mysql之delete删除记录后数据库大小不变？

一、mysql之delete删除记录后数据库大小不变？

这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致。

DELETE只是将数据标识位删除，并没有整理数据文件，当插入新数据后，会再次使用这些被置为删除标识的记录空间。

另外实际操作过程中还发现这个问题还存在两种情况。

（1）当DELETE后面跟条件的时候，则就会出现这个问题。如：delete from table_name where 条件删除数据后，数据表占用的空间大小不会变。

（2）不跟条件直接delete的时候。如：delete from table_name清除了数据，同时数据表的空间也会变为0。

这就存在了一个问题，在网站的实际运行过程中。经常会存在这样的附带条件删除数据的操作行为。

天长日久，这不就在数据库中浪费了很多的空间吗。这个时候我们该使用 OPTIMIZE TABLE 指令对表进行优化了。如何使用 OPTIMIZE 以及在什么时候该使用 OPTIMIZE 指令呢？ 命令语法：OPTIMIZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tbl_name [, tbl_name] ...最简单的：optimize table phpernote_article; 如果您已经删除了表的一大部分，或者如果您已经对含有可变长度行的表（含有VARCHAR, BLOB或TEXT列的表）进行了很多更改，则应使用 OPTIMIZE TABLE。

被删除的记录被保持在链接清单中，后续的INSERT操作会重新使用旧的记录位置。

您可以使用OPTIMIZE TABLE来重新 利用未使用的空间，并整理数据文件的碎片。

在多数的设置中，您根本不需要运行OPTIMIZE TABLE。

即使您对可变长度的行进行了大量的更新，您也不需要经常运行，每周一次或每月一次即可，只对特定的表运行。

OPTIMIZE TABLE只对MyISAM, BDB和InnoDB表起作用。 注意，在OPTIMIZE TABLE运行过程中，MySQL会锁定表。因此，这个操作一定要在网站访问量较少的时间段进行。

TRUNCATE其语法结构为：TRUNCATE [TABLE] tbl_name这里简单的给出个示例，我想删除 friends 表中所有的记录，可以使用如下语句：truncate table friends;delete的效果有点像将mysql表中所有记录一条一条删除到删完，而truncate相当于保留mysql表的结构，重新创建了这个表，所有的状态都相当于新表,这样空间就减下来了。好了，当然对于我们网站不可能使用truncate table来清除了，因这样之后所有数据都丢失了，这样肯定是不合理的清除了，我们必须使用delete来删除，然后再来修复优化表了哦。

二、探索金融数据库之Hive Finance

什么是Hive Finance？

在金融领域，数据处理和分析是至关重要的。Hive Finance是一种基于Hadoop的开源数据仓库，它专门设计用于处理大规模金融数据和进行复杂的数据分析。相比传统的关系型数据库，Hive Finance提供了更高的可拓展性和容错性，使金融机构能够更好地管理和分析数据。

Hive Finance的特点

• 可扩展性：Hive Finance基于Hadoop，可以轻松处理大规模的金融数据。它能够自动分配任务到集群中的多个节点上，并行处理数据，提高数据处理的效率。
• 易于使用：Hive Finance使用类似于SQL的查询语言HiveQL，使得金融机构的数据分析师和科学家可以轻松地使用已有的SQL知识进行数据分析。
• 容错性：由于金融数据的复杂性和重要性，Hive Finance提供了容错机制，以保证数据处理的完整性和可靠性。它能够自动备份和恢复数据，以防止数据丢失或损坏。
• 丰富的数据格式支持：Hive Finance支持多种数据格式，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，使金融机构能够更好地管理和分析不同类型的数据。
• 生态系统：Hive Finance作为Hadoop生态系统的一部分，可以与其他Hadoop组件（如HDFS、MapReduce）和工具（如Pig、Spark）无缝集成，为金融机构提供全面的数据处理和分析解决方案。

