首先要确定什么是最后一条。 是编辑时间最新的为最后一条,还是某个字段数字最大的未最后一条。 比如以时间最大为最后一条,则将符合条件的资料都筛选出来,再按时间排序,再取一笔资料。 SQL如下:
工作中会遇到从数据库中随机获取一条或多条记录的场景,下面介绍几种随机获取的方法供参考。
老婆急的直挠头:冬,冬,冬...,它跟天气有什么关系啊,那春天来了不应该是小草绿了吗
索引下推是从 MySQL5.6 开始引入一个特性,英文是 index condition pushdown,一般简称为 ICP,索引下推通过减少回表的次数,来提高数据库的查询效率。
本文转载自博主编程老高的如何取SQL结果集的第一条记录的博客,特此记录一下。 因为之前使用的SQLServer数据库比较多,今天要查询MySQL数据库中的一张表时查询速度很慢,因为里面存放了base64编码的图片信息,半天打不开表。于是想使用SQLServer中SELECT TOP 1 * FROM t_testTbl;的功能呢。这里以SQLSever、MySQL、Oracle这3种主流关系型数据库为例,看一下对应数据库中是如何取SQL结果集的第一条记录。
方法1:查询出结果后将时间排序后取第一条(只能取到一条,并且不能查询不同客户的记录)
SQL注入是指Web应用程序对用户输入数据的合法性没有判断,前端传入后端的参数是攻击者可控的,并且参数被带入数据库查询,攻击者可以通过构造不同的SQL语句来实现对数据库的任意操作。
在当今互联网行业,大多数人互联网从业者对"单元化"、"异地多活"这些词汇已经耳熟能详。而数据同步是异地多活的基础,所有具备数据存储能力的组件如:数据库、缓存、MQ等,数据都可以进行同步,形成一个庞大而复杂的数据同步拓扑。
1.选取最适用的字段属性,可以的情况下,应该尽量把字段设置为NOT NULL 2.使用连接(JOIN)来代替子查询 3.使用联合来代替手动创建的临时表 4.增删改或者多条查询数据时使用事务操作 5.锁定表(代替事务的另一种方法) 6.使用外键(锁定表的方法可以维护数据的完整性,但它不能保证数据的关联性,应该使用外键) 7.可以优化SQL查询算法,提高查询速度 8.给数据量大的查询次数频繁而修改次数少的数据表添加索引,提升查询速度
在操作系统中,我们执行一个指令去磁盘取数据,那么他会从磁盘取出4KB数据,这个4KB就是一个局部单位,而这4KB数据就是你的指令中取出的数据周围的数据,因为操作系统认为你下一次的数据会从这条数据的周围中取。每次从磁盘读取数据在这里称为一次磁盘IO。那么在Mysql的操作当中,也有这么一个原理。
作为一个后端工程师,想必没有人没用过数据库,跟我一起复习一下MySQL吧,本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第一篇,总结了MySQL的基础架构、一个查询语句的执行过程 以及 一条更新语句的执行过程。
我们来看一下当进行 join 操作时,mysql是如何工作的。常见的 join 方式有哪些?
当客户端(应用)连接到MySQL服务器时,服务器需要对其进行认证。认证基于用户名、原始主机信息和密码。
节前一个误操作把mysql中record表和movie表都清空了,显然我是没有做什么mysql备份的。所以,索性我把所有的表数据都清空的,一夜回到解放前…… 项目地址:https://github.com/DMinerJackie/JewelCrawler 在上一个版本中,record表存储了7万多条记录,爬取的有4万多条,但是可以明显的发现爬取的数据量越多的时候,机子就越卡。又一次报错,是有关JDBC的,还有一次机子跑卡死了。 仔细一琢磨,上个版本的爬虫程序与数据库的读写次数太频繁,存在以
一、单表查询的语法 SELECT 字段1,字段2... FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY field HAVING 筛选 ORDER BY field LIMIT 限制条数 二、关键字的执行顺序 1.找到表:from 2.拿着where指定的约束条件,去文件/表中取出一条条记录 3.将取出的一条条记录进行分组group by,如果没有group by,则整体作为一组 4.将
任何一个系统,分页查询都是必不可少的吧 ,MySQL中的分页查询 就是 limit呗 ,你有没有感觉到 越往后翻页越慢 ,常见的SQL如下
这样写看起来很正常,但实际在数据量大了之后,使用起来开始出现问题,越来越慢,慢到不可接受,甚至影响其他的读写操作。
当更新一个数据页时, 若这个数据也在内存中, 就直接更新, 但是如果这个数据页不在内存中, 在不影响数据一致性的前提下. innodb会将这些更新操作缓存在change buffer中, 这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了. 下次查询的时候, 将数据页读入内存, 然后执行change buff中与这个页相关的操作.
在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。
分页功能是很常见的功能,特别是当数据量越来越大的时候,分页查询是必不可少的。实现分页功能有很多种方式,如果使用的ORM框架是mybatis的话,有开源的分页插件可以使用,如:Mybatis-PageHelper。如果不使用分页插件,那么就需要手动分页了,由于不同的数据库实现分页的SQL语句并不一致,如Mysql使用的是limit关键字,而Oracle使用的是rownum,所以本文本文讲解的分页方案只适用于Mysql数据库。
在实际工作中当指定查询数据过大时,我们一般使用分页查询的方式一页一页的将数据放到内存处理。但有些情况不需要分页的方式查询数据或分很大一页查询数据时,如果一下子将数据全部加载出来到内存中,很可能会发生OOM(内存溢出);而且查询会很慢,因为框架耗费大量的时间和内存去把数据库查询的结果封装成我们想要的对象(实体类)。
举例:在业务系统需要从 MySQL 数据库里读取 100w 数据行进行处理,应该怎么做?
