datenbanknamen angeben.
SHOW INDEXES gibt die folgenden Informationen zurück:
Parameter | Beschreibung |
---|---|
Tisch | Gibt den Namen der Datentabelle an, in der der Index erstellt wird, hier ist die Datentabelle tb_stu_info2. |
Nicht_einzigartig | Gibt an, ob der Index ein eindeutiger Index ist. Wenn es sich nicht um einen eindeutigen Index handelt, ist der Wert dieser Spalte 1; wenn es sich um einen eindeutigen Index handelt, ist der Wert dieser Spalte 0. |
Schlüsselname | Stellt den Namen des Index dar. |
Seq_in_index | Gibt die Position der Spalte im Index an. Wenn der Index eine einzelne Spalte ist, ist der Wert dieser Spalte 1; wenn der Index ein kombinierter Index ist, entspricht der Wert dieser Spalte der Reihenfolge jeder Spalte in der Indexdefinition. |
Spaltenname | Stellt das Spaltenfeld dar, das den Index definiert. |
Sortierung | Gibt die Reihenfolge an, in der Spalten im Index gespeichert werden. In MySQL zeigt die aufsteigende Reihenfolge den Wert „A“ (aufsteigende Reihenfolge) an. Wenn er als NULL angezeigt wird, bedeutet dies keine Klassifizierung. |
Kardinalität | Eine Schätzung der Anzahl eindeutiger Werte im Index. Die Kardinalität zählt für Statistiken, die als Ganzzahlen gespeichert sind. Daher muss der Wert auch bei kleinen Tabellen nicht genau sein. Je größer die Kardinalität, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass MySQL den Index beim Durchführen von Verknüpfungen verwendet. |
Sub_part | Stellt die Anzahl der indizierten Zeichen in der Spalte dar. Wenn die Spalte nur teilweise indiziert ist, entspricht der Wert der Spalte der Anzahl der indizierten Zeichen. Wenn die gesamte Spalte indiziert ist, ist der Wert der Spalte NULL. |
Verpackt | Gibt an, wie Schlüsselwörter komprimiert werden. Wenn nicht komprimiert, ist der Wert NULL. |
Null | Wird verwendet, um anzuzeigen, ob die Indexspalte NULL enthält. Wenn eine Spalte NULL enthält, ist der Wert der Spalte YES. Wenn nicht, ist der Wert dieser Spalte NEIN. |
Indextyp | Zeigt den vom Index verwendeten Typ und die Methode an (BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE). |
Kommentar | Kommentare anzeigen. |
过滤索引信息
要过滤索引信息,请使用以下WHERE
子句:
SHOW INDEXES FROM table_name WHERE condition;
MySQL的SHOW INDEXES例子
我们将创建一个新表名为contacts演示SHOW INDEXES命令:
CREATE TABLE contacts( contact_id int AUTO_INCREMENT, first_name VARCHAR(100) NOT NULL, last_name VARCHAR(100) NOT NULL, email VARCHAR(100), phone VARCHAR(20), PRIMARY KEY(contact_id), UNIQUE(email), INDEX phone(phone), INDEX name(first_name,last_name) comment '按名字和姓氏' );
以下命令返回表中的所有索引信息contacts:
SHOW INDEXES FROM contacts;
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Um Benutzerverhaltensdaten zu erfassen, müssen Sie das Browsen, die Suche, den Kauf und andere Informationen über PHP in die Datenbank aufzeichnen und sie reinigen und analysieren, um die Interessenpräferenzen zu untersuchen. 2. Die Auswahl der Empfehlungsalgorithmen sollte auf der Grundlage von Datenmerkmalen ermittelt werden: basierend auf Inhalten, kollaborativen Filterung, Regeln oder gemischten Empfehlungen; 3. Die kollaborative Filterung kann in PHP implementiert werden, um die Ähnlichkeit der Benutzer Cosinus Cosinus zu berechnen, K nächste Nachbarn auszuwählen, gewichtete Vorhersagewerte zu erzielen und Produkte mit hoher Punktzahl zu empfehlen. 4. Die Leistungsbewertung verwendet Genauigkeit, Rückruf, F1 -Wert und CTR, Conversion -Rate und überprüfen den Effekt durch A/B -Tests. 5. Kaltstartprobleme können durch Produktattribute, Benutzerregistrierungsinformationen, Volksempfehlungen und Expertenbewertungen gelindert werden. 6. Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen zwischengespeicherte Empfehlungsergebnisse, asynchrone Verarbeitung, verteiltes Computing und SQL -Abfrageoptimierung, wodurch die Empfehlungseffizienz und die Benutzererfahrung verbessert werden.