Hive Finance的应用

Hive Finance在金融行业有广泛的应用。一些典型的应用场景包括：

• 金融风险管理：通过使用Hive Finance的数据分析功能，金融机构可以识别和评估潜在的风险因素，并制定相应的风险管理策略。
• 客户行为分析：通过对大规模金融数据的分析，金融机构可以了解客户的行为和偏好，并根据这些数据进行精准的市场推广。
• 交易监控和合规性：Hive Finance可以对金融交易进行实时监控和分析，以检测潜在的欺诈行为和合规性问题。
• 投资组合管理：使用Hive Finance的数据存储和分析功能，金融机构可以更好地管理和优化投资组合，并为投资决策提供数据支持。

总结

Hive Finance作为一种用于处理大规模金融数据和进行复杂数据分析的开源数据仓库，为金融行业提供了强大的数据处理和分析能力。它的可扩展性、易用性、容错性、丰富的数据格式支持以及与Hadoop生态系统的集成，使得金融机构能够更好地应对数据挑战，提高业务效率和竞争力。

感谢您阅读本文，希望通过介绍Hive Finance，能为您对金融数据处理和分析提供一定的帮助。

三、微信小程序云开发之使用云数据库？

开发者可以使用云开发开发微信小程序、小游戏，无需搭建服务器，即可使用云端能力。(云端说白了也就是服务端啦，说的那么高大上，对新手朋友可不太友好。)

小程序·云开发提供了三个基础能力：数据库、存储和云函数。

数据库：json数据库，就理解为往里面存的是json，取出来的也是json。

存储：就是把你的图片、音频和视频之类的资源文件，存储到里面，帮你生成链接，直接拿链接就可以用，就好像一个网盘一样。

云函数：这个云函数，就是服务端的接口，你调用这个函数，也就是调用接口。云函数可以在客户端写，也可以在云开发控制台写，写完之后同步一下，两端就都有了。在云函数里，你可以进行计算，也可以操作数据库，把想要的结果以同步或者异步的方式返回给客户端。

而普通开发就不一样了，普通开发需要准备以上所有条件。所以，云开发要比普通开发更方便、更高效。

四、如何建立数据库，利用什么软件建立数据库？

啥叫数据库？excel也可以算，access也可以算，mysql也可以算，hbase也可以算，你要数据库干啥，决定了你怎么搭建数据库。

五、ORACLE使用技巧之数据库启动三个状态？

Oracle数据库启动分为三个阶段：nomount、mount 和 open 阶段。nomount阶段需要一个参数文件；mount阶段需要读取到控制文件；open阶段则需要读到所有的数据文件和日志文件，并且保证所有的数据文件和日志文件与控制文件中记录的名称和位置一致。

六、数据库设计?

本文档明确数据库设计原则和规范，规范数据库对象命名方式，见名知意，强化分工，保证数据库高效稳定运行

1 数据库设计原则

1) 充分考虑业务逻辑和数据分离，数据库只作为一个保证ACID特性的关系数据的持久化存储系统，尽量减少使用自定义函数、存储过程和视图，不用触发器。

2) 充分考虑数据库整体安全设计，数据库管理和使用人员权限分离。

3) 充分考虑具体数据对象的访问频度及性能需求，结合主机、存储等需求，做好数据库性能设计。

4) 充分考虑数据增长模型，决策是否采用“分布式（水平拆分或者垂直拆分）”模式。

5) 充分考虑业务数据安全等级，设计合适的备份和恢复策略。

2 设计规范

2.1 约定

1) 一般情况下设计遵守数据的设计规范3NF，尽量减少非标准范式或者反模式使用。

3NF规定：

Ø 表内的每一个值都只能被表达一次。

Ø 表内的每一行都应该被唯一的标识（有唯一键）。

Ø 表内不应该存储依赖于其他键的非键信息。

常见关键字（不得直接作为相关命名）：range、match、delayed、select、and、from、where、not、in、out、add、as、user、name、key、index、type、group、order、max、min、count、concat、by、desc、asc、null等等，更多请参考 MySQL 官方保留字。

