MySQL和Access的区别(2)_MySQL教程

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1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引

　　如果你已经熟悉技术，那么基本上你已经没什么问题了。精通的人在一天之内就可以把 MySQL 学会，把这个经验加到他的履历表里面去。相较之下，Access 是个复杂得多的及开发工具。即使是一个能力不错的开发工程师也需要一段时间才能具备足够的专业知识，有效地使用这个软件。

　　正如你期待的，MySQL 支持结构化查询语言(Structured Query Language ,SQL)。如果你已经学会某种版本的 SQL 语言，事情会好办很多。具有 VB 或者是 VBA 知识背景的开发工程师会发现，他们以前所具备的 ASP 背景，能够帮助他们缩短学习时间。

　　▲客户支持

　　虽然好用而且免费的客户支持已不存在，然而MySQL 倒提供了一些电子群组名单供您参考。有一些是颇具技术性的，而且会员们往往互相提供最佳的客户支持 -- 他们彼此分享经验和专业知识。此外，你还可以购买具有 客户支持 的版本，包括 email 支持或者电话支持的方式。大致上来说，客户支持费率并非固定的，因此我们无法提供你相关价位的信息。

　　▲MySQL 的不足之处

　　Access 是一个关联性管理系统(RDBMS)，然而 MySQL 并非在每一个层面都是如此。这表示，虽然 MySQL 很好用，它还不是最好的。 以下列表记录了目前关联性层面以及管理层面，MySQL 尚未支持的部分:

　　MySQL 没法处理复杂的关联性功能，例如，子查询(subqueries)，虽然大多数的子查询都可以改写成 join。我们期待下一版出来时，这项功能会被加进来。

　　另一个 MySQL 没有提供支持的功能是事务处理(transaction)以及事务的提交(commit)/撤销(rollback)。 一个事务指的是被当作一个单位来共同执行的一群或一套命令。如果一个事务没法完成，那么整个事务里面没有一个指令是真正执行下去的。对于必须处理线上订单的商业网站来说， MySQL 没有支持这项功能，的确让人觉得很失望。 但是可以用MaxSQL，一个分开的，它能通过外挂的表格来支持事务功能。

　　外键(foreign key)以及参考完整性限制(referential integrity)可以让你制定表格中资料间的约束，然後将约束(constraint)加到你所规定的资料里面。这些MYSQL没有的功能表示一个有赖复杂的资料关系的应用程序并不适合使用 MySQL。 当我们说 MySQL 不支持外键时，我们指的就是的参考完整性限制 -- MySQL 并没有支持外键的规则，当然更没有支持连锁删除(cascading delete)的功能。 简短的说，如果你的工作需要使用复杂的资料关联，那你还是用原来的 Access 吧。

　　你在 MySQL 中也不会找到存储进程(stored procedure)以及触发器(trigger)。(针对这些功能，在 Access 提供了相对的事件进程(event procedure)。)

　　Access 的 GetRows 功能，提供了较好的资料拾取。

　　▲总结

　　下面这个表格能让你对于 MySQL，Access，以及 SQL Server 大致上比起来是怎么样有个基本概念:

　　□访问频繁的网站

　　·MySQL √

　　·Access √**

　　·SQL Server √

　　□复杂的资料关联

　　·MySQL ×

　　·Access √

　　·SQL Server √

　　□在线订单处理

　　·MySQL √*

　　·Access √***

　　·SQL Server √

　　□兼容性

　　·MySQL ×

　　·Access √****

　　·SQL Server √

　　□易于使用及操作

　　·MySQL √

　　·Access ×

　　·SQL Server ×

　　注：

　　* 需要MaxSQL

　　** 前提是资料只读的话

　　*** 通过Jet SQL获得的附加功能

　　**** 因为只有ADO

　　如果你需要使用复杂的，并且有很多资源和金钱，那么你就用 SQL Server 吧。如果你仍旧需要复杂的但是却没有雄厚的後援，那么用 Access 看看。至于其他的人，至少应该给 MySQL 一个使用的机会吧!

分享：mysql 定时更新表字段列的值状态
现在又两个表tcm,doc; db_count: id count 1 220 2 300 3 220 4 222 5 240 db_date: id t_date count 1 2012-09-10 17:04:07 220 2 2012-09-11 15:04:07 224 3 2012-08-20 11:04:07 225 4 2012-02-11 17:04:07 300 5 2012-09-11 10:04:07 500 6 2012-09-12 17:04:07 30