MySQL是什么?它有什么优势?
随着时间的推移,开源数据库在中低端应用中逐渐流行起来,占据了很大的市场份额。开源数据库具有免费使用、配置简单、稳定性好、性能优良等特点,而 MySQL 数据库正是开源数据库中的杰出代表。
开源全称为“开放源代码”。很多人认为开源软件最明显的特点是免费,但实际上并不是这样的,开源软件最大的特点应该是开放,也就是任何人都可以得到软件的源代码。可以在源代码的基础上加以修改学习,甚至重新发放,当然是在版权限制范围之内。不清楚的读者可以参考《开源就等于免费吗?用事实来说话》一节。
MySQL 是最流行的数据库之一,是一个免费开源的关系型数据库管理系统,但也不意味着该数据库是完全免费的。MySQL 由瑞典 MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 公司。MySQL 适合中小型软件,被个人用户以及中小企业青睐。
针对不同的用户,MySQL 分为两个版本:
- MySQL Community Server(社区版):该版本是自由下载且完全免费的,但是官方不提供技术支持。
- MySQL Enterprise Server(企业版):该版本是收费的,而且不能下载,但是该版本拥有完善的技术支持(官方提供电话技术支持)。
注意:MySQL Cluster 主要用于架设群服务器,需要在社区服务或企业版的基础上使用。
MySQL 的命名机制由 3 个数字和 1 个后缀组成,例如 mysql-5.7.20:
- 第 1 个数字“5”是主版本号,用于描述文件的格式,所有版本 5 的发行版都有相同的文件夹格式。
- 第 2 个数字“7”是发行级别,主版本号和发行级别组合在一起便构成了发行序列号。
- 第 3 个数字“20”是在此发行系列的版本号,随每次新发行的版本递增。通常选择已经发行的最新版本。
在 MySQL 开发过程中,同时存在多个发布系列,每个发布系列的成熟度处在不同阶段。
- MySQL 5.7 是最新开发的稳定(GA)发布系列,是将执行新功能的系列,目前已经可以正常使用。
- MySQL 5.6 是比较稳定的(GA)发布系列,只针对漏洞修复重新发布,不增加会影响稳定性的新功能。
- MySQL 5.1 是一个稳定的(产品质量)发布系列,只针对严重漏洞修复和安全修复重新发布,不增加影响该系列稳定性的重要功能。
注意:对于 MySQL 4.1 等低于 5.0 的老版本,官方将不再提供支持。所有发布的 MySQL 版本已经经过严格标准的测试,可以保证其安全可靠地使用。针对不同的操作系统,读者可以在MySQL官方下载页面(http://dev.mysql.com/downloads/)下载相应的安装文件。
MySQL的特点、优势
MySQL 数据库管理系统具有很多的优势,下面总结了其中几种。
1)MySQL 是开放源代码的数据库
MySQL 是开放源代码的数据库,任何人都可以获取该数据库的源代码。这就使得任何人都可以修正 MySQL 的缺陷,并且任何人都能以任何目的来使用该数据库。MySQL 是一款可以自由使用的数据库。
2)MySQL 的跨平台性
MySQL 不仅可以在 Windows 系列的操作系统上运行,还可以在 UNIX、Linux 和 Mac OS 等操作系统上运行。因为很多网站都选择 UNIX、Linux 作为网站的服务器,所以 MySQL 的跨平台性保证了其在 Web 应用方面的优势。虽然微软公司的 SQL Server 数据库是一款很优秀的商业数据库,但是其只能在 Windows 系列的操作系统上运行。因此,MySQL 数据库的跨平台性是一个很大的优势。
3)价格优势
MySQL 数据库是一个自由软件,任何人都可以从 MySQL 的官方网站上下载该软件,这些社区版本的 MySQL 都是免费试用的,即使是需要付费的附加功能,其价格也是很便宜的。相对于 Oracle、DB2 和 SQL Server 这些价格昂贵的商业软件,MySQL 具有绝对的价格优势。
4)功能强大且使用方便
MySQL 是一个真正的多用户、 多线程 SQL 数据库服务器。它能够快速、有效和安全的处理大量的数据。相对于 Oracle 等数据库来说,MySQL 的使用是非常简单的。MySQL 主要目标是快速、健壮和易用。
MySQL 与常用的主流数据库 Oracle、SQL Server 相比,主要特点就是免费,并且在任何平台上都能使用,占用的空间相对较小。但是,MySQL 也有一些不足,比如对于大型项目来说,MySQL 的容量和安全性就略逊于 Oracle 数据库。
相关文章:
MySQL是什么?它有什么优势?
