此篇文章由浅入深介绍秒杀的简单设计。现在我们做的各种项目中不少场景会用到抢购、秒杀,在大流量的前提下,将带领大家一起去研究一下如何去设计一个简单的秒杀(技术实现)。
对于MySQL,如果一个SQL没有指定order by 列名,此时的查询结果集的数据顺序是不可预期的。
-- 工资加1000 select empno,ename,job,sal+1000 from emp;
当数据的值为NULL的时候,可能出现各种意想不到的效果,让人防不胜防,我们来看看NULL导致的各种神坑,如何避免?比较运算符中使用NULL
mysql> select * from test1 where a in (null);
在现代软件开发中,数据库是一个不可或缺的组成部分。而MySQL作为一种常见的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种应用程序中。在开发过程中,我们经常需要从MySQL数据库中检索数据,并在代码中对查询结果进行处理。然而,查询结果并不总是如我们所期望,有时可能为空。因此,在处理从MySQL数据库查询的对象时,我们需要谨慎地考虑如何处理可能的空值情况,以确保应用程序的稳定性和可靠性。
说一下mysql比较宏观的面试,具体咋写sql的这里就不过多举例了。后面我还会给出一个关于mysql面试优化的试题,这里主要说的索引和B+Tree结构,很少提到我们的集群配置优化方案。
oracle有to_date函数,Mysql的格式是str_to_date(‘2019-02-12 11:34:32’, ‘%Y-%m-%d %H:%i:%s’)
上一篇谈到了我们日常开发中经常需要用到的分页,在业务数据量不多的情况下,我们直接用limit指定偏移量就可以满足我们业务需求了,但是数据量大的时候使用limit指定偏移量性能会很低,因为需要全表检索。所以上一篇主要提到了几种可以优化分页的方案,而且分页业务一般都伴随着需要count函数查询总条数,所以本篇文章主要讲讲count函数的一般优化方案。
继上一篇博客 《Oracle学习笔记整理手册》之后,我再写一篇Mysql版本的
有个学⽣表,包含(学⽣id,年龄,姓名),当我们需要查询姓“张”的学⽣的时候,如何
前言:前面王豆豆已经写了增删改查这四种软件测试人员必须要掌握的语句,以下是链接: 增删改查的增删改 增删改查的查之简单查询 增删改查的查之高级查询 今天王豆豆主要讲一下DDL和DCL语言,这些语句只需要了解即可,当然能够记住是最好的。 SQL语言主要分为以下四类: 数据定义语言(DDL): 用于下定义和管理数据对象(库,表,索引,视图),包括数据库,数据表等,例如:CREATE DROP ALTER等语句。 数据操作语言(DML): 用于操作数据库对象中包含的数据,例如:INSERT U
如果不查询表中所有的列,尽量避免使用 SELECT *,因为它会进行全表扫描,不能有效利用索引,增大了数据库服务器的负担,以及它与应用程序客户端之间的网络 IO 开销。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论,那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢?今天我们就来聊一聊这个问题。
排序的字段可以根据具体需求进行选择,没有限制。排序的关键字可以使用 ASC 或者DESC。ASC 是按照升序进行排序的,是默认的排序方式,即 ASC 可以省略。SELECT 语句中如果没有指定具体的排序方式,则默认按 ASC 方式进行排序。DESC 是按降序方式进行排列。当然 ORDER BY 前面也可以使用 WHERE 子句对查询结果进一步过滤。
作为后台开发,在日常工作中如果要接触Mysql数据库,那么不可避免会遇到Mysql中的NULL和空值。那你知道它们有什么区别吗?
在看此篇前,建议先阅读MySQL索引,对索引有个基本了解:MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客
简单的说,数据库就是一个存放数据的仓库,这个仓库是按照一定的数据结构(数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系)来组织、存储的,我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据。更简单的形象理解,数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样,区别只是存放的东西不同。
1、Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window、Linux、Unix上运行,数据抽取高效稳定。下载图形化界面的zip包格式的,直接解压缩使用即可。安装部署模式这里不说了,自己可以根据自己的需求安装为单机模式或者集群模式。 Kettle的社区官网:https://community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009855 Kettle的下载地址:https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/ kettle国内镜像下载:http://mirror.bit.edu.cn/pentaho/Data%20Integration/ 2、由于这里只是演示了如何配置通过时间戳和批次号增量的导入数据,所以具体的操作不再叙述,具体的使用自己可以根据需求来使用。
很多人认为count(1)执行的效率会比count()高,原因是count()会存在全表扫描,而count(1)可以针对一个字段进行查询。其实不然,count(1)和count(*)都会对全表进行扫描,统计所有记录的条数,包括那些为null的记录,因此,它们的效率可以说是相差无几。而count(字段)则与前两者不同,它会统计该字段不为null的记录条数。
周末大作业:实现员工信息表 文件存储格式如下: id,name,age,phone,job 1,Alex,22,13651054608,IT 2,Egon,23,13304320533,Tearcher 3,nezha,25,1333235322,IT
统计一个表的数据量是经常遇到的需求,但是不同的表设计及不同的写法,统计性能差别会有较大的差异,下面就简单通过实验进行测试(大家测试的时候注意缓存的情况,否则影响测试结果)。
本文主要以 Mysql 数据库为基础,对常用 SQL 语句进行一次深度总结,由于篇幅较长,难免会有些遗漏的地方,欢迎网友留言指出!
