这两天把自己的 Hadoop/Hive/Spark 集群环境搭好了,准备正式的做点试验,写点文章。
今天写了一个简单的Shell脚本,可以通过这个脚本来得到一个MySQL元数据变化的列表。
大家还记得我们之前介绍过MySQL的执行顺序吗?MySQL数据插入INSERT INTO与条件查询WHERE的基本用法(二)。本节课我们将给大家介绍MySQL中常用的几个关键字SELECT/HAVING/DISTINCT/ORDER BY/LIMIT,接下来我们会按照MySQL中的执行顺序一一进行介绍。
SQL报错注入就是利用数据库的某些机制,人为地制造错误条件,使得查询结果能够出现在错误信息中。这种手段在联合查询受限且能返回错误信息的情况下比较好用。
例如下面的 根据 self_wechatid 进行group by ,统计出 性别总数,男总数(gender = 1为男),女总数(gender = 2为男),不详总数。
中大型项目中,一旦遇到数据量比较大,小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了。有垂直和水平两种。
今天来聊聊,中大型项目中,一旦遇到数据量比较大,小伙伴应该都知道就应该对 数据进行拆分 了。有垂直和水平两种。
在使用SQL提数的时候,常会遇到表内有重复值的时候,比如我们想得到 uv (独立访客),就需要做去重。
使用select对列进行查询时,不仅可以直接以列的原始值作为结果,而且还可以将列值进行计算后所得值作为查询结果,即select子句可以查询表达式的值,表达式可由列名、常量及算术运算符组成。 查询结果计算列显示“无列名”,一般要给计算列加列标题。 其中:表达式中可以使用的运算符有:加+、减-、乘*、除/、取余%
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正文之前 昨天下午写了篇 Mysql学习小计,结果出乎意料的受欢迎?变相刺激了我多写点 Mysql?好吧,如尔所愿。我晚上反正还不知道学点啥,就把今天看的那个菜鸟教程学完吧,到时候估计一点了,就可以睡了。 正文 ---- Mysql 排序 select field1, field2,...fieldN table_name1, table_name2 order by field1, [field2...] [ASC [DESC]] 你可以使用任何字段来作为排序的条件,从而返回排序后的查询结果。 你
在开发系统的时候,你可能经常需要计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想,一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗?
mysql的SQL_CALC_FOUND_ROWS 使用 类似count(*) 使用性能更高
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。
资深数据库专家,专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生,为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
哈喽,我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了,薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司,应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题,我打算写一个专题分享出来,希望对你们有所帮助~
一. 基础概念 在mysql中建立前缀索引的意义在于相对于整列建立索引,前缀索引仅仅是选择该列的部分字符作为索引,减少索引的字符可以节约索引空间,从而提高索引效率,但这样也会降低索引的选择性 关于索引的选择性,它是指不重复的索引值(也称为基数cardinality)和数据表的记录总数的比值,范围从1/(数据表记录总数)到1之间。索引的选择性越高则查询效率越高,因为选择性高的索引可以让MySQL在查找时过滤掉更多的行。选择性为1的索引叫唯一索引,这是最好的索引选择性,性能也是最好的 建立合理前缀索引的诀窍在于要选择足够长的前缀以保证较高的选择性,同时又不能太长(以便节约空间)。前缀应该足够长,以使得前缀索引的选择性接近于索引的整个列。换句话说,前缀的基数应该接近于完整列的基数
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。
1、两个同样结构的语句一个没有用到索引的问题: 查1到20号的就不用索引,查1到5号的就用索引,为什么呢?不稳定? mysql> explain select * from test where f_submit_time between '2009-09-01' and '2009-09-20' \G; *************************** 1. row *************************** id: 1
不管是任何数据库.都会有查询功能.而且是很重要的功能.上一讲知识简单的讲解了表的查询所有.
