怎么获取mysql数据库里面的字段

怎么获取mysql数据库里面的字段

可以通过查询系统表来获取。

1、打开Navicat for Mysql，登录到指定数据库下。

2、新建查询。

3、输入以下语句：

1

select column_name from information_schemaCOLUMNS where table_name='表名'

在mysql数据库中为字段添加索引，意思是对数据库某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页进行排序，它是逻辑指针清单。

索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针，然后根据指定的排序顺序对这些指针排序。数据库使用索引以找到特定值，然后顺指针找到包含该值的行。这样可以使对应于表的SQL语句执行得更快，可快速访问数据库表中的特定信息。

扩展资料：

当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如，如果在employee表中职员的姓(lname)上创建了唯一索引，则任何两个员工都不能同姓。

对某个列建立UNIQUE索引后，插入新记录时，数据库管理系统会自动检查新纪录在该列上是否取了重复值，在CREATETABLE命令中的UNIQE约束将隐式创建UNIQUE索引。

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。

这次的NoSQL专栏系列将先整体介绍NoSQL，然后介绍如何把NoSQL运用到自己的项目中合适的场景中，还会适当地分析一些成功案例，希望有成功使用NoSQL经验的朋友给我提供一些线索和信息。

NoSQL概念随着web20的快速发展，非关系型、分布式数据存储得到了快速的发展，它们不保证关系数据的ACID特性。NoSQL概念在2009年被提了出来。NoSQL最常见的解释是“non-relational”，“Not Only SQL”也被很多人接受。（“NoSQL”一词最早于1998年被用于一个轻量级的关系数据库的名字。）

NoSQL被我们用得最多的当数key-value存储，当然还有其他的文档型的、列存储、图型数据库、xml数据库等。在NoSQL概念提出之前，这些数据库就被用于各种系统当中，但是却很少用于web互联网应用。比如cdb、qdbm、bdb数据库。

传统关系数据库的瓶颈

传统的关系数据库具有不错的性能，高稳定型，久经历史考验，而且使用简单，功能强大，同时也积累了大量的成功案例。在互联网领域，MySQL成为了绝对靠前的王者，毫不夸张的说，MySQL为互联网的发展做出了卓越的贡献。

在90年代，一个网站的访问量一般都不大，用单个数据库完全可以轻松应付。在那个时候，更多的都是静态网页，动态交互类型的网站不多。

到了最近10年，网站开始快速发展。火爆的论坛、博客、sns、微博逐渐引领web领域的潮流。在初期，论坛的流量其实也不大，如果你接触网络比较早，你可能还记得那个时候还有文本型存储的论坛程序，可以想象一般的论坛的流量有多大。

Memcached+MySQL

后来，随着访问量的上升，几乎大部分使用MySQL架构的网站在数据库上都开始出现了性能问题，web程序不再仅仅专注在功能上，同时也在追求性能。程序员们开始大量的使用缓存技术来缓解数据库的压力，优化数据库的结构和索引。开始比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力，但是当访问量继续增大的时候，多台web机器通过文件缓存不能共享，大量的小文件缓存也带了了比较高的IO压力。在这个时候，Memcached就自然的成为一个非常时尚的技术产品。

Memcached作为一个独立的分布式的缓存服务器，为多个web服务器提供了一个共享的高性能缓存服务，在Memcached服务器上，又发展了根据hash算法来进行多台Memcached缓存服务的扩展，然后又出现了一致性hash来解决增加或减少缓存服务器导致重新hash带来的大量缓存失效的弊端。当时，如果你去面试，你说你有Memcached经验，肯定会加分的。

Mysql主从读写分离

由于数据库的写入压力增加，Memcached只能缓解数据库的读取压力。读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负，大部分网站开始使用主从复制技术来达到读写分离，以提高读写性能和读库的可扩展性。Mysql的master-slave模式成为这个时候的网站标配了。

分表分库随着web20的继续高速发展，在Memcached的高速缓存，MySQL的主从复制，读写分离的基础之上，这时MySQL主库的写压力开始出现瓶颈，而数据量的持续猛增，由于MyISAM使用表锁，在高并发下会出现严重的锁问题，大量的高并发MySQL应用开始使用InnoDB引擎代替MyISAM。同时，开始流行使用分表分库来缓解写压力和数据增长的扩展问题。这个时候，分表分库成了一个热门技术，是面试的热门问题也是业界讨论的热门技术问题。也就在这个时候，MySQL推出了还不太稳定的表分区，这也给技术实力一般的公司带来了希望。虽然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但是由于在互联网几乎没有成功案例，性能也不能满足互联网的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保证。

MySQL的扩展性瓶颈

在互联网，大部分的MySQL都应该是IO密集型的，事实上，如果你的MySQL是个CPU密集型的话，那么很可能你的MySQL设计得有性能问题，需要优化了。大数据量高并发环境下的MySQL应用开发越来越复杂，也越来越具有技术挑战性。分表分库的规则把握都是需要经验的。虽然有像淘宝这样技术实力强大的公司开发了透明的中间件层来屏蔽开发者的复杂性，但是避免不了整个架构的复杂性。分库分表的子库到一定阶段又面临扩展问题。还有就是需求的变更，可能又需要一种新的分库方式。

MySQL数据库也经常存储一些大文本字段，导致数据库表非常的大，在做数据库恢复的时候就导致非常的慢，不容易快速恢复数据库。比如1000万4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把这些数据从MySQL省去，MySQL将变得非常的小。

关系数据库很强大，但是它并不能很好的应付所有的应用场景。MySQL的扩展性差（需要复杂的技术来实现），大数据下IO压力大，表结构更改困难，正是当前使用MySQL的开发人员面临的问题。

NOSQL的优势易扩展NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。

大数据量，高性能

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web20的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。

灵活的数据模型

NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的web20时代尤其明显。

高可用NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。

总结NoSQL数据库的出现，弥补了关系数据（比如MySQL）在某些方面的不足，在某些方面能极大的节省开发成本和维护成本。

MySQL和NoSQL都有各自的特点和使用的应用场景，两者的紧密结合将会给web20的数据库发展带来新的思路。

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