2) 数据库和表的字符集统一：字符集（utf8mb4），排序规则（utf8mb4_general_ci）

2.2 表设计规范

1) 应该根据系统架构中的组件划分，针对每个组件所处理的业务进行组件单元的数据库设计；不同组件间所对应的数据库表之间的关联应尽可能减少，确保组件对应的表之间的独立性，为系统或表结构的重构提供可能性。

2) 采用领域模型驱动的方式和自顶向下的思路进行数据库设计，首先分析系统业务，根据职责定义对象。对象要符合封装的特性，确保与职责相关的数据项被定义在一个对象之内，不会出现职责描述缺失或多余。

3) 应针对所有表的主键和外键建立索引，有针对性地建立组合属性的索引。

4) 尽量少采用存储过程。

5) 设计出的表要具有较好的使用性。

6) 设计出的表要尽可能减少数据冗余，确保数据的准确性。

2.3 字段规范

1) 一行记录必须表内唯一，表必须有主键。

2) 如果数据库类型为MYSQL ，应尽量以自增INT类型为主键。如果数据库类型为ORACLE，建议使用UUID为主键。

3) 日期字段，如需要按照时间进行KEY分区或者子分区，则使用VARCHAR2类型存储，存储格式为：YYYYMMDD 。如若不需要以KEY形式作为分区列，则使用DATE或者DATETIME类型存储。不建议使用时间戳存储时间。

4) 字段名称和字段数据类型对应，如DATE命名字段，则存储时间精确到日，如TIME命名字段，则存储时间精确到时分秒，甚至毫秒。

2.4 命名规范类

2.4.1 约定

1) 数据库对象命名清晰，尽量做到见名知意，在进行数据库建模时备注对象，便于他人理解。

2) 数据库类型为MYSQL,采用全小写英文单词

3) 数据库类型为ORACLE，则使用驼峰式命名规范

4) 数据库对象命名长度不能超过30个字符

3 管理范围

管理数据库中所有对象，包括库，表，视图，索引，过程，自定义函数，包，序列，触发器等

3.1 建库

1) 数据库名：采用小写英文单词简拼或汉字小写拼音,多个单词或拼音采用下划线"_"连接

2) 数据库编码规则及排序规则：字符集（utf8mb4），排序规则（utf8mb4_general_ci）

3) 建库其他要求：库名与应用名称尽量一致

3.2 建表

表名应使用名词性质小写英文单词。如果需要单词词组来进行概括，单词与单词之间使用英文半角输入状态下_连接。如果超长，则从前面单词开始截取，保留单词前三位，保留完整的最后一个单词，如果依然超长，则保留前面单词首字母，直接和最后一个单词连接；临时表命名以TMP开头，命名格式为TMP_模块/用途名称_名字拼音首字母；表名不能直接采用关键字命名

1) 表命名：采用“业务名称_表的作用”格式命名（例如：alipay_task / force_project / trade_config）

2) 建表其他要求：表名长度不能超过30个字符；一定要指定一个主键字段；必须要根据业务对表注释；如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时，需要及时更新字段注释；

3) 表必备字段：

`is_delete` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '状态（1删除、0未删除）',

`is_enabled` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '状态（1启用、0作废）',

`op_first` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '创建人',

`op_first_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',

`op_last` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '更新人',

`op_last_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',

3.3 建字段

1) 字段命名：

表中标识唯一性字段必须以标识性简称+id命名。其余字段根据存储信息，使用名词性质英文单词表示，如需要单词词组来进行概括，单词与单词之间使用英文半角输入状态下_连接。外键引用字段使用外键表_id的形式命名；字段名必须使用小写字母或数字，禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只出现数字；表达是与否概念的字段，必须使用 is_xxx 的方式命名，数据类型是 unsigned tinyint；表达逻辑删除的字段名 is_deleted，1 表示删除，0 表示未删除