在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。
分页 方式1: select * from table order by id limit m, n; 该语句的意思为,查询m+n条记录,去掉前m条,返回后n条记录。无疑该查询能够实现分页功能 但是如果m的值越大,查询的性能会越低(越后面的页数,查询性能越低),因为MySQL同样需要扫描过m+n条记录。 方式2: select * from table where id > #max_id# order by id limit n; 该查询每次会返回n条记录,却无需像方式1扫描过m条记录,在大数据
基本语法格式: SELECT 字段1,字段2... FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY field 分租 HAVING 筛选 ORDER BY field 排序 LIMIT 限制条数
本文主要从Binlog实时采集和离线处理Binlog还原业务数据两个方面,来介绍如何实现DB数据准确、高效地进入数仓。
有时候,我们执行一条查询语句的时候,往往会得到N条返回结果,执行sql语句取出这些返回结果的接口(起始点),就是游标。沿着这个游标,我们可以一次取出一行记录。
你好,我是坤哥,今天是国庆最后一天,不知大家是否玩得尽兴,我基本在家带娃了,累得半死,顺带肝了一篇文,来自读者曾经在阿里的面试题,希望对大家有帮助,另外也欢迎大家加我微信「geekoftaste」,一起探讨技术问题,有疑问的我也许可以帮上忙^_^
电商中:我们想查看今天所有成交的订单,按照交易额从高到低排序,此时我们可以使用数据库中的排序功能来完成。
经过上一篇 where field in (...) 的开场准备,本文正式开启子查询系列,这个系列会介绍子查询的各种执行策略,计划包括以下主题:
对于一个做后台不久的我,起初做项目只是实现了功能,所谓的增删改查,和基本查询索引的建立。直到有一个面试官问我一个问题,一条sql查询语句在mysql数据库中具体是怎么执行的?我被虐了,很开心,感谢他。于是开始了深入学习mysql。本篇文章通过
B+ Tree索引类型则是二叉树的升级版,每个节点存的是 <num ,最后存排序的ROWID
本章节讲解Python操作数据库,完成简单的增删改查工作,以MySQL数据库为例。
相信每个人在写代码时都有遇到过要获取MYSQL表里数据行数的情况,多数人获取数据表行数时都用COUNT(*),但同时也流传了不少其他方式,比如说COUNT(1)、COUNT(主键)、COUNT(字段)。到底哪种方式MYSQL执行起来更快也是众说纷纭,其实之前我也不知道到底哪个执行起来快,到底谁说的对(笑哭)。好在最近在认真学习极客时间的MySQL专栏,其中专门有一节是对这个问题的讨论,看完后也是解除了长久以来的疑惑。
MySQL 之 -- 一条更新的 SQL 如何执行,一条更新的 SQL 语句如何执行执行流程一条 SQL 的执行流程如图所示:(图片来源于网络) 如图所示:MySQL 数据库主要分为两个层级:服务层和存储引擎层服务层:server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器,包括大多数 MySQL 中的核心功能所有跨存储引擎的功能也在这一层实现,包括存储过程、触发器、视图等。 执行流程 一条 SQL 的执行流程如图所示:(图片来源于网络) 📷 如图所示: MySQL 数据库主要分为两个层级:服务层和存
我们现在有一张表titles,共有4个字段,分别是emp_no(员工编号),title(职位),from_date(起始时间),to_date(结束时间),记录的是员工在某个时间段内职位名称,因为会存在升职,转岗之类的,里面emp_no可能会对应多个职位,我们现在要取到所有员工最近的职位信息,包括离职员工。
本文深入介绍Mysql Binlog的应用场景,以及如何与MQ、elasticsearch、redis等组件的保持数据最终一致。最后通过案例深入分析binlog中几乎所有event是如何产生的,作用是什么。
上一篇我们说到了关于MySQL的索引的原理,主要说的是 MySQL 对于索引的字段是怎么去维护的,我们再来简单的回顾下:
这篇文章主要介绍了MySQL中无GROUP BY情况下直接使用HAVING语句的问题探究,同时探究了该情况下MAX与MIN功能的使用情况,需要的朋友可以参考下:
原文链接:https://blog.51cto.com/u_14612701/2505993
1、现在创建游戏角色的时候,基本上都是支持角色名字随机的,以前此功能在客户端用代码实现,然后向服务器请求并验证,后来发现有时候连续几次都失败,所以改成在服务器实现。实现方法主要考虑使用mysql随机查询记录,在网上查了很多方案,然后用在了我们游戏中。
MySQL是支持前缀索引的,前缀索引的优势就是占用的空间小,这同时带来的损失是,可能会增加额外的记录扫描次数。
优化目标 1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段。 2.降低 CPU 计算 除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了。order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算)。当我们的 IO 优化做到一定
遇到的问题 1、最初阶段 系统中做了一个监控功能,用于记录所有的请求数据,数据插入频繁,量非常大,比如一天1000万条。考虑到数据插入的效率,就使用内存KV缓存来保存。写入过程是在接收到请求后放入到线程池中,然后线程池异步处理后写入。到这问题基本上没什么事情。 2、新的需求 后面数据保存了,就需要在运维系统中可以查询到,所以这个缓存还必须是分布式的。于是就换成了redis,这样系统都可以连接到。但是数据量太大,需要分页查询,这就有点头痛了。还好redis是可以支持有序集合的,而且可以通过zrange来获取指
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