mysql15.1怎么查看密码复杂度

设置里。mysql151查看密码复杂度。是在设置里，对安全要求不高，可以降低密码强度，方便设置和记忆。mysql151是最流行的关系型数据库管理系统，所谓的关系型数据库，是指建立在关系模型基础上的数据库，即数据表之间不是相互独立的。

看了头晕，为何要用中文字段呀，呵呵~

select 主表,工序表工序名称，作废表作废名称 from 主表

left 工序表 on 主表工序代号=工序表工序代号

left 作废表 on 主表作废代号=作废表作废代号

where 主表工序代号 in(601,602)--你要查的错误工序代号，用逗号隔开，比如说601,602

and 主表产品名称 in(A01,B01)--你要查的产品名称，用逗号隔开，比如说A01,B01

你这个不能够直接用固定的查询SQL，必须自己写条件语句来构造SQL语句的！

你这里条件比较多，我不全部写出来了，只写个范例

sqlstr1="select from table where 1=1"

sqlstr2=""

cglevel=request("cglevel")

select case cglevel

case "厂级"

sql2=" and cglevel='厂级'"

case "局级以上"

sql2=" and (cglevel='局级' or cglevel='省部级' or cglevel='国家级")"

case "省部级以上"

sql2=" and (cglevel='省部级' or cglevel='国家级")"

case "国家级"

sql2=" and (cglevel='国家级")"

case "全部"

end select

sqlstr=sqlstr1 & sqlstr2

rsopen sqlstr,conn,1,1

用这样的条件语句来构造SQL语句

首先要确定你的目标，所谓千万级是每秒千万次查询还是千万条记录的数据库，前者是一个极其复杂的，这个不是光告mysql能解决的，我想不是前者，而后者却是很简单的一件事，前提是定义高效，定义两个指标：

1，每秒查询的次数是多少

2，每次查询时长

确定好以后再考虑以下几个因素的优化

1，存储的类型，SSD比普通磁盘的随机读写能力可以提高不少，一般2到3个数量级，还要看索引和数据块的大小，比较复杂

2，先择RAID类型，如果选raid0和raid10可以提升近似1倍的速度

3，使用高带宽的网速，可以减少网络传输延迟，用10g的光纤比1g的电缆理论上可以提升1个数量级的吞吐量，尤其对大数据据量的结果集特别有效

4，合理的索引，带条件的检索字段加上索引

5，用大宽表，尽可能减少多表关联查询，用空间换时间吧

6，_用主从的集群，基本上查询的并发量和服务器的数量成正比的

7，使用缓存，如memcached，尤其对静态数据提升尤其明显

8，合理选择数据库字段的类型，用定长字字，不要用变长的，如定长的int,char,decimal类型，别用varchar,text等

9，给数据库配置更大的内存

10，检查下瓶颈在不在CPU，如果查询复杂，换个更高配置的服务器

总的原刚就是，尽可能用内存替代碰盘提升IO速度，提高网络和CPU的配置以减少查询时间；尽可能提升网络速度，内存和主机的数量以提高并发

我们先探讨非高并发量的实现。

对于查询频次较高的字段，加上索引。

加索引注意事项：

1对那些字符内容较长的最好不要加索引

2按照官方文档，单表加的索引不要超过16个，索引的长度不要超过256个字节。

随意加索引，会给数据维护增加负担

其实，可以引入分区。

分区注意事项：

1常见的分区类型有range，list，hash，key等。用的比较多的就是range分区。

2对于初始建立索引的时候，我们往往会忽视一个前提条件，导致添加失败报错。

这里的前提是，如果表是有主键的，分区的键和主键不是同一个，那么分区的键也必须是主键。

引入分区后，数据写入时，数据库会自动判断写入哪个分区

对于并发量较高的，我们除了做上面的 *** 作外，就要考虑分库分表或者采用一主多从的方式。

未来我相信这类问题需要采用NewSQl这类数据库来解决，如TiDb等，此时，我们将不必考虑数据分区的问题，而且可以做到数据水平无限扩展，和热点数据的动态分布。

自下而上(Bottom up)开发模式是指从一个应用的最底层开始开发。这种方式的考量在于认为最底层是应用中最复杂的部分，或者认为是最重要的部分。这种模式下系统将从一个个小模块做起，最终构建起整个系统。

