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字段设计 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般遵循以下原则： 【建议】尽量使用高效数据类型。选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议
份证表为从。 外键设计在身份证表中，user_id，而不要将外键身份证ID设计在用户表中。 所以遵循的规则就是，外键要设计在从表上。 一对多 一个用户有多张银行卡，用户表，银行卡表。用户表为主，银行卡表为从。 外键设计在银行卡表中，user_id，这样就能轻易实现一对多的关系了。
将users表中的用户昵称（nick字段）的值用UserMapTable中的用户名信息（nick字段）代替，如果UserMapTable表中找不到users表中的用户，则这一行不做修改，只修改UserMapTable和users同时存在的用户信息。
由运行结果可以看到，student 表已经添加了 age 字段，且该字段在表的最后一个位置，添加字段成功。 在开头添加字段 MySQL 默认在表的最后位置添加新字段，如果希望在开头位置（第一列的前面）添加新字段，那么可以使用 FIRST 关键字，语法格式如下： ALTER TABLE <表名> ADD
由运行结果可以看到，student 表已经添加了 age 字段，且该字段在表的最后一个位置，添加字段成功。 在开头添加字段 MySQL 默认在表的最后位置添加新字段，如果希望在开头位置（第一列的前面）添加新字段，那么可以使用 FIRST 关键字，语法格式如下： ALTER TABLE <表名> ADD
MySQL 数据表是由行和列构成的，通常把表的“列”称为字段（Field），把表的“行”称为记录（Record）。随着业务的变化，可能需要在已有的表中添加新的字段。MySQL 允许在开头、中间和结尾处添加字段。在末尾添加字段一个完整的字段包括字段名、数据类型和约束条件。MySQL
假定我们有两张表，一张表为Product表存放产品信息，其中有产品价格列Price；另外一张表是ProductPrice表，我们要将ProductPrice表中的价格字段Price更新为Price表中价格字段的80%。在Mysql中我们有几种手段可以做到这一点，一种是update
部分。MySQL检索并且以'YYYY-MM-DD'格式显示DATE值，支持的范围是'1000-01-01'到'9999-12-31'。 TIMESTAMP列类型提供一种类型，你可以使用它自动地用当前的日期和时间标记INSERT或UPDATE的操作。 TIME数据类型表示一天中
MySQL 可以基于多表查询更新数据。对于多表的 UPDATE 操作需要慎重，建议在更新前，先使用 SELECT 语句查询验证更新的数据与自己期望的是否一致。下面我们建两张表，一张表为 product 表，用来存放产品信息，其中有产品价格字段 price；另外一张表是 product_price
定长：接受长度固定的字符串，且不能超过指定的字符数目，在创建表的时候就定下来了。 变长：存储长度可变的文本。 性能分析：Mysql对定长的处理速度比变长的处理数度要快的多，此外mysql不允许对变长列进行索引。 MySQL数据类型 含义 char(n)
度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，客户业务类型是决定表的存储类型的主要因素，表存储类型的选择依据请参考表1。
需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。在修改表的内容时，索引必须进行更新，有时还可能需要重构。因此，索引越多，更新表的时间就越长。如果有一个索引很少利用或从不使用，那么会不必要地减缓表的修改速度。此外，MySQL 在生成一个执行计划时，要考虑各个索引，这也要花费时间。
【功能模块】规范设计是否支持MySQL？从支持的数据源看： DGC支持的数据源_数据湖治理中心 DGC_用户指南_管理中心_华为云 (huaweicloud.com) DGC的规范设计不支持MySQL。如果使用MySQL数据库，没有规范设计，如何完成后续的数据资产，数据质量，数据
字段设计 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般遵循以下原则： 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。
字段设计 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般需要遵循以下原则： 尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。
字段设计 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般遵循以下原则： 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。
字段设计 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般需要遵循以下原则： 尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。
字段设计 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般需要遵循以下原则： 尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。
字段设计 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般需要遵循以下原则： 尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。
如果存储长度大于此值，定义字段类型为TEXT，或者独立出来一张表，用主键来对应，避免影响其他字段索引效率。 表单行行内长度不得超过1024字节。 控制单表字段数量，字段上限50个。 如果存储的字符串长度几乎相等，使用CHAR定长字符串类型。 字段允许适当跨表冗余，以避免关联查询，提高查询性能，但必须考虑数据一致。
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