MySQLの権限とインデックスの詳細な説明

mysql の権限とインデックス

mysql の最高権限ユーザーは root です。

CREATE USER username IDENTIFIED BY 'password' というステートメントを使用して、データベースにユーザーを作成できます。CREATE USER username ステートメントを実行してユーザーを作成することもできますが、このユーザーにはパスワードがありません。ユーザーがログインした後でパスワードを設定できます。ユーザーを削除するステートメントは DROP USER user です。ユーザー名を変更するステートメントは RENAME USER old username to new username です。

パスワードステートメントを set password=password('password'); に変更します。

上級ユーザーが他のユーザーのパスワードを変更するためのステートメントは、 SET PASSWORD FOR user=PASSWORD('password'); です。

権限を付与するための操作はいくつかあります。

ユーザー権限を表示するには、show grants for user ステートメントを使用します。

ユーザーに権限を付与するためのステートメントは、 grant permission on . to user です。最初の数字はデータベースを表し、2 番目の数字は権限を付与するテーブルを表します。

ユーザー権限を取り消すステートメントは REVOKE CREATE ON . FROM user です。権限を更新するステートメントは FLUSH PRIVILEGES です。

MySQL インデックスを使用すると、データベース内のデータをより速く見つけることができます。プログラミング時に、条件内の列を使用して、クエリに関係する列をインデックスとして設計できます。

インデックスには、通常のインデックスと通常のインデックスの 2 種類があります。通常のインデックスとして設定すると、列のデータには影響しませんが、データ検索速度が最適化されます。ユニークインデックスとして設定された列の値はユニークであるため、データ検索速度も最適化されます。主キーインデックスは主キー列に設定され、主キーインデックスが自動的に追加されます。テーブルには主キー列を 1 つだけ設定でき、この列には null 値を設定できません。通常、主キーインデックスはテーブルの作成と同時に作成されます。フルテキストインデックスは、インデックス内の値と直接比較するのではなく、主にテキスト内のキーワードを見つけるために使用されます。フルテキストインデックスは他のインデックスとは大きく異なります。これは、where ステートメントの単純なパラメータマッチではなく、検索エンジンに似ています。フルテキストインデックスは、一般的な where ステートメントと like の組み合わせではなく、match against 操作と組み合わせて使用されます。これは、create table、alter table、create index で使用できますが、現在、フルテキストインデックスの作成に使用できるのは char、varchar、および text 列のみです。データ量が多い場合は、最初にテーブルのフルテキストインデックスを作成してからデータを書き込むよりも、グローバルインデックスのないテーブルにデータを入れてから CREATE index を使用してフルテキストインデックスを作成する方がはるかに高速です。また、複合インデックスもあり、これは 2 つの列を組み合わせてクエリの条件として使用できます。単一の列をクエリの条件として使用しても、インデックスの効果はありません。

インデックスを作成するためのステートメントは、CREATE インデックスタイプ [通常のインデックスとは書きません] INDEX インデックス名 ON テーブル (列) です。

インデックスを削除するステートメントは、DROP INDEX index name ON table です。

インデックス作成の欠点:

1. インデックスによりクエリ速度は大幅に向上しますが、テーブルの挿入、更新、削除などのテーブル更新の速度も低下します。テーブルを更新する場合、データだけでなくインデックスファイルも保存する必要があるためです。

2. インデックスを作成すると、インデックスファイル用のディスク領域が消費されます。通常、この問題は深刻ではありませんが、大きなテーブルに複数の結合インデックスを作成すると、インデックスファイルが急速に大きくなります。インデックス作成は、効率を向上させるための 1 つの要素にすぎません。大量のデータを含むテーブルがある場合は、最適なインデックスの調査と確立、またはクエリステートメントの最適化に時間を費やす必要があります。