資料庫、分散式資料庫、網路資料庫差別是什麼?
先簡單定義： 「資料庫 Database」就是一般的概念，「網路資料庫 Networked / Online Database」是透過網路來存取的資料庫，「分散式資料庫 Distributed Database」則是把同一個邏輯資料庫拆成多個節點分散儲存與運算的系統。 其實「資料庫」跟「網路資料庫」不容易區分開來，只能說某些資料庫更適合使用在網路上，提供使用者同時存取，就能夠稱為「網路資料庫」。 也就是「資料庫 Database」本身只是資料儲存與管理的系統，而「網路資料庫 Networked / Online Database」通常指的是部署在伺服器上，讓多個使用者可以透過網路「同時」連線存取的資料庫。也就是說，多數常見的資料庫系統，只要配合網路與伺服器架構，就可以成為網路資料庫。 早期使用的 Microsoft Access 資料庫，大多都使用在單機上，但是其實他也可以透過網路同時連線存取，只是連線存取的效能不一定可以滿足需求。 我們來嚴謹的定義一下「資料庫」與「網路資料庫」: 「資料庫」定義 : 資料庫是依照某種資料模型 (data model) 與結構化規則 (structured rule)，持久化儲存的一組相關資料及其描述(中介資料/詮釋資料，metadata)，它…
使用 Perplexity + Comet 瀏覽器，自動規劃 MySQL 資料庫
兩年前這篇" ChatGPT會不會寫MySQL指令? "，還在觀望ChatGPT是否真的可以寫MySQL指令，現在這些生成式AI的功能已經超乎想像了。 現在來使用 Perplexity + Comet 瀏覽器，嘗試讓他去規劃 MySQL 資料庫。 Perplexity 網址 : https://www.perplexity.ai/ Perplexity 推薦網址 (可以獲得免費專業版) : https://plex.it/referrals/W5FVMTVU Comet 瀏覽器網址 : https://www.perplexity.ai/comet/ Perplexity 是一家AI服務公司，他本身並沒有真正開發生成式AI，而是使用開源的大語言模型再去進行後續的微調和增強。此外，Perplexity 也整合了包括OpenAI的GPT-5、Claude、Llama 3等主流模型，並將這些模型與即時搜尋和多種技術結合，打造其AI搜尋產品和服務。 並且 Perplexity 推出 Comet 瀏覽器，將AI代理的功能整合在瀏覽器內，讓使用者可以直接讓AI代理自動處理瀏覽過程。 我們現在就來測試使用 Perplexity + Comet 瀏覽器，是否能夠自動規劃 …
初學者連安裝都免了，Manus直接提供MySQL實作環境
通常初學者要練習MySQL，都必須先安裝MySQL，然後才能開始使用。如果經常使用不同電腦，除非使用雲端的MySQL，不然就必須每台電腦都要安裝。 現在的 AI 工具能否解決這個困難呢? ChatGPT 與 Gemini 都無法提供，但是竟然 Manus 提供了。 ChatGPT 網址 https://chatgpt.com/ Gemini 網址 https://gemini.google.com/ Manus 網址 https://manus.im/app Manus 推薦碼 https://manus.im/invitation/GX042V3UFP05U 使用這個推薦碼，註冊成功可獲 500 credits。 我們向 ChatGPT 詢問 : 「能否在此練習MySQL?」 獲得以下的答覆 : ChatGPT 答覆說可以一起練習，但這個對話環境無法直接啟動 MySQL 伺服器來「真的」執行 SQL指令。 再向 Gemini 詢問 : 「 能否在此練習MySQL? 」 獲得以下的答覆 : Gemini也是說無法直接在這個聊天室介面中「實際操作」或執行即時的 MySQL 指令。 但是向 Manus 詢問 : 「能否在此練習MySQL?」 獲得以下的答覆 : Manus竟然…
善用ChatGPT來教學MySQL : 教導模式而非單純知識
學生用了ChatGPT，他就可以獲得最複雜的MySQL指令，那麼老師應該怎麼教學MySQL呢? 老師出了再困難的資料庫作業，學生用了ChatGPT，每個人的作業都洋洋灑灑的，那麼老師應該怎麼評分呢? 不止是MySQL教學，這是很多老師都需要面對的問題。 根據我的經驗，老師授課應該「教導模式而非單純知識」。 以MySQL為例，知識就是指令，模式就是解決問題的方法，也可以說是解決問題的經驗。 學習MySQL時，指令當然還是很重要，但它是可以外掛的，也就是知道就好了，而不需要能夠默寫出來，需要的時候去Copilot或是ChatGPT一下就可以得到。因此，這個部分就不是MySQL教學的重點。 況且「知識」可能會過時，舊版的某些指令在新版就不適用了，例如舊版指令 CREATE TABLE t (...) TYPE=MyISAM; 現在新版指令是使用 CREATE TABLE t (...) ENGINE=MyISAM; 那麼MySQL教學的重點是什麼? 就是「模式」，碰到一個問題時，解決問題的方法或是經驗，這個部分就需要老師來引導。 舉個最簡單的例子，有了AI工具，大家都可以變成作家、畫家、動畫家、作曲家，但是困難的是在於要使用什麼工具? 要下什麼指令? 要做哪些設定? 也就是你要如何驅使…
MySQL資料庫管理，是要管理什麼?