随着时间的推移,开源数据库在中低端应用中逐渐流行起来,占据了很大的市场份额。开源数据库具有免费使用、配置简单、稳定性好、性能优良等特点,而 MySQL 数据库正是开源数据库中的杰出代表。 开源全称为“开放源代码”。很多人认为开源软件最…...
基础篇—CSS padding(填充\内边距)解析
CSS padding(填充) CSS padding(填充)是一个简写属性,定义元素边框与元素内容之间的空间,即上下左右的内边距。 属性说明padding使用简写属性设置在一个声明中的所有填充属性padding-bottom设置元素的底部填充padding-left设置元素的左部填充padding-right设置元素的右部…...
二进制枚举
一、左移:用来将一个数的各二进制位全部左移n位,低位以0补充,高位越界后舍弃。n左移1位,n<<1,相当于2*n1左移n位,1<<n,相当于2^n二、右移:将一个数的各二进制位右移N位&…...
2|数据挖掘|聚类分析|k-means/k-均值算法
k-means算法k-means算法,也被称为k-平均或k-均值,是一种得到最广泛应用的聚类算法。算法首先随机选择k个对象,每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心。对剩余的每个对象根据其与各个簇中心的距离,将它赋给最近的簇。然后重新计…...
使用和制作动、静态库
文章目录什么是库?静态库打包方式使用方式生成并执行可执行程序粗暴方式优化方式动态库不一样的.o文件打包方式使用方式生成可执行程序运行可执行程序无法运行时的解决方案动静态库与动静态链接什么是库? 从一开始的helloworld,到现在熟练使…...
【Java基础】023 -- 集合进阶(List、Set、泛型、树)
目录 一、集合的体系结构 1、单列集合(Collection) 二、Collection集合 1、Collection常见方法 ①、代码实现: ②、contains方法重写equals方法示例:(idea可自动重写) 2、Collection的遍历方式(…...
面试题整理01-集合详解
文章目录前言一、集合的整体结构单列集合接口:双列集合接口:二、单列集合详解1.List接口1.1 ArrayList集合特点:扩容:添加元素遍历1.2 LinkedList集合特点:添加元素:2.Set接口2.1 HashSet集合特点ÿ…...
数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…...
ArcGIS网络分析之发布网络分析服务(二)
在上一篇中讲述了如何构建网络分析数据集,本篇将讲解如何发布网络分析服务。本文将使用上一篇中建立的网络数据集,下载地址在上一篇博文的最后已给出。 之前我们已经实现了基于ArcMap中的网络分析,但是仅仅支持本地是万万不够的,这里我们的目的就是将我们建好的网络分析图…...
js实现元素样式切换的基本功能
需求:用户第一次点击某些元素,改变元素的某些样式,比如背景颜色,字体颜色。用户第二次点击某些元素,恢复之前的样式。.....思路:准备一定量的div盒子,并取相同的类名<div class"box&quo…...
java 策略模式 + 工厂模式 实例
一 前言 经常听说各种设计模式,知道理论,也知道应该使用,但具体怎么用,什么时候用,使用的优点一直比较模糊,今天写一个项目中经常用到的模式,来具体理解。项目中经常用到工厂模式或者策略模式&…...
本地生成动漫风格 AI 绘画 图像|Stable Diffusion WebUI 的安装和部署教程
Stable Diffusion WebUI 的安装和部署教程1. 简介2. Windows安装环境3. 运行4. 模型下载链接5. 其他资源1. 简介 先放一张WebUI的图片生成效果图,以给大家学习的动力 :) 怎么样,有没有小小的心动?这里再补充一下&…...
华为OD机试 - 异常的打卡记录 | 备考思路,刷题要点,答疑 【新解法】
最近更新的博客 【新解法】华为OD机试 - 关联子串 | 备考思路,刷题要点,答疑,od Base 提供【新解法】华为OD机试 - 停车场最大距离 | 备考思路,刷题要点,答疑,od Base 提供【新解法】华为OD机试 - 任务调度 | 备考思路,刷题要点,答疑,od Base 提供【新解法】华为OD机试…...
「机器学习笔记」之深度学习基础概念(基于Pytorch)
本文以 Pytorch 为线索,介绍人工智能和深度学习相关的一些术语、概念。 关于发展历史您也可以阅读深度学习神经网络之父 Jrgen Schmidhuber 所写的《Annotated History of Modern AI and Deep Learning(现代人工智能和深度学习的注释版历史)…...
概率和似然
在日常生活中,我们经常使用这些术语。但是在统计学和机器学习上下文中使用时,有一个本质的区别。本文将用理论和例子来解释概率和似然之间的关键区别。 概率与似然 假设在一场棒球比赛中,两队的队长都被召集到场上掷硬币。获胜的队长将根据掷…...
前期软件项目评估偏差,如何有效处理?