2) 字段类型、长度

如果存储的字符串长度几乎相等，使用 char 定长字符串类型；小数类型为 decimal；id 必为主键，类型为 bigint unsigned；应尽量以自增INT类型为主键；优先选择符合存储需要的最小的数据类型；将字符串转化为数字类型存储；对于非负数据采用无符号整形进行存储signed int -2147483648-2147483648，unsigned int 0-2147483648，有符号比无符号多出一倍的存储空间；varchar(n) n代表字符数，不是字节数，varchar(255)=765个字节，过大的长度会消耗更多的内存；避免使用text\BLOB数据类型，建议text\BLOB列分离到单独的扩展表中，text\BLOB类型只能使用前缀索引；避免使用enum数据类型，修改enum需要使用alter语句，enum类型的order by操作效率低，需要额外操作，禁止使用数值作为enum的枚举值；尽可能把所有列定义为not null，索引null列需要额外的空间来保存，所以要占用更多的空间，进行比较和计算时要对null值做特别的处理；禁止字符串存储日期型的数据，缺点1：无法用日期函数进行计算和比较，缺点2：用字符串存储日期要占用更多的空间；使用timestamp或datetime类型存储时间，timestamp存储空间更小；财务的相关金额使用decimal类型，decimal类型为精准浮点数，在计算时不会丢失精度，float、double非精准浮点数

3) 字段其他要求

字段名称长度不能超过30个字符、尽量减少或者不使用联合主键、字段尽可能不允许为null(为null时设定默认值)、文本类型字段，属性 字符集（utf8mb4），排序规则（utf8mb4_general_ci）、字段必须根据业务进行注释。

3.4 建索引

主键索引名为 pk_字段名；唯一索引名为 uk_字段名；普通索引名则为 idx_字段名。

说明：pk_ 即 primary key；uk_ 即 unique key；idx_ 即 index 的简称。

3.5 创建数据库表视图

1) 视图命名：以"v_项目名/模块名_用途"格式命名

2) 视图其他要求：视图名称长度不能超过30个字符

3.6 建存储过程及自定义数据库函数

1) 存储过程命名：以"sp_用途"格式命名

2) 自定义数据库函数：以“fn_用途”格式命名

3) 存储过程或自定义数据库函数：参数命名以“p_”开头命名；内部变量命名以“v_”开头命名；游标命名以“cur_loop_”开头命名；循环变量命名以“i_found_”开头命名。

3.7 建数据库用户

用户命名：采用授权用户姓名全拼小写命名

3.8 其他要求

1) 查询大数据表，参数字段需建索引；

2) 数据库表、字段删除或变更操作（a-不需要的表或字段，一般备注“作废”即可;b-需要修改的表或字段，先备注作废原表或原字段，再创建新表或新字段，且备注好作废原因。）；

七、Java数据库操作之添加字段详解

引言

在Java开发中，数据库是非常重要的组成部分，而数据库的结构是由表和字段构成的。当我们需要对数据库进行操作时，有时候会遇到需要添加新字段的情况。本文将详细介绍Java中如何通过代码实现数据库添加字段的操作。

1. 数据库添加字段的背景

在实际的项目中，由于业务需求的变更或其他原因，可能会需要对数据库中的表结构进行调整。其中一个常见的操作就是添加新字段。添加字段可以用于存储新的数据，或者用于满足新的业务逻辑。无论何种情况，Java程序员需要熟悉如何通过代码来完成这个操作。

2. Java中数据库操作的基本流程

要实现数据库添加字段的功能，我们首先需要连接到数据库，并选择要进行操作的表。在Java中，可以使用JDBC（Java Database Connectivity）来实现数据库的连接和操作。下面是Java中数据库操作的基本流程：

1. 加载数据库驱动
2. 建立数据库连接
3. 创建执行SQL语句的对象
4. 执行SQL语句
5. 关闭数据库连接

3. 数据库添加字段的具体步骤

在已经建立好数据库连接的前提下，我们可以通过执行SQL语句来实现数据库添加字段的操作。下面是具体的步骤：

1. 构造添加字段的SQL语句
2. 创建执行SQL语句的对象
3. 执行SQL语句

在构造SQL语句时，我们需要使用ALTER TABLE语句，并指定要添加字段的表名和字段名。可以选择在字段后面添加数据类型、约束等。

4. 示例代码

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.Statement;

public class AddColumnExample {
    public static void main(String[] args) {
        String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase";
        String username = "root";
        String password = "123456";
        
        try {
            Connection connection = DriverManager.getConnection(url, username, password);
            