MySQL 資料庫管理的範疇很廣，可以簡單理解成「確保資料能安全、快速、穩定地被儲存與使用」。 具體來說，管理的重點應該至少包含以下幾個項目： 使用者與權限管理、資料結構與資料表管理、資料庫效能管理、資料安全與備份、交易與鎖管理、安全性與稽核、整合與應用、系統維運及資料庫擴展等。 MySQL 資料庫管理就是在「設計結構 → 儲存資料 → 保護資料 → 提升效能 → 確保穩定 → 變動管理」這六大循環中持續運作。 台灣MySQL研究院認為可以根據「六大循環」來說明MySQL資料庫管理，到底是要管理什麼? 一、設計結構 資料結構與資料表管理 (Schema 設計、正規化、索引設計)，資料庫擴展 (分區、分片、垂直/水平拆分)。 我們在 好壞資料庫結構 (database schema) 的差異是什麼? 也說過 : 好的資料庫結構 (database schema) 和壞的資料庫結構在多個方面存在顯著差異，這些差異會直接影響資料庫的效能、可維護性、擴展性和數據完整性。並且當開發系統時，好的資料庫結構可以讓程式容易撰寫及維護，而壞的資料庫結構可能讓程式變得很龐大，並且無法在變更系統需求時還能修改維護。 資料庫與資料表的結構是資料庫管理的基礎，這個包含了最初的資料庫有無考慮到擴展問題、資料…
MySQL達人筆記 : 面試能回答哪些常見問題，表示你懂MySQL?
面試時經常會問 : 「你會某某技能嗎?」 這是一個爛問法，讓面試者很難回答，因為什麼情況才算會? 因此台灣MySQL研究院今天要來談一下 : 能夠回答哪些問題，表示你懂MySQL? 根據台灣MySQL研究院多年經驗，MySQL的知識拆開為各個類別，大概可以分成以下幾類 : (1) MySQL資料庫的基本概念 (2) MySQL資料庫/資料表設計與正規化 (3) MySQL基礎語法與資料型態 (4) MySQL進階查詢 (5) MySQL索引與效能調校 (6) MySQL上鎖與交易 (7) MySQL程式邏輯與進階功能 (8) MySQL管理與備份 (9) MySQL整合與應用 以上這些類別的知識也有淺有深，我們把各個類別的知識從淺到深列出來探討。
MySQL達人筆記 : 有了生成式AI，老師應該怎麼教MySQL資料庫知識?
在生成式AI還沒有出現的時候，學生獲得MySQL資料庫知識會從書本、上課，或是從專業網站、網路搜尋而來。但是這些來源不能提供「客製化」的學習互動，也就是學生的問題不容易從這些來源輕鬆的獲得答案。例如我知道什麼是Lock，我知道各種Lock的語法，但是當我需要在一個系統中加上Lock的機制時，我應該使用哪種Lock最恰當? 以上問題，可能書本、專業網站、網路搜尋甚至上課都不會告訴你答案，但是當你清楚敘述問題之後，生成式AI就會告訴你答案。 根據 2024 年的全球調查，許多尚未接觸生成式 AI 的人其實並非完全排斥，而是處於觀望階段，等待更多保障與引導： 70% 的非使用者表示：如果他們對這項技術有更多了解，就會願意使用。 64% 的人指出：若生成式 AI 更安全、隱私更有保障，他們才會嘗試。 45% 的人認為：若 AI 能無縫整合到現有使用的科技工具中，他們的使用意願將會提升。 這表示對教育工作者而言，除了傳授技術本身之外，也應扮演知識引導者的角色——幫助學生了解 AI 的運作邏輯、資料來源、安全原則與使用限制，才能提升學生的接受度與正確使用習慣。 有了生成式AI之後，學生學習的方式改變了，書本已經幾乎被網路取代，而老師上課的方式如果沒有改變，對於學生已經沒有吸引力，作業及評量…
