여기에서 데이터 조작을 위해 InnoDB memcached 플러그인을 사용하는 MySQL 애플리케이션을 위해 사용자 자신의 데이터를 사용하는 방법의 예를 보여줍니다.

먼저 일부 국가 데이터를 보유하는 테이블을 설치합니다. 데이터는 인구 미터법으로 표시 면적 오른쪽 또는 왼쪽 어느 쪽이 운전 하는지를 나타내는 'R' 또는 'L' 입니다.

 use test;

 CREATE TABLE`multicol` (
   `country` varchar (128) NOT NULL DEFAULT '',
   `population` varchar (10) DEFAULT NULL,
   `area_sq_km` varchar (9) DEFAULT NULL,
   `drive_side` varchar (1) DEFAULT NULL,
   `c3` int (11) DEFAULT NULL,
   `c4` bigint (20) unsigned DEFAULT NULL,
   `c5` int (11) DEFAULT NULL,
   PRIMARY KEY (`country`)
 ) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = latin1;

여기에서 InnoDB memcached 플러그인이 테이블에 액세스하는 방법을 인식하도록이 테이블 디스크립터를 만듭니다.

 insert into innodb_memcache.containers
   (name, db_schema, db_table, key_columns, value_columns, flags, cas_column,
   expire_time_column, unique_idx_name_on_key)
 values
   ( 'bbb', 'test', 'multicol', 'country', 'population, area_sq_km, drive_side'
   'c3', 'c4', 'c5', 'PRIMARY');

 commit;

여기서 프로그램에서이 테이블에 액세스하는 방법을 보여주는 샘플 Python 프로그램을 나타냅니다.

 import sys, os
 import memcache

 def connect_to_memcached () :
   memc = memcache.Client ( '127.0.0.1:11211', debug = 0);
   print "Connected to memcached."
   return memc

 def banner (message) :
   print
   print "="* len (message)
   print message
   print "="* len (message)

 country_data =
 ( "Canada", "34820000", "9984670", "R")
 ( "USA", "314242000" "9826675", "R")
 ( "Ireland", "6399152", "84421", "L")
 ( "UK", "62262000", "243610", "L")
 ( "Mexico", "113910608" "1972550", "R")
 ( "Denmark", "5543453", "43094", "R")
 ( "Norway", "5002942", "385252", "R")
 ( "UAE", "8264070", "83600", "R")
 ( "India" "1210193422", "3287263", ​​"L")
 ( "China" "1347350000", "9640821", "R")
 ]

 def switch_table (memc, table) :
   key = "@@"+ table
   print "Switching default table to '"+ table + "'by issuing GET for '"+ key + "'"
   result = memc.get (key)

 def insert_country_data (memc) :
   banner ( "Inserting initial data via memcached interface")
   for item in country_data :
     country = item [0]
     population = item [1]
     area = item [2]
     drive_side = item [3]

     key = country
     value = "|".join (population, area, drive_side)
     print "Key ="+ key
     print "Value ="+ value

     if memc.add (key, value) :
       print "Added new key, value pair."
     else :
       print "Updating value for existing key."
       memc.set (key, value)

 def query_country_data (memc) :
   banner ( "Retrieving data for all keys (country names)")
   for item in country_data :
     key = item [0]
     result = memc.get (key)
     print "Here is the result retrieved from the database for key"+ key + ":"
     print result
     (m_population, m_area, m_drive_side) = result.split ( "|")
     print "Unpacked population value :"+ m_population
     print "Unpacked area value :"+ m_area
     print "Unpacked drive side value :"+ m_drive_side

 if __name__ == '__main__':

   memc = connect_to_memcached ()
   switch_table (memc "bbb")
   insert_country_data (memc)
   query_country_data (memc)

   sys.exit (0)

여기에 표시된 일부 SQL 쿼리 스크립트가 실행 된 뒤의 MySQL 데이터의 상태를 나타내고 SQL을 통해 동일한 데이터에 직접 액세스하거나 적절한 MySQL 커넥터 또는 API 를 사용하는 모든 언어로 작성된 응용 프로그램에서 액세스 할 방법을 보여줍니다.

테이블 디스크립터 'bbb' 가 있기 때문에 memcached 요청 GET @bbb 을 발행하면 multicol 테이블로 전환 할 수 있습니다.

mysql: use innodb_memcache;
Database changed

mysql: select * from containers;
+------+-----------+-----------+-------------+----------------------------------+-------+------------+--------------------+------------------------+
| name | db_schema | db_table  | key_columns | value_columns                    | flags | cas_column | expire_time_column | unique_idx_name_on_key |
+------+-----------+-----------+-------------+----------------------------------+-------+------------+--------------------+------------------------+
| aaa  | test      | demo_test | c1          | c2                               | c3    | c4         | c5                 | PRIMARY                |
| bbb  | test      | multicol  | country     | population,area_sq_km,drive_side | c3    | c4         | c5                 | PRIMARY                |
+------+-----------+-----------+-------------+----------------------------------+-------+------------+--------------------+------------------------+
2 rows in set (0.01 sec)

스크립트를 실행 한 뒤, 데이터는 multicol 테이블에 기존의 MySQL 쿼리 또는 DML 문에서 사용할 수 있습니다.

