


Wie kann ich Datenbankänderungen in MySQL mithilfe von Triggern und Ansichten verfolgen und anzeigen?
Verfolgen des Verlaufs von Datenbankänderungen mit MySQL
Viele Datenbanksysteme erfordern die Möglichkeit, Änderungen an Datensätzen im Laufe der Zeit zu verfolgen. MySQL bietet eine unkomplizierte Technik, um dies zu erreichen. Stellen Sie sich eine Datentabelle namens „data“ vor, die Sie auf Änderungen überwachen möchten.
Erstellen Sie zunächst eine Verlaufstabelle für „data“ mit derselben Struktur, mit Ausnahme von drei zusätzlichen Spalten:
- Aktion: VARCHAR(8) Standard 'einfügen'
- Revision: INT(6) NOT NULL auto_increment
- dt_datetime: DATETIME NOT NULL default CURRENT_TIMESTAMP
Diese Spalten speichern den Vorgang (Einfügen/Aktualisieren/Löschen) und die Sequenznummer , sowie das Datum und die Uhrzeit des Vorgangs.
Als nächstes erstellen Trigger, um diese Vorgänge zu erfassen und die Verlaufstabelle zu füllen:
- Nach dem Einfüge-Trigger: INSERT INTO data_history (Aktion, Revision, dt_datetime, ...) SELECT 'insert', NULL , NOW(), ... FROM data WHERE ...
- Nach Update-Trigger: INSERT INTO data_history (Aktion, Revision, dt_datetime, ...) SELECT 'update', NULL, NOW(), ... FROM data WHERE ...
- Vor dem Löschauslöser: INSERT INTO data_history (Aktion, Revision, dt_datetime, ...) SELECT 'delete', NULL, NOW(), ... FROM data WHERE ...
Jetzt werden alle Datenänderungen in der Tabelle „data_history“ aufgezeichnet. Um die Änderungen für eine bestimmte Spalte über Aktualisierungen hinweg anzuzeigen, können Sie die Verlaufstabelle in den Primärschlüssel- und Sequenzspalten mit sich selbst verknüpfen:
CREATE VIEW data_history_changes AS SELECT t2.dt_datetime, t2.action, t1.row_id, IF(t1.a_column = t2.a_column, t1.a_column, t1.a_column || " to " || t2.a_column) AS a_column FROM data_history AS t1 INNER JOIN data_history AS t2 ON t1.row_id = t2.row_id WHERE (t1.revision = 1 AND t2.revision = 1) OR t2.revision = t1.revision + 1 ORDER BY t1.row_id ASC, t2.revision ASC
Dies sollte eine kompakte und historische Ansicht aller an der vorgenommenen Änderungen bieten Tabelle „Daten“.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Datenbankänderungen in MySQL mithilfe von Triggern und Ansichten verfolgen und anzeigen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.
