在MySQL中,有时候我们需要从表中检索唯一的、不重复的数据。这时,我们可以使用DISTINCT关键字来过滤掉重复的数据行。在本文中,我们将深入探讨MySQL中DISTINCT的用法以及如何在查询中使用它来得到不重复的结果集。
在使用mysql时,有时需要查询出某个字段不重复的记录,这时可以使用mysql提供的distinct这个关键字来过滤重复的记录,但是实际中我们往往用distinct来返回不重复字段的条数(count(distinct id)),其原因是distinct只能返回他的目标字段,而无法返回其他字段,例如有如下表user:
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》,真心觉得讲的不错,把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家,有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
在MySQL数据库中,经常会遇到需要对数据进行分组和去重的情况。为了达到这个目的,我们通常会使用GROUP BY和DISTINCT这两个关键字。虽然它们都可以用于去重,但是它们具有不同的用法和效果。本文将详细解析MySQL中的GROUP BY和DISTINCT的用法,并比较它们对同一字段的去重效果是否相同。
1.查版本号无论做什么都要确认版本号,不同的版本号下会有各种差异。>Select version(数据库
学习MySQL的知识,学习好索引是非常重要的,索引分类、索引如何正确添加、索引失效的场景、底层数据结构等问题是面试中必问的,就这些内容我们一起学习巩固下。
直方图是表上某个字段在按照一定百分比和规律采样后的数据分布的一种描述,最重要的作用之一就是根据查询条件,预估符合条件的数据量,为sql执行计划的生成提供重要的依据
mysql查看表结构命令,如下: desc 表名; show columns from 表名; describe 表名; show create table 表名; use information_s …
读取不重复的数据可以在 SELECT 语句中使用 DISTINCT 关键字来过滤重复数据。
一直想写数据库相关的文章,最直接的原因是数据库这块我们工作中每天都会用到,也是面试求职绕不开的话题,无论你是何种测试,优秀的数据库能力都会非常加分,最近我在总结数据库性能优化这块内容,性能这块就如庖丁解牛,首先你需要知道牛的全貌,筋脉布局,才能解之,今天这篇文章,也先从全局的角度来看数据库性能优化这件事。
当MySQL表字段设置unique key或者primary key时,被约束的字段就必须是唯一的。新插入数据直接使用insert into,如果出现唯一性冲突,就会抛出异常。我们可以根据需求选择合适的插入语句。
有些 MySQL 数据表中可能存在重复的记录,有些情况我们允许重复数据的存在,但有时候我们也需要删除这些重复的数据。
在日常开发中,我们会经常遇到某一张表中某列或者多列的值是唯一的,不能重复插入同一个值。遇到这样的设计,我们一般会设置一个unique的索引。也就是在要求值不能是重复的列或者多列上添加一个唯一索引。例如,会执行这一条SQL语句:
在项目过程中因需要大批量数据的insert or update操作,为了减少应用程序的校验逻辑,所以使用了mysql 的特殊语法insert into … on duplicate key update。用于解决出现相同的主键执行update ,不同主键执行新增。
在MySQL中需要查询表中不重复的记录时,可以使用distinct关键字过滤重复记录。
数据库使用索引以找到特定值,然后顺指针找到包含该值的行。在表中建立索引,然后在索引中找到符合查询条件的索引值,最后通过保存在索引中的ROWID(相当于页码)快速找到表中对应的记录。索引的建立是表中比较有指向性的字段,相当于目录,比如说行政区域代码,同一个地域的行政区域代码都是相同的,那么给这一列加上索引,避免让它重复扫描,从而达到优化的目的!
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在实际应用中,经常碰到导入数据的功能,当导入的数据不存在时则进行添加,有修改时则进行更新,
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
索引管理 索引是什么? 索引就好比一本书的目录,它会让你更快的找到内容; 让获取的数据更有目的性,从而提高数据库检索数据的性能; 索引建立在表的列上(字段)。 索引的设计理念 数据库索引的设计原则:
左边子节点的数据小于父节点数据,右边子节点的数据大于父节点数据。如果col2是索引,查找索引为89的行元素,那么只需要查找两次,就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址。
此时小蓝还没有提交这个事务,小林去访问了这个表(小林去年买了个表,哈哈哈嗝),于是
1、最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。
我们都知道,在关系型数据库中,索引的存在是非常重要的,但是不合理的索引反而会影响到业务的性能,那怎么才能合理的设计索引也是业务高效访问数据库需要考虑的?如何才能评估索引创建的合理呢?今天我们给出其中一个评估指标:Cardinality
MySQL 已提供了 INSERT IGNORE INTO 、REPLACE INTO、INSERT … ON DUPLICATE KEY UPDATE 等表达式实现不重复插入的功能,不过,要使用这些表达式,表上必须有主键或者唯一索引字段,主键或者唯一索引作为判断重复记录的依据。
cut命令是一个常用的linux命令,它从文件的每一行剪切字节、字符和字段并将这些剪切出来的东西写到标准输出。它有一些常用的参数,先看两个:
但在大数据量的情况下,分页查询是否存在效率问题?怎样分析SQL效率?如何优化分页查询效率?
