上节课我们给大家介绍了MySQL分组查询与聚合函数的使用方法,具体可回顾MySQL分组查询与聚合函数的使用方法(三)。本节课我们将介绍where条件查询中的IN关键字子查询的使用方法。
稍不注意,可能你写的查询语句是会导致索引失效,从而走了全表扫描,虽然查询的结果没问题,但是查询的性能大大降低。
在做搜索时,经常会遇到多条件查询,且这些条件是不定的,也就是说当用户输入的条件参数为空时,该条件是不应该加到SQL语句中去的。举例来说,我们要对一个东西进行搜索,可能的条件是这样的:1、价格为100;2、产品名包含关键字p,写成条件就是WHERE price = 100 AND name LIKE '%p%',问题是这里的100和关键字p都是用户进行的选择或输入,当用户并没有选择或输入其中的一项时,该项的过滤条件也就不应当存在,这样我们在页面中就需要进行逻辑判断,当条件越多,if语句也就出现得越多,页面中就出现了大量的组合SQL语句的逻辑,这显然增加了写程序的工作量以及维护代码的难度。
上节课给大家介绍了数据库的基本概念以及如何创建数据库,具体可回顾MySQL创建数据库(一)。从本节课开始,我们将对MySQL中的基本知识点进行分别介绍。本节课先向大家介绍MySQL数据插入insert into与where条件查询的基本用法。
同时从多张数据表中查取到需要的数据即是多表查询. 多表查询时,参与查询的表中每条数据进行组合,这种效果称为笛卡尔积 。
注意:当使用distinct的时候,只会返回指定的字段,其他字段都不会返回,所以查询语句就变成去重查询语句
在企业日常生产环境中,除非有很大的业务数据变动,否则不会轻易地修改或创建新的数据库和数据表,一般都是在原有的表内添加修改操作,以及使用最频繁的查询操作。
存储引擎比较 |功能|MyISAM|Memory|InnoDB|Archive| |---|---|---|---|---| |存储限制|256TB|RAM|64TB|None| |支持事务|No|No|Yes|No| |支持全文索引|Yes|No|No|No| |支持数索引|Yes|Yes|Yes|No| |支持哈希索引|No|Yes|No|No| |支持数据缓存|No|N/A|Yes|No| |支持外键|No|No|Yes|No|
DQL查询语言 DQL基础查询语句–SELECT # DQL基础查询语句 /* 语法: SELECT 查询列表 FROM 表名; FROM可省 特点: 1. 查询列表可以是:表中的字段,常量,表达式,函数 2. 查询的结果是一个虚拟表格 */ # 选中指定库 USE myemployees; # 查询表中的单个字段 SELECT last_name FROM employees; # 查询表中的多个字段,中间用逗号隔开,对顺序无要求 SELECT last_name,first_name,e
select * from 表1 left join 表2 on (表1和表2共同的条件)
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)。
+ where子句类似程序语言中if条件,根据mysql表中的字段值来进行数据的过滤
第一章:数据类型和操作数据表 MySQL语句的规范 (1):关键字与函数名称全部大写 (2):数据库名称,表名称,字段名称全部小写 (3):SQL语句必须以分号结尾 1:命令行模式启动mysql服务
SELECT是SQL关键字,SQL关键字是不区分大小写的,但是表名是区分大小写的。SELECT关键字表示查询操作,而*表示查询所有字段。FROM是SQL关键字,表示从哪张表查询。tablename是表名。分号是在数据库系统中分隔每条 SQL 语句的标准方法,这样就可以在对服务器的相同请求中执行一条以上的 SQL 语句。另外MySQL要求每条SQL语句的结束都需要加上分号。
最近一段时间使用mongodb做媒资数据的接入,简单介绍一下mongodb的特性和语法。MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库,由C++语言编写。它具有自动分片、支持完全索引、支持复制、自动故障处理、高效存储二进制大对象(比如照片和视频)等特点。MongoDB的查询方式多样,可以查询文档中内嵌的对象及数组。MongoDB支持多种语言。但是,它不支持事务处理和join操作。在MongoDB中,默认没有密码。可以通过use操作符来创建数据库。使用db.dropDatabase()可以删除数据库。在MongoDB中,可以使用.insert()方法插入文档。通过db.table_name.find()可以查询数据表中的记录。使用db.table_name.remove()可以删除表中的所有记录。使用db.table_name.count()可以查询表中的记录数。在MongoDB中,可以通过.ensureIndex()方法添加索引。使用db.table_name.find()方法进行条件查询。MongoDB支持多种查询方式,包括等于、不等于、小于、小于等于、大于、大于等于、字符串匹配、数组匹配等。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如,db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如,db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如,db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如,db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如,db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如,db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如,db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如,db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如,db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如,db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如,db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如,db.table_name.aggregat
下面来学习互联网行业使用最为广泛的关系型数据库 MySQL,它的知识点结构图如下所示。
按照ER图,建立数据库和表,并且进行测试数据的填充。(建表sql和填充脚本的文件可公众号(Vegout)回复关键字“联合索引”获取)
比如 collection.sort({}).get() collection.del({}).get() collection.add({}).get()
最近在学习scrapy redis,在复习redis的同时打算把mysql和mongodb也复习一下,本篇为mysql篇,实例比较简单,学习sql还是要动手实操记的比较牢。
数据库到底有多重要?作为数据分析人员需要懂点数据库,作为开发者需要懂点数据库,作为行业从业者,或者一个专业从事运维的DBA,更是要对数据库了如指掌。 这次我尝试着写了9道常见的MySQL面试题,内容主要从面试角度出发,会涉及比较多很重要的基础知识,对于这类知识,不仅仅要知道,还要能够讲清楚,不够熟悉的小白可以查缺补漏,足够资深的大牛也可以看看对这些知识有没有烂熟于心。如果不知道嘛……出门别说自己是DBA…… 1 关系型数据库和非关系型数据库区别 非关系型数据库(感觉翻译不是很准确)称为 NoSQL,也
一、SELECT查询 ( Select 字段1,字段2,字段3 ……. from table_name )
MySQL是一款常用的关系型数据库,广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。然而,随着数据量的增加和业务的复杂性,MySQL数据库的性能问题变得越来越普遍。在这种情况下,慢查询分析和性能优化成为了MySQL数据库管理员必须掌握的重要技能。本文将详细介绍MySQL慢查询分析和性能优化的方法和技巧。
无论是基础查询还是条件查询,最终的结果都是显示了所有字段。即:包含了id, class_id, name, gender, score。如果我们只关心name字段,那么查询语句应该按照如下格式:
Mybatis官网:https://mybatis.net.cn/index.html
去重: 在需要去重的字段前加上 distinct 例如:test表中有多个相同数据字段名为:tt
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。
MySQL UNION 操作符