如何在本地用koa和mysql写一个界面

如何在本地用koa和mysql写一个界面,第1张

router也是一个个中间件,我们看一下use都做了什么?

app.use = function(fn){

this.middleware.push(fn)

return this

}

它只是将参数保存起来,然后返回引用,最后由co完成调用,因此要求中间件中的异步调用都使用Promise形式。

一般情况下,mysql会默认提供多种存储引擎,你可以通过下面的查看:

看你的mysql现在已提供什么存储引擎:

mysql>show engines

看你的mysql当前默认的存储引擎:

mysql>show variables like '%storage_engine%'

你要看某个表用了什么引擎(在显示结果里参数engine后面的就表示该表当前用的存储引擎):

mysql>show create table 表名

MySQL数据库引擎详解

作为Java程序员,MySQL数据库大家平时应该都没少使用吧,对MySQL数据库的引擎应该也有所了解,这篇文章就让我详细的说说MySQL数据库的Innodb和MyIASM两种引擎以及其索引结构。也来巩固一下自己对这块知识的掌握。

Innodb引擎

Innodb引擎提供了对数据库ACID事务的支持,并且实现了SQL标准的四种隔离级别,关于数据库事务与其隔离级别的内容请见数据库事务与其隔

离级别这篇文章。该引擎还提供了行级锁和外键约束,它的设计目标是处理大容量数据库系统,它本身其实就是基于MySQL后台的完整数据库系统,MySQL

运行时Innodb会在内存中建立缓冲池,用于缓冲数据和索引。但是该引擎不支持FULLTEXT类型的索引,而且它没有保存表的行数,当SELECT

COUNT(*) FROM

TABLE时需要扫描全表。当需要使用数据库事务时,该引擎当然是首选。由于锁的粒度更小,写 *** 作不会锁定全表,所以在并发较高时,使用Innodb引擎

会提升效率。但是使用行级锁也不是绝对的,如果在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围,InnoDB表同样会锁全表。

MyIASM引擎

MyIASM是MySQL默认的引擎,但是它没有提供对数据库事务的支持,也不支持行级锁和外键,因此当INSERT(插入)或UPDATE(更

新)数据时即写 *** 作需要锁定整个表,效率便会低一些。不过和Innodb不同,MyIASM中存储了表的行数,于是SELECT COUNT(*)

FROM

TABLE时只需要直接读取已经保存好的值而不需要进行全表扫描。如果表的读 *** 作远远多于写 *** 作且不需要数据库事务的支持,那么MyIASM也是很好的选

择。

两种引擎的选择

大尺寸的数据集趋向于选择InnoDB引擎,因为它支持事务处理和故障恢复。数据库的大小决定了故障恢复的时间长短,InnoDB可以利用事务日志

进行数据恢复,这会比较快。主键查询在InnoDB引擎下也会相当快,不过需要注意的是如果主键太长也会导致性能问题,关于这个问题我会在下文中讲到。大

批的INSERT语句(在每个INSERT语句中写入多行,批量插入)在MyISAM下会快一些,但是UPDATE语句在InnoDB下则会更快一些,尤

其是在并发量大的时候。

Index——索引

索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。MyIASM和Innodb都使用了树这种数据结构做为索引,关于树我也曾经写过一篇文章树是一种伟大的数据结构,只是自己的理解,有兴趣的朋友可以去阅读。下面我接着讲这两种引擎使用的索引结构,讲到这里,首先应该谈一下B-Tree和B+Tree。

B-Tree和B+Tree

B+Tree是B-Tree的变种,那么我就先讲B-Tree吧,相信大家都知道红黑树,这是我前段时间学《算法》一书时,实现的一颗红黑树,大家

可以参考。其实红黑树类似2,3-查找树,这种树既有2叉结点又有3叉结点。B-Tree也与之类似,它的每个结点做多可以有d个分支(叉),d称为B-

Tree的度,如下图所示,它的每个结点可以有4个元素,5个分支,于是它的度为5。B-Tree中的元素是有序的,比如图中元素7左边的指针指向的结点

中的元素都小于7,而元素7和16之间的指针指向的结点中的元素都处于7和16之间,正是满足这样的关系,才能高效的查找:首先从根节点进行二分查找,找

到就返回对应的值,否则就进入相应的区间结点递归的查找,直到找到对应的元素或找到null指针,找到null指针则表示查找失败。这个查找是十分高效

的,其时间复杂度为O(logN)(以d为底,当d很大时,树的高度就很低),因为每次检索最多只需要检索树高h个结点。

接下来就该讲B+Tree了,它是B-Tree的变种,如下面两张图所示:

vcHLx/i85LLp0a/Qp8LKoaM8L3A+DQo8aDMgaWQ9"myisam引擎的索引结构">MyISAM引擎的索引结构

MyISAM引擎的索引结构为B+Tree,其中B+Tree的数据域存储的内容为实际数据的地址,也就是说它的索引和实际的数据是分开的,只不过是用索引指向了实际的数据,这种索引就是所谓的非聚集索引。

Innodb引擎的索引结构

MyISAM引擎的索引结构同样也是B+Tree,但是Innodb的索引文件本身就是数据文件,即B+Tree的数据域存储的就是实际的数据,这种索引就是聚集索引。这个索引的key就是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。

因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集,所以InnoDB要求表必须有主键(MyISAM可以没有),如果没有显式指定,则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键,如果不存在这种列,则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键,这个字段长度为6个字节,类型为长整形。

并且和MyISAM不同,InnoDB的辅助索引数据域存储的也是相应记录主键的值而不是地址,所以当以辅助索引查找时,会先根据辅助索引找到主

键,再根据主键索引找到实际的数据。所以Innodb不建议使用过长的主键,否则会使辅助索引变得过大。建议使用自增的字段作为主键,这样B+Tree的

每一个结点都会被顺序的填满,而不会频繁的分裂调整,会有效的提升插入数据的效率。


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