mysql: use test;
Database changed

mysql: select * from multicol;
+---------+------------+------------+------------+------+------+------+
| country | population | area_sq_km | drive_side | c3   | c4   | c5   |
+---------+------------+------------+------------+------+------+------+
| Canada  | 34820000   | 9984670    | R          |    0 |   11 |    0 |
| China   | 1347350000 | 9640821    | R          |    0 |   20 |    0 |
| Denmark | 5543453    | 43094      | R          |    0 |   16 |    0 |
| India   | 1210193422 | 3287263    | L          |    0 |   19 |    0 |
| Ireland | 6399152    | 84421      | L          |    0 |   13 |    0 |
| Mexico  | 113910608  | 1972550    | R          |    0 |   15 |    0 |
| Norway  | 5002942    | 385252     | R          |    0 |   17 |    0 |
| UAE     | 8264070    | 83600      | R          |    0 |   18 |    0 |
| UK      | 62262000   | 243610     | L          |    0 |   14 |    0 |
| USA     | 314242000  | 9826675    | R          |    0 |   12 |    0 |
+---------+------------+------------+------------+------+------+------+
10 rows in set (0.00 sec)

mysql: desc multicol;
+------------+---------------------+------+-----+---------+-------+
| Field      | Type                | Null | Key | Default | Extra |
+------------+---------------------+------+-----+---------+-------+
| country    | varchar(128)        | NO   | PRI |         |       |
| population | varchar(10)         | YES  |     | NULL    |       |
| area_sq_km | varchar(9)          | YES  |     | NULL    |       |
| drive_side | varchar(1)          | YES  |     | NULL    |       |
| c3         | int(11)             | YES  |     | NULL    |       |
| c4         | bigint(20) unsigned | YES  |     | NULL    |       |
| c5         | int(11)             | YES  |     | NULL    |       |
+------------+---------------------+------+-----+---------+-------+
7 rows in set (0.01 sec)

숫자로 취급되는 컬럼의 길이를 정의 할 때 필요한, ​​소수점 부호 문자 선행 제로 등을 유지하기에 충분한 크기를 고려합니다. VARCHAR 같은 문자열 컬럼에서 값이 너무 길면, 그 값은 일부 문자를 삭제하고 잘리고 잘못된 값이 생성 될 수 있습니다.

SQL 쿼리를 사용하여 country 키 컬럼뿐만 아니라 임의의 컬럼을 사용하여 계산 및 테스트를 수행하고 보고서를 작성할 수 있습니다. (이 예에서는 소수 국가의 데이터 만 사용하고 있기 때문에, 수치는 예시만을 목적으로하고 있습니다.) 여기에서 오른쪽을 운전하는 국가의 평균 인구와 이름이 "U"로 시작하는 나라 평균 면적을 구합니다.

mysql: select avg(population) from multicol where drive_side = 'R';
+-------------------+
| avg(population)   |
+-------------------+
| 261304724.7142857 |
+-------------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql: select sum(area_sq_km) from multicol where country like 'U%';
+-----------------+
| sum(area_sq_km) |
+-----------------+
|        10153885 |
+-----------------+
1 row in set (0.00 sec)

population 및 area_sq_km 컬럼은 강력하게 형식화 된 수치 데이터가 아닌 문자 데이터를 저장하기 위해 avg() 나 sum() 등의 함수는 먼저 각각의 값을 숫자로 변환합니다. 이 기술은 < 나 > 등의 연산자는 작동하지 않고 예를 들어, 문자 기반 값을 비교할 때 9 > 1000 되고, 이것은 ORDER BY population DESC 등의 어구에서 예상되는 결과가 없습니다. 가장 정확한 형태 처리하려면 숫자 열을 적절한 형식으로 캐스팅 뷰를 쿼리합니다. 이 기법은 매우 간단한 SELECT * 쿼리를 데이터베이스 응용 프로그램에서 실행할 수 캐스트 필터링 및 정렬이 올바르게됩니다. 여기서 인구의 상위 3 개국을 내림차순으로 요청하는 쿼리를 실행하는 뷰를 작성합니다. 결과는 항상 multicol 테이블에서 최신 데이터를 반영하여 인구와 면적은 항상 숫자로 처리됩니다.

mysql: create view populous_countries as
  select
    country,
    cast(population as unsigned integer) population,
    cast(area_sq_km as unsigned integer) area_sq_km,
    drive_side from multicol
  order by cast(population as unsigned integer) desc
  limit 3;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

mysql: select * from populous_countries;
+---------+------------+------------+------------+
| country | population | area_sq_km | drive_side |
+---------+------------+------------+------------+
| China   | 1347350000 |    9640821 | R          |
| India   | 1210193422 |    3287263 | L          |
| USA     |  314242000 |    9826675 | R          |
+---------+------------+------------+------------+
3 rows in set (0.00 sec)

mysql: desc populous_countries;
+------------+---------------------+------+-----+---------+-------+
| Field      | Type                | Null | Key | Default | Extra |
+------------+---------------------+------+-----+---------+-------+
| country    | varchar(128)        | NO   |     |         |       |
| population | bigint(10) unsigned | YES  |     | NULL    |       |
| area_sq_km | int(9) unsigned     | YES  |     | NULL    |       |
| drive_side | varchar(1)          | YES  |     | NULL    |       |
+------------+---------------------+------+-----+---------+-------+
4 rows in set (0.02 sec)