作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
ERROR 1025 (HY000): Error on rename of ‘./test/#sql-27c_2308’ to ‘./test/student’ (errno: 150) 更改类型编码类型时 出现此错误一般为有外键约束 解决方法 暂时停止外键检查 set foreign_key_checks=0; 4.6
--创建测试表 if object_id('test') is not null drop table test create table test ( id int identity(1,1) primary key, name varchar(50) ) --插入几条测试数据 insert into test select 'a' union all select 'a' union all select 'a' union all select 'a' union all select 'a
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。
where peopleId in (select peopleId from people group by peopleId having count(peopleId) > 1)
增删改查是大部分框架的功能,如果有两个并发请求修改同一个数据怎么办?或者插入本来应该是唯一却重复的数据怎么办?或者插入和修改有其他辅助动作比如保存到另外的表比如校订审计日志。
在需要输出网站用户注册数或者插入数据之前判断是否有重复记录时,就需要获取满足条件的MySQL查询的记录数目,接下来介绍两种查询统计方法,感兴趣的朋友可以了解下啊,或许对你有所帮助
如果是小表,随便怎么折腾都行; 如果是大表(至少1千万条记录以上,或者占用10G以上空间), 我们可能需要想办法加快这个速度 , 这时可以参考下面方法:
面试题:MySQL的union all和union有什么区别、MySQL有哪几种join方式(阿里面试题)
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。
上一篇我们介绍了在有主键的表中删除重复数据,今天就介绍如何删除没有主键的表的重复数据。
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。
今天上班的时候,业务方问了我这样一个问题:我有一个表,需要添加一个唯一的字段,但是目前这个字段存在一些重复值,有没有好的解决办法。
该文介绍了如何去除重复数据的方法,分为完全重复和部分重复。对于完全重复,使用distinct关键字去重;对于部分重复,使用子查询和row_number()分析函数。这些方法适用于不同的数据库系统,如Oracle、MySQL和Hive。
虽然Android提供了数据库帮助器,但是开发者在进行数据库编程时仍有诸多不便,比如每次增加一张新表,开发者都得手工实现以下代码逻辑: 1、重写数据库帮助器的onCreate方法,添加该表的建表语句; 2、在插入记录之时,必须将数据实例的属性值逐一赋给该表的各字段; 3、在查询记录之时,必须遍历结果集游标,把各字段值逐一赋给数据实例; 4、每次读写操作之前,都要先开启数据库连接;读写操作之后,又要关闭数据库连接; 上述的处理操作无疑存在不少重复劳动,数年来引得开发者叫苦连连。为此各类数据库处理框架纷纷涌现,包括GreenDao、OrmLite、Realm等等,可谓百花齐放。眼见SQLite渐渐乏人问津,谷歌公司干脆整了个自己的数据库框架名叫Room,该框架同样基于SQLite,但通过注解技术极大简化了数据库操作,减少了原来相当一部分编码工作量。 由于Room并未集成到SDK中,而是作为第三方框架提供,因此首先要修改模块的build.gradle文件,往dependencies节点添加下面两行配置,表示导入指定版本的Room库:
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:
唯一约束用于保证数据表中字段的唯一性,即表中字段的值不能重复出现。唯一约束是通过unique定义的。语法如下:
截止当前最新版本 8.0.19,MySQL 尚未支持 Full Join(全外连接),但我们可以使用其它方式实现 Full Join 的效果。
在某些情况下,重复确实会导致问题,并且它们常常由于隐式动作或MariaDB命令的宽松策略而出现。 有多种方法可以控制此问题,查找重复项,删除重复项,并防止重复创建。
I want to pull out duplicate records in a MySQL Database. 我想在MySQL数据库中提取重复记录。 This can be done with: 这可以通过以下方式完成:
SELECT * FROM t_info a WHERE ((SELECT COUNT(*) FROM t_info WHERE Title = a.Title) > 1) ORDER BY Title DESC
1,没有数据库,使用磁盘文件存储数据; 2, 层次结构模型数据库; 3,网状结构模型数据库; 4,关系结构模型数据库:使用二维表格来存储数据; 5,关系-对象模型数据库; MySQL就是关系型数据库!