我在上大学之初就听说了自上而下开发模式和自下而上开发模式。当时我并没有在意它们的区别——因为就是一个彻头彻尾的自下而上开发的程序员。

然而，随着阅历的积累，我慢慢的完全改变了我的立场。我认为，是敏捷开发和TDD让我发生了这样的变化。我非常强烈的感觉到，我想对每个人大声说：在一个敏捷开发团队里，自下而上开发是反模式的。

假设有一个四个人的开发团队，要完成一个Web应用中的下列这些任务。

1,创建控制层(controller) – 主访问入口，请求映射表。

2,创建服务层(service) – 服务层，简单业务逻辑。

3,数据库查询 – 复杂的数据库查询

按照自下而上的开发方法，两个程序员将负责开发复杂的数据库查询功能。当这部分代码可以使用后，另外两个程序员将开始开发控制层和服务层。

这种开发模式的问题来自痛苦的集成过程。开发服务层的程序员写代码时很有可能无法遵守最初计划时团队制定的接口规范，这样，复杂数据库查询开发的程序员就不得不修改他们的查询接口。

// 数据库接口和服务层要求不一致

queryExecute(id);

// 数据库层的实现是这样的。

queryExecute(id, typeId);

这是一个很简单的例子，但你可以想象一个含有30多个小任务的story的情况，有更多的程序员参与，更复杂的业务，这时自下而上的模式就很麻烦了。

经过过去这些年的开发，我开始转变成使用自上而下的开发模式。我的第一步开发动作是用假方法模拟出流程中需要的底层接口、服务实现。里面没有真正的逻辑，只实现了对象间交互需要的部分。在这个开发阶段里没有测试，没有TDD。因为里面没有逻辑。代码非常简单，很方便让同伴进行代码审查和计划实现。

// 控制器方法

public Result Index(IncomingRequest incomingRequest)

{

var res = serviceInvoke(incomingRequestX, incomingRequestY);

return new Result(res);

}

// 服务层方法

public QueryResult Invoke(int x, int y)

{

return queryExecute(x, y);

}

// 数据库查询方法

public QueryResult Execute(int id, int typeId)

{

// 这里没有数据库查询逻辑，这是只是一个空的模拟接口。

return new QueryResult();

}

这样一来，任何一个程序员都可以自由选择开发任何一项任务。如果接口需要改变，则不会发生自下而上模式中的那种依赖另外一组程序员修改进度的情况。另外一个好处是，从一开始，任何一个功能点都是可以做用户测试的。

自上而下的开发方便每一步都采用TDD开发。每一阶段开发有各自的测试程序，这保证了各个对象间协作逻辑的正确，保证了业务逻辑实现的正确。之前我说过最初的底层模拟阶段是没有测试的。但这不意味着我们没有对它们做TDD开发，我们的测试代码最终会驱动对这些模拟功能的真实实现。顶层的业务逻辑的确定决定了底层的数据服务接口，如果在底层需要增加一个新类，这很容易，它只是底层的实现，不会影响上层的业务流程。

这种自上而下的开发方法并不是一个新事物，然而有很多人仍然没有看到它的好处。我计划在随后几个月里对这种实用主义风格的TDD做进一步的讨论。

什么是Nlp2sql？简单讲就是用户可以用自然语言表达，完成复杂数据库查询动作。比如，用户说“查查我的购物记录，去年我买了几双鞋”“今天李小明老师的课出勤率是多少”“去年西安空气严重污染的天数是多少天”等等，系统从sql数据库中计算出结果，给用户唯一答案“3双”“80%”“0天”。

这件事的难度在于先得分析准确用户语义。“昨天过生日的用户都有谁”“昨天有几个用户过生日”这两句话很多厂商分不清，我们氖星智能可以。

其次得准确知道用户的意图需要查哪张表哪个数据项才是正确的。

第三有时候是查询有时候是统计，得分清楚。

第四数据是动态的、可维护的，并且得支持各种问法。所以程序不能写死，写死就无法维护了。

我们氖星智能有一套算法，完美支持nlp2sql。已经在多个领域应用起来了。目前能做nlp2sql的厂家还不多，能做得好的可能还没有。

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