WHERE 位于 FROM 之后,指定一个或者多个过滤条件,满足条件的数据才会返回。
在工作中遇到count(*)、count(1)、count(col) ,可能会让你分不清楚,都是计数,干嘛这么搞这么多东西。
如果经常混坛子,你会听说一种言论,就是NULL 走不了索引,尤其在MYSQL的论坛里面,基本上不出意外,你每天都能看到这样的言论。事实上是怎样,或许没人关注,而到底 NULL 走不走索引,其实是有必要进行一番验证的。本次使用了 MYSQL 8.015 来做这个验证。
我们通常说的MySQL函数值得是MySQL数据库提供的内置函数,包括数学函数,字符串函数,日期和时间函数,聚合函数,条件判断函数等,这些内置函数可以帮助用户更方便的处理表中的数据,简化用户操作。常用的 MySQL 内置函数如下:
千万不要在docker里装mysql,因为docker容器停了以后,里面的数据就没有了,即使有一些操作可以使得docker映射到操作系统上,但是还是十分不建议用docker存数据、日志等,因为你能保证你就配置的没问题吗。
数据库的管理 创建数据库: create database XXX_数据库 charset=‘utf8’; 删除数据库: drop database XXX_数据库;
去重: 在需要去重的字段前加上 distinct 例如:test表中有多个相同数据字段名为:tt
注意关键字where,where后面跟上一个或者多个条件,条件是对前面数据的过滤,只有满足where后面条件的数据才会被返回。
1. 条件表达式:>,>=,<,<=,=,!=,<>,IS NULL(空) , IS NOT NULL (非空);
PHP与mysql这对黄金搭档配合的相当默契,但偶尔也会遇到一些小需求不知道该怎么做,例如今天要谈到的:如何判断sql语句查询的结果集是否为空!
作者作为一名大二在校生,因为正在学习网页设计,考虑到后台问题,所以便自学了数据库,可能给大家总结的不是很全,但是一些必要的点肯定会讲到。现在市场上有很多图形化的数据库,没有什么可讲的,读者如果愿意,自行下载研究即可,本文章讲的全是在DOS环境下的一系列操作
2.数据库的创建 数据库是mysql系统中管理和存储数据的仓库 1)显示所有数据库 show databases; 2)建立数据库 create database dbname; create database dbname character set utf8 3)使用数据库 use dbname; 4)查看当前使用的数据库 select database(); 5)删除数据库 drop databse dbname; 6)修改表名 alter table old_tablename rename new_tablename; 3.约束 主键 默认值 唯一 非空 外键 primary key default unique not null foreign key(class) references my_tab2(主键字段名); 4.创建表 create table t_name( 字段1 数据类型 约束, 字段2 数据类型 约束, 。。。 ); 5.show tables; desc t_name;//查看某个表的结构
1.下面三种方式,在多数情况下效率是基本相同的,但问题在于,很多情况下,我们数据库可能有脏数据,比如重复数据,或者某条数据重要字段是null的,那下面的这几种,会把这种脏数据也统计上,本质都是统计满足条件的行数的:
MySQL count(1) 真的比 count(*) 快么? 反正同事们都是这么说的,我也姑且觉得对吧,那么没有自己研究一下究竟?如果我告诉你他们一样,你信么? 有 Where 条件的 count,
总结:如果你的内容是固定的,后期不会增加,那可以选择 enum ,例如:男、女。那如果是状态类的,后期会根据业务增加新状态,那就使用 tinyint(1) 。
有 Where 条件的 count,会根据扫码结果count 一下所有的行数,其性能更依赖于你的 Where 条件,所以文章我们仅针对没有 Where 的情况进行说明。
电商中:我们想查看某个用户所有的订单,或者想查看某个用户在某个时间段内所有的订单,此时我们需要对订单表数据进行筛选,按照用户、时间进行过滤,得到我们期望的结果。
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这是因为: 1 、 在dos窗口中,默认的编码格式gbk,而mysql服务器软件使用的编码utf8 2、在dos窗口输入一个指令,模糊查询当前mysql数据库中所有带有”character”字符集的变 量全部出来 SHOW VARIABLES LIKE ‘%character%’ ;
mysql-1 一.数据库 1. 数据库介绍 数据库就是存储数据的仓库,其本质是一个文件系统,数据按照特定的格式将数据存储起来,用户可以通过sql语句对数据库中的数据进行增加,修改,删除及查询操作 2. 关系型数据库 关系数据库(Relationship DataBase Management System 简写:RDBMS) ,描述是建立在关系模型基础上的数据库,借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。说白了就是描述实体与实体之间的关系的数据库.例如用户购物下订单,订单包含商品.他们之间的
这张表中的activated_time和store_id均有索引,但是先线上explain时却是走的全表扫描。
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