1)当使用组函数的select语句中没有group by子句时,中间结果集中的所有行自动形成一组,然后计算组函数;
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 一个应用同时连接多个数据库进行操作,这是常见的场景,quarkus也不例外,今天就随本文一起来实战多数据源操作 如下图,今天要创建名为multi-db-demo的应用,此应用同时连接两个数据库,名为fist-db的库中是卖家表,名为second-db的库中是买家表 📷 为了简化demo,本篇继续坚持不支持web服务,用单元测试来验证应用同时操作两个
点击关注公众号,Java干货及时送达 在使用SQL提数的时候,常会遇到表内有重复值的时候,比如我们想得到 uv (独立访客),就需要做去重。 在 MySQL 中通常是使用 distinct 或 group by子句,但在支持窗口函数的 sql(如Hive SQL、Oracle等等) 中还可以使用 row_number 窗口函数进行去重。 举个栗子,现有这样一张表 task: 备注: task_id: 任务id; order_id: 订单id; start_time: 开始时间 注意:一个任务对应多条订单
模型类如果未指明表名,Django默认以小写app应用名_小写模型类名为数据库表名。
上一篇介绍的是比较简单的视图,其实用起来是相对比较简单的,以后有什么更多的关于视图的用法,到时候在自己补充。接下来让我们一起了解一下触发器的使用! 一、触发器概述 1.1、什么是触发器 触发器(Trigger):监视某种情况,并触发某种操作。在MySQL Server里面也就是对某一个表的一定的操作,触发某种条件(Insert,Update,Delete 等),从而自动执行的一段程序。 注意:你必须拥有相当大的权限才能创建触发器(CREATE TRIGGER),如果你已经是Root用户,那么就足够
使用 select count() from t。计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。随着系统中记录数越来越多,这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了,MySQL 怎么这么笨啊,记个总数,每次要查的时候直接读出来,不就好了吗。那么今天,我们就来聊聊 count() 语句到底是怎样实现的,以及 MySQL 为什么会这么实现。然后,我会再和你说说,如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求,业务设计上可以怎么做。
select * from user order by classid,age DESC
对索引字段进行函数操作、隐式类型转换或字符编码转换都可能导致MySQL优化器放弃使用索引,从而影响查询性能。定期使用EXPLAIN命令分析SQL语句的执行计划,是提升数据库性能的有效方法。
日常开发中,获取数据的总数是很常见的业务场景,但是我们发现随着数据的增长count(*)越来越慢,这个是为什么呢,
left join在我们使用mysql查询的过程中可谓非常常见,比如博客里一篇文章有多少条评论、商城里一个货物有多少评论、一条评论有多少个赞等等。但是由于对join、on、where等关键字的不熟悉,有时候会导致查询结果与预期不符,所以今天我就来总结一下,一起避坑。
从这个题目来看,其实包含了两个要求,第一个要求就是:从MySQL数据表中查询一条随机的记录。第二个要求就是要保证效率最高。
建表共4张表,分别对应学生信息(Student)、课程信息(Course)、教师信息(Teacher)以及成绩信息(SC)
通常情况下,分页接口一般会查询两次数据库,第一次是获取具体数据,第二次是获取总的记录行数,然后把结果整合之后,再返回。
注意数值,字符串,时间 自增,默认,非空,注释 索引,外键 字符集,存储引擎
在 Facebook 或者 Twitter 这样的社交应用中,人们经常会发好友申请也会收到其他人的好友申请。现在给如下两个表:
本文主要讲述了如何定位 MySQL 的性能瓶颈,使用慢查询日志、explain 命令、MySQLdumpslow 工具等方法。首先介绍了慢查询日志的格式,以及通过慢查询日志定位性能问题的方法。其次,讲解了 explain 命令的使用方式,包括查看索引情况、查看查询计划等。最后,介绍了如何使用 MySQLdumpslow 工具来分析慢查询日志,并给出了一些优化建议。
和其它数据库相比,MySQL有点与众不同,它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎的架构上,插件式的存储引擎架构将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题,每张表的数据量都在五千万以上,个别表数据量甚至在一个亿以上,在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点,笔者在开发过程中查询了很多资料,很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章,以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据,在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
注:本博文基于数据库之基本查询示例(一) 1、查询fruits表中每个s_id对应的所有f_name值
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