            String sql = "ALTER TABLE mytable ADD COLUMN newcolumn INT";
            
            Statement statement = connection.createStatement();
            statement.executeUpdate(sql);
            
            System.out.println("字段添加成功！");
            
            statement.close();
            connection.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
  

5. 总结

通过本文的介绍，我们了解到了在Java中实现数据库添加字段的详细步骤。在实际的项目中，数据库结构的调整是一个常见的需求，Java程序员需要熟练掌握这个操作。希望本文对你有所帮助，谢谢阅读！

八、数据库类型有哪些，目前主流数据库是哪种？

关系型数据库，非关系型数据库（NoSQL），键值（Key-value）数据库。主流的数据库那就是关系型数据库了，特别是关系型数据库中的分布式数据库。墨天轮最新排名（2022.11）数据库前十榜单中关系型数据库占了1-9名，前二十榜单中也仅有两个非关系型数据库。关系型数据库之所以占了绝大部分数据库份额，是因为关系型数据库作为成熟的数据库技术理念，其精髓的范式设计，严谨的一致性，原子性，完整性等优势是无法被取代的。

AntDB在运营商深耕了十几年，覆盖了OLTP与OLAP场景，是非常典型的HTAP类型的关系型数据库，业务覆盖计费、CRM等核心交易，同时覆盖清算分析等分析型业务。比如AntDB数据库服务于中国电信某省计费系统上云，包含数据层、批价和出账流程等大规模业务。在系统设计上，将资源、资产等交易热数据迁移到AntDB数据库，极大地提高了业务关键数据的访问效率，整体提高了话单事务的处理性能。AntDB数据库支撑10亿用户的通信交易场景，进行在线交易与数据分析处理的HTAP混合负载，帮助客户解决核心系统解决海量数据管理难题，基于分布式的架构设计，实现了在线弹性伸缩、强一致性事务、跨机房高可用等能力。

九、数据库设计 案例?

以下是一个简单的MySQL数据库设计案例，以存储学生和课程信息为例：

假设我们有两个实体：学生（Student）和课程（Course），每个学生可以选择多个课程，每个课程可以被多个学生选择。

首先，我们创建两个表来表示学生和课程：

Student表

列名	类型
student_id	INT (主键)
name	VARCHAR
age	INT
gender	VARCHAR

Course表

列名	类型
course_id	INT (主键)
name	VARCHAR
credit	INT
instructor	VARCHAR

接下来，我们需要创建一个关联表来存储学生和课程之间的关系，表示学生选择了哪些课程：

Student_Course表

列名	类型
student_id	INT (外键)
course_id	INT (外键)

在Student_Course表中，student_id和course_id列分别作为外键，关联到Student表和Course表的主键。

这种设计模式称为"多对多"关系，通过使用关联表来实现学生和课程之间的多对多关系。

通过以上的数据库设计，你可以存储和查询学生、课程以及学生选择的课程的信息。当然，具体的数据库设计取决于你的实际需求和业务规则，上述仅提供了一个简单的示例。

十、考研数据库方向？？？

一直从事分布式数据库开发，说点个人感受吧。数据库本身比较难，比一般的软件开发要难，尤其是内核和调休，会牵扯各种问题，需要对操作系统原理，算法，数据结构都有比较好的掌握，但是这个前景还是很好的，作为数据存储核心，待遇一般还是不错的。如果以后做DBA会非常辛苦，单纯开发如果不出差也还不错。

国内数据库研究做的比较好的高校包括人民大学，华科，南开，华师大等等，很多高校是没有这个研究方向的，或者有数据存储方向也是偏向大数据，这个与国内互联网环境有关系，人工智能太火导致传统操作系统，编译器，数据库这几个最难的基础软件没有人愿意去做，但是又非常重要。

从中美贸易摩擦来看，以后基础软件国产化是必然，但是路很长很长，不是一年两年甚至也不是十年二十年。