Bei der Auswahl eines geeigneten PHP -Frameworks müssen Sie nach den Projektanforderungen umfassend berücksichtigen: Laravel ist für die schnelle Entwicklung geeignet und bietet eloquentorm- und Blade -Vorlagenmotoren, die für den Datenbankbetrieb und das dynamische Formrending bequem sind. Symfony ist flexibler und für komplexe Systeme geeignet. CodeIgniter ist leicht und für einfache Anwendungen mit hohen Leistungsanforderungen geeignet. 2. Um die Genauigkeit von KI-Modellen sicherzustellen, müssen wir mit einem qualitativ hochwertigen Datentraining, einer angemessenen Auswahl von Bewertungsindikatoren (wie Genauigkeit, Rückruf, F1-Wert), regelmäßiger Leistungsbewertung und Modellabstimmung und sicherstellen, dass die Codequalität durch Testen und Integrationstests der Code sichergestellt wird, um die Eingabedaten kontinuierlich zu überwachen. 3.. Viele Maßnahmen sind erforderlich, um die Privatsphäre der Benutzer zu schützen: Verschlüsseln und speichern sensible Daten (wie AES

PHP spielt die Rolle des Connector- und Brain Center im intelligenten Kundendienst, der für die Verbindung von Front-End-Eingaben, Datenbankspeicher und externen KI-Diensten verantwortlich ist. 2. Bei der Implementierung ist es notwendig, eine mehrschichtige Architektur zu erstellen: Das Front-End empfängt Benutzernachrichten, die PHP-Back-End-Vorverarbeitete und Routes-Anfragen, stimmt zunächst mit der lokalen Wissensbasis überein und verpasst sie, rufen Sie externe KI-Dienste wie OpenAI oder Dialogflow an, um intelligente Antwort zu erhalten. 3. Die Sitzungsverwaltung wird von PHP an MySQL und andere Datenbanken geschrieben, um die Kontext -Kontinuität zu gewährleisten. 4. Integrierte KI -Dienste müssen mit Guzzle HTTP -Anfragen senden, APIKEYs sicher speichern und eine gute Aufgabe der Fehlerbehandlung und -antwortanalyse durchführen. 5. Datenbankdesign muss Sitzungen, Nachrichten, Wissensbasis und Benutzertabellen enthalten, vernünftigerweise Indizes erstellen, Sicherheit und Leistung sicherstellen und Roboterspeicher unterstützen

Um PHP -Container zur Unterstützung der automatischen Konstruktion zu ermöglichen, liegt der Kern in der Konfiguration des Continuous Integration (CI) -Prozesses. 1. Verwenden Sie Dockerfile, um die PHP -Umgebung zu definieren, einschließlich grundlegender Bild-, Erweiterungsinstallations-, Abhängigkeitsmanagement- und Berechtigungseinstellungen. 2. Konfigurieren Sie CI/CD-Tools wie GitLabci und definieren Sie die Erstell-, Test- und Bereitstellungsstadien über die Datei .gitlab-ci.yml, um automatische Konstruktion, Test und Bereitstellung zu erreichen. 3.. Integrieren Sie Testframeworks wie Phpunit, um sicherzustellen, dass die Tests automatisch nach Codeänderungen ausgeführt werden. 4. Verwenden Sie automatisierte Bereitstellungsstrategien wie Kubernetes, um die Bereitstellungskonfiguration durch die Datei bereitzustellen. 5. Dockerfile optimieren und mehrstufige Konstruktionen übernehmen

Die Kernidee von PHP, das KI für die Analyse von Videoinhalten kombiniert, besteht darin, PHP als Backend "Kleber" zu dienen, zuerst Video in Cloud -Speicher hochzuladen und dann AI -Dienste (wie Google CloudVideoai usw.) für eine asynchrone Analyse aufzurufen. 2. PHP analysiert die JSON -Ergebnisse, extrahieren Sie Personen, Objekte, Szenen, Sprach- und andere Informationen, um intelligente Tags zu generieren und in der Datenbank zu speichern. 3.. 4. Häufige Herausforderungen sind eine große Dateiverarbeitung (direkt über die Cloud-Speicherung mit vorsignierten URLs übertragen), asynchrone Aufgaben (Einführung von Nachrichtenwarteschlangen), Kostenkontrolle (On-Demand-Analyse, Budgetüberwachung) und Ergebnisoptimierung (Label-Standardisierung); 5. Smart Tags verbessern sich erheblich visuell

Der Aufbau einer unabhängigen Umgebung für PHP -Aufgabencontainer kann über Docker implementiert werden. Die spezifischen Schritte sind wie folgt: 1. Installieren Sie Docker und DockerComponpose als Grundlage; 2. Erstellen Sie ein unabhängiges Verzeichnis, um Dockerfile und Crontab -Dateien zu speichern. 3. Schreiben Sie Dockerfile, um die PHPCLI -Umgebung zu definieren und Cron und die erforderlichen Erweiterungen zu installieren. 4. Schreiben Sie eine Crontab -Datei, um Zeitaufgaben zu definieren. 5. Schreiben Sie ein Docker-compose.yml-Mount-Skriptverzeichnis und konfigurieren Sie Umgebungsvariablen. 6. Starten Sie den Container und überprüfen Sie das Protokoll. Im Vergleich zu Timing -Aufgaben in Webcontainern haben unabhängige Container die Vorteile der Ressourcenisolation, der reinen Umgebung, der starken Stabilität und einer einfachen Expansion. Gewährleistung der Protokollierung und Fehleraufnahme
