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。
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’)
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
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
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
-- 工资加1000 select empno,ename,job,sal+1000 from emp;
mysql> select * from test1 where a in (null);
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?
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。
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
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。
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
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。
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最近在做项目迁移,Oracle版本的迁到Mysql版本,遇到有些oracle的函数,mysql并没有,所以就只好想自定义函数或者找到替换函数的方法进行改造。
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。
= 判断等号两边的值,字符串或表达式是否相等,如果相等则返回1,不相等则返回0. 需要遵守如下规则: 1.如果等号两边都为字符串,则Mysql会按照字符串进行比较,其比较的是每个字符的ANSI编码是否相等。 2.如果等号两边都是整数。则会按照两个整数的值来比较大小。 3.如果等号两边一个是整数,一个是字符串,则Mysql会将·字符串转换成数字进行比较。 4.如果等号两边有一个为NULL,则比较结果为NULL
MongoDB早期版本支持multi-key索引,加快数组检索,很受程序员喜欢;在4.2版本又推出了wildCard索引,支持object和数组检索。这两种索引有相似之处,但在功能上wildCard更强大。日常工作中,有同学对这两种索引的使用场景比较模糊,因此在这里抛砖引玉,供大家借鉴。
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。
1.查询为空的字段 我们查询某个字段为空的数据时,在mysql中: select eid,ent_name from ent_search where enttype_code is NULL; 在elasticsearch中,我们使用的api为exists,这个查询是:查询这个字段为空的或者没有这个字段的: GET ent_search/_search { "_source": ["eid","ent_name"], "query": { "bool": {
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。
这里送上楼主配置的Spring DataSource 和 TransactionManager 和MyBatis配置
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;
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。
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
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。
基于es 5.4和es 5.6,列举的是个人工作中经常用到的查询(只是工作中使用的是Java API),如果需要看完整的,可以参考官方相关文档 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.4/search.html。
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。
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。
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。
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。
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
1)根据 source 和 db 字段来获取 MongoDB 集合内 business_time 最大值。
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:
2,统计行数时,如果不加where,它可以直接取到结果,因为它可以利用存储引擎的特性直接获得这个值,比如count(*)
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。
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) 。
1. 条件表达式:>,>=,<,<=,=,!=,<>,IS NULL(空) , IS NOT NULL (非空);
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。
任意节点,它的左子树如果不为空,那么左子树上所有节点的值都小于根节点的值; 任意节点,他的右子树如果不为空,那么右子树上的所有节点的值大于根节点的值。
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)。
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)。
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,
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
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
MySQL5.7 新增两种字段类型:Json 和 Generated,Generated 型的产生和 Json 的关系密不可分,如果没有Generated 类型,Json 类型在强大,生产中可能也无法使用,因为 Json 不支持索引,但是如果要查询 Json 里的数据,没有索引就是全表扫描,在执行效率上肯定是不能用于生产环境的,但是有了 Generated 类型就不同了,Generated 类型简单地说是一个虚拟字段,值是不可更新的,值来源其他字段或者字段间计算或是转化而来的,这种类型是可以创建索引,利用 Generated 的特性,就可以间接的给 Json 类型中的 key 创建索引,解决 Json 不能创建索引的问题。简而言之, Generated 类型的产生,为 Json 类型在索引方面的问题提供了支持。JSON 的值包含单个值、数组、元组、标注的 Json 格式等几种格式。
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%’ ;
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