本篇文章重点为大家讲解一下sql查询重复记录、删除重复记录具体方法,有需要的小伙伴可以参考一下。
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,
Mysql触发器 1.创建触发器 注意:触发器只能创建在永久表上,不能对临时表创建触发器,语法如下: CREATE TRIGGER trigger_name trigger_time trigger_event ON table_name FOR EACH ROW trigger_stmt trigger_time:触发器触发的时间,可以使before或者after,before是指的在检查约束前触发,而after是检查约 束后触发. trigger_event:触发器触发的事件
其中 demo101_t1(以下简称t1)和demo101_t2(以下简称t2)都是大表(几千万以上记录), 两表关联字段上重复值都比较少,如果t2表上不创建合适的索引, 这个SQL的执行效率将会是极差的(t2表做几千万次的全表扫描,估计要执行几天吧),执行计划是这样的:
左连接:只要左边表中有记录,数据就能检索出来,而右边有的记录必要在左边表中有的记录才能被检索出来。
删除表中多余的重复记录,重复记录是根据单个字段(peopleId)来判断,只留有rowid最小的记录
翻译过来的意思是:使用的select语句有不同的列数。 因为使用union的两个SQL语句产生的记录的表结构不一致。必须是结构完全一致的记录集合才可以使用UNION。我这边就是两个表的union字段数量不一样,导致上述报错。我的解决办法是在使用 UNION ALL 进行表合并操作时,使用 null as “xxx字段” 或者 ‘’ as “xxx字段”,保证字段顺序和数量一致性。
2、删除表中多余的重复记录,重复记录是根据单个字段(Id)来判断,只留有rowid最小的记录
在n条记录里,存在着些相同的记录,如何能用SQL语句,删除掉重复并保留一条呢?方法如下:
从表面意思上看,MySQL分表就是将一个表分成多个表,数据和数据结构都有可能会变。MySQL分表分为垂直分表和水平分表。
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!!!
Halodoc 数据工程已经从传统的数据平台 1.0 发展到使用 LakeHouse 架构的现代数据平台 2.0 的改造。在我们之前的博客中,我们提到了我们如何在 Halodoc 实施 Lakehouse 架构来服务于大规模的分析工作负载。我们提到了平台 2.0 构建过程中的设计注意事项、最佳实践和学习。本博客中我们将详细介绍 Apache Hudi 以及它如何帮助我们构建事务数据湖。我们还将重点介绍在构建Lakehouse时面临的一些挑战,以及我们如何使用 Apache Hudi 克服这些挑战。
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
[Err] 1093 - You can't specify target table 'dept' for update in FROM clause 原因:更新这个表的同时又查询了这个表,查询这个表的同时又去更新了这个表,可以理解为死锁。mysql不支持这种更新查询同一张表的操作。所以我们用生成临时表去操作,上面的语句就是这么写的。复制即可。
本文将结合实例demo,阐述30条有关于优化SQL的建议,多数是实际开发中总结出来的,希望对大家有帮助。
升序:按从小到大的顺序排列 (如1、3、5、6、7、9)。 降序:就是按从大到小的顺序排列 (如9、8、6、4、3、1)。
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。
数据操作语言:去除重复记录 结果集中的重复记录 假如我们要查询员工表有多少种职业,写出来的 SQL 语句如下: 📷 去除重复记录 如果我们需要去除重复的数据,可以使用 DISTINCT 关键字来实现 SELECT DISTINCT 字段 FROM ......; 📷 SELECT job FROM t_emp; SELECT DISTINCT job FROM t_emp; 注意事项 使用 DISTINCT 的 SELECT 子句中只能查询一列数据,如果查询多列,去除重复记录就会失效。 📷 DISTIN
在实际业务场景中,经常会有这样的需求:插入一条记录,如果数据表中已经存在该条记录则更新它的部分字段,比如更新update_time或者在某些列上执行累加操作等。参考博客1中介绍了三种在MySQL中避免重复插入记录的方法,本文将在简单介绍这三种用法的基础上,深入分析这其各自存在的问题,最后给出在实际生产环境中对该业务场景的最佳实践。
1、查找表中的多余的重复记录,重复记录是根据单个字段(empID)来判断 ---- select * from Employee where EmpID in (select EmpID from Employee group by EmpID having count(EmpID)>1 ) 2、删除表中多余的重复记录,重复记录是根据单个字段(empID)来判断,, ---- select * from Employee where EmpID in (select EmpID from Employe
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