博客
关于我
laravel 5.3用户认证--默认的用户表数据迁移
阅读量:802 次
发布时间:2023-01-30

本文共 1089 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

Looking at your Laravel Auth setup, it seems you're working with default authentication. For optimal performance and scalability, I recommend running the following command to generate the necessary database tables:

php artisan migrate

This command will create two essential tables in your database:

  • users Table: This table stores user information, including:

    • id (Primary Key, Auto-Increment)
    • name (255 characters, Non-Nullable)
    • email (255 characters, Non-Nullable, Unique Constraint)
    • password (255 characters, Non-Nullable)
    • remember_token (100 characters, Nullable)
    • created_at (Timestamp, Nullable)
    • updated_at (Timestamp, Nullable)
  • password_resets Table: This table manages password reset operations, including:

    • email (255 characters, Non-Nullable)
    • token (255 characters, Non-Nullable)
    • created_at (Timestamp, Nullable)
  • The database engine is set to MyISAM and uses UTF-8 encoding with unicode collation for both tables. This configuration ensures proper handling of multi-byte characters in your application.

    Let me know if you need further adjustments or have any additional requirements!

    转载地址:http://okgyk.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9分割图像中的对象
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9检测图片和视频中的目标
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何在 Docker 容器中使用 GPU
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV中更稳更快的找圆方法--EdgeDrawing使用演示(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLOv10模型微调检测肾结石并提高准确率
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV和Streamlit搭建虚拟化妆应用程序(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV确定对象的方向(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于OpenCV和K-Means聚类实现颜色分割(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 通过微调SegFormer改进车道检测效果(数据集 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
    查看>>