分页器是 Web 开发中常见的功能,看似简单的却经常隐藏着各种奇怪的坑,堪称 WEB 后端开发的一生之敌。
查询数据的本质:mysql会到你本地的硬盘上找到对应的文件,然后打开文件,按照你的查询条件来找出你需要的数据。下面是完整的一个单表查询的语法 select * from,这个select * 指的是要查询所有字段的数据。 SELECT distinct 字段1,字段2... FROM 库名.表名 #from后面是说从库的某个表中去找数据,mysql会去找到这个库对应的文件夹下去找到你表名对应的那个数据文件,找不到就直接报错了,找到了就继续后面的操作 WHERE 条件 #从表中找符合条件的数据记录,where后面跟的是你的查询条件 GROUP BY field(字段) #分组 HAVING 筛选 #过滤,过滤之后执行select后面的字段筛选,就是说我要确定一下需要哪个字段的数据,你查询的字段数据进行去重,然后在进行下面的操作 ORDER BY field(字段) #将结果按照后面的字段进行排序 LIMIT 限制条数 #将最后的结果加一个限制条数,就是说我要过滤或者说限制查询出来的数据记录的条数关于上面这些内容,我们在下面一个一个的来详细解释
系统:Windows 10 编辑器:JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64
这样的操作乍一看没有什么问题,但是仔细分析分析,还是有些瓶颈的,目前来看,我能分析到的瓶颈有两个,
数据库如何判定,当前这一条记录是重复的?先查找,再插入。但是加上约束之后,数据库的执行过程可能就变了。因此执行时间或者效率会受到很大影响。
1、select语句可以用回车分隔sql=”select * from article where id=1″和sql=”select * from article where id=1″,都可以得到正确的结果,但有时分开写或许能更明了一点,特别是当sql语句比较长时
ES 官网:https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/
今天在读一篇关于数据库索引介绍的文章时,该文章提到了前缀索引,对于我这个搞数据库应用开发那么多年的人来说,这个词还真是一个新词,没用过。于是打算研究一番。
在 SQL 优化中,索引是至关重要的一环,能给查询效率带来质的飞跃,但是索引并不是万能的,不合理的索引设计甚至会拖慢查询效率。本文将详细介绍索引的概览和分类,并讨论使用索引时应该权衡的要素,关于索引底层实现的内容将在下一篇文章 MySQL 索引结构 中介绍。
当然,是没有必要退出的,因为在其他数据库的时候,还是可以使用show databases;命令查看所有数据库,并使用use 数据库名;直接进入其他数据库
对于关系型数据库 MySQL 前面一节已经讲过表相关操作,如感兴趣戳此直达[关系型数据库 MySQL 表相关操作],对于已经创建好的表,虽然字段的数据类型决定了所能存储的数据类型,但是表中所存储的数据是否合法并没有进行检查,想要对这些数据进行检查时,就可以通过约束来完成。
通常情况下,当访问某张表的时候,读取者首先必须获取该表的锁,如果有写入操作到达,那么写入者一直等待读取者完成操作(查询开始之后就不能中断,因此允许读取者完成操作)。当读取者完成对表的操作的时候,锁就会被解除。如果写入者正在等待的时候,另一个读取操作到达了,该读取操作也会被阻塞(block),因为默认的调度策略是写入者优先于读取者。当第一个读取者完成操作并解放锁后,写入者开始操作,并且直到该写入者完成操作,第二个读取者才开始操作。因此:要提高MySQL的更新/插入效率,应首先考虑降低锁的竞争,减少写操作的等待时间。 (本专题在后面会讨论表设计的优化)本篇,要讲的优化是增删改。
导读:工作中经常遇到大量的数据需要整合、去重、按照特定格式导出等情况。如果用 Excel 操作,不仅费时费力,还不准确,有么有更高效的解决方案呢?
MGR是MySQL官方开发的一个开源插件,和其他的异步复制和半同步复制不同,它是利用了MySQL的组复制技术来实现高可用的一种解决方案,保证了数据的强一致性。MySQL在5.7.17版本中正式引入。所谓的组是指多个MySQL服务器被Group Replication插件连接在一起,组内的成员通过组管理服务实现了自动化的管理功能。对于用户来讲,只需要将新的服务器加入到已有的组里面,或者从已有的组里面剔除故障服务器即可,组内的通信方式,用户可以无需关心。
为了保证前缀索引有较高的选择性,同时又不能太长可以使用计算完整列的选择性,并使前缀的索引性接近于完整列的选择性,方法如下:
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