1、重新评估制定延期计划 需要对项目进行重新评估,将新的评估方案提交项目干系人会议,开会协商一致后按照新的讨论结果制定计划,并实施执行。 软件项目评估偏差 怎么办:重新评估制定延期计划2、申请加资源 如果项目客户要求严格&a…...
Xline v0.2.0: 一个用于元数据管理的分布式KV存储
Xline是什么?我们为什么要做Xline? Xline是一个基于Curp协议的,用于管理元数据的分布式KV存储。现有的分布式KV存储大多采用Raft共识协议,需要两次RTT才能完成一次请求。当部署在单个数据中心时,节点之间的延迟较低&a…...
CompletableFuture
一、一个示例回顾Future 一些业务场景我们需要使用多线程异步执行任务,加快任务执行速度。JDK5新增了Future接口,用于描述一个异步计算的结果。虽然Future以及相关使用方法提供了异步执行任务的能力,但是对于结果的获取却是很不方便,我们必须使用Future.get()的方式阻塞调…...
面试不到10分钟就被赶出来了,问的实在是太变态了...
干了两年外包,本来想出来正儿八经找个互联网公司上班,没想到算法死在另一家厂子。 自从加入这家外包公司,每天都在加班,钱倒是给的不少,所以也就忍了。没想到11月一纸通知,所有人不许加班,薪资…...
【C++】类与对象 (四)初始化列表 static成员 友元 内部类 匿名对象 拷贝对象时的一些编译器优化
前言 本章就是我们C中类与对象的终章了,不过本章的难度不大,都是类中一些边边角角的知识,记忆理解就行了,相信经过这么长时间的学习类与对象,你对面向对象也有了更加深的理解,最后我们学习完边边角角的一些…...
【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型
摘要 拍照搜题系统采用“三层管道(多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染)、两级检索(倒排 BM25 向量 HNSW)并以大语言模型兜底”的整体框架: 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后,分别用…...
接口测试中缓存处理策略
在接口测试中,缓存处理策略是一个关键环节,直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性,避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明: 一、缓存处理的核…...
未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?
编辑:陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战,在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…...
【Oracle APEX开发小技巧12】
有如下需求: 有一个问题反馈页面,要实现在apex页面展示能直观看到反馈时间超过7天未处理的数据,方便管理员及时处理反馈。 我的方法:直接将逻辑写在SQL中,这样可以直接在页面展示 完整代码: SELECTSF.FE…...
阿里云ACP云计算备考笔记 (5)——弹性伸缩
目录 第一章 概述 第二章 弹性伸缩简介 1、弹性伸缩 2、垂直伸缩 3、优势 4、应用场景 ① 无规律的业务量波动 ② 有规律的业务量波动 ③ 无明显业务量波动 ④ 混合型业务 ⑤ 消息通知 ⑥ 生命周期挂钩 ⑦ 自定义方式 ⑧ 滚的升级 5、使用限制 第三章 主要定义 …...
django filter 统计数量 按属性去重
在Django中,如果你想要根据某个属性对查询集进行去重并统计数量,你可以使用values()方法配合annotate()方法来实现。这里有两种常见的方法来完成这个需求: 方法1:使用annotate()和Count 假设你有一个模型Item,并且你想…...
家政维修平台实战20:权限设计
目录 1 获取工人信息2 搭建工人入口3 权限判断总结 目前我们已经搭建好了基础的用户体系,主要是分成几个表,用户表我们是记录用户的基础信息,包括手机、昵称、头像。而工人和员工各有各的表。那么就有一个问题,不同的角色…...
第 86 场周赛:矩阵中的幻方、钥匙和房间、将数组拆分成斐波那契序列、猜猜这个单词
Q1、[中等] 矩阵中的幻方 1、题目描述 3 x 3 的幻方是一个填充有 从 1 到 9 的不同数字的 3 x 3 矩阵,其中每行,每列以及两条对角线上的各数之和都相等。 给定一个由整数组成的row x col 的 grid,其中有多少个 3 3 的 “幻方” 子矩阵&am…...
Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用
Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用 Pinocchio (Pinocchio is not only a nose) 是一个开源的 C 库,专门用于快速计算机器人模型的正向运动学、逆向运动学、雅可比矩阵、动力学和动力学导数。它主要关注效率和准确性,并提供了一个通用的框架&…...
Golang——9、反射和文件操作
反射和文件操作 1、反射1.1、reflect.TypeOf()获取任意值的类型对象1.2、reflect.ValueOf()1.3、结构体反射 2、文件操作2.1、os.Open()打开文件2.2、方式一:使用Read()读取文件2.3、方式二:bufio读取文件2.4、方式三:os.ReadFile读取2.5、写…...
