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:
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。
DQL(DATA Query Language),即数据查询语言。在数据分析狮的日常工作过程中,该语言被频繁“翻牌子”,是非常重要的指令操作语言之一。通俗的讲,数据查询即为分析人员向数据库发送明确指令,数据库返回数据的过程。注意前面一句话,提出了“明确指令”一词,为什么一定要这么严谨嘞?!相当于点外卖指定要 25 块钱麻辣烫套餐,且不要辣椒不要香菜这么重要!!!
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。
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
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。
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。
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
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。
这一篇是MySQL中的重点也是相对于MySQL中比较难得地方,个人觉得要好好的去归类,并多去练一下题目。MySQL的查询也是在笔试中必有的题目。希望我的这篇博客能帮助到大家! 重感冒下的我,很难受!keep on going,never givp up.(小编高中最喜欢用的句子,因为只记得这一句) 对数据表数据进行查询操作,其中可能大家不熟悉的就对于INNER JOIN(内连接)、LEFT JOIN(左连接)、RIGHT JOIN(右连接)等一些复杂查询,还有多表查询与子查询都是应用十分广泛的。 一、SEL
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。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
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!
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。
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:
InnoDB 底层存储结构为B+树, B树的每个节点对应innodb的一个page,page大小是固定的,一般设为 16k。其中非叶子节点只有键值,叶子节点包含完成数据。
显示所有用户,root才能查询 select user,host,password from mysql.user;
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?
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:
mysql查询优化的方法有很多种,explain是工作当中用的比较多的一种检查方式。explain翻译即解释,就是看mysql语句的查询解释计划,从解释计划我们能很清楚的看到解释的语句有没有合理用到索
DQL(Data QueryLanguage )数据查询语言,基本结构是由SELECT子句,FROM子句,WHERE子句组成的查询块。
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。
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。
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。
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。
image.png mysql主要是B+ 和hash结构 image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png 更适合做范围查询 可以横向 image.png 链表 image.png 若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果,我们在添加索引时,必须遵循以下原则 📷 #1.最左前缀匹配原则,非常重要的原则, create index ix_name_email on s1(
ORDER BY 排序后,用 LIMIT 取前几条,发现返回的结果集的顺序与预期的不一样。
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 …
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:
ORDER BY排序后,用LIMIT取前几条,发现返回的结果集的顺序与预期的不一样。
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
最近频繁出现慢SQL导致系统性能问题,于是决定针对索引进行一些优化。一些表结构本身已经有了不少索引,如果再继续添加索引,势必会影响到插入数据的性能。那么,是否可以使用组合索引来达到目的呢?这篇文章咱们来一探究竟。
https://blog.csdn.net/weixin_45108087/article/details/102766281
主键,不可重复,自带索引,可以在定义的列名上标注,需要自己生成并维护不重复的约束。如果自己不设置@Id主键,mongo会自动生成一个唯一主键,并且插入时效率远高于自己设置主键。原因可参考上一篇mongo和mysql的性能对比。 在实际业务中不建议自己设置主键,应交给mongo自己生成,自己可以设置一个业务id,如int型字段,用自己设置的业务id来维护相关联的表。
事务的四大特性为原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability),本篇专门说说隔离性。
索引也是一种排好序的数据结构,它记录了原数据的单个列或多个列,通过索引查询,程序不需要查所有记录,只需要先按照索引查到具体的数据,然后在根据索引记录的指针位置,找到对应的原始数据记录。举个例子来说,索引就好比是我们书本的目录,我们通过目录能够快速定位到我们想看指定章节的页数,如果我们不适用索引,会是什么情况呢?我们最大可能就是从头往后方,一页一页确认去找。
pymysql是通过python操作mysql的模块,需要先安装,方法:pip install pymysql
最近几篇文章,都是在和大家聊索引的问题,今天我们来看看前缀索引。 1.什么是前缀索引 所谓前缀索引说白了就是对文本的前几个字符建立索引(具体是几个字符在建立索引时指定),这样建立起来的索引更小,所以查询更快。这有点类似于 Oracle 中对字段使用 Left 函数来建立函数索引,只不过 MySQL 的这个前缀索引在查询时是内部自动完成匹配的,并不需要使用 Left 函数。 那么为什么不对整个字段建立索引呢?一般来说使用前缀索引,可能都是因为整个字段的数据量太大,没有必要针对整个字段建立索引,前缀索引仅仅是选
建立表s1,id字段为int类型,设置为自增主键 create table s1( id int AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name char(20), age int );
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。
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
create index `sindex` on `test` (`aaa`,`bbb`,`ccc`);
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.
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当字段类型为字符串(varchar,text,longtext等)时,有时候需要索引很长的字符串,这会让索引变得很大,查询时,浪费大量的磁盘IO, 影响查询效率。此时可以只将字符串的一部分前缀,建立索引,这样可以大大节约索引空间,从而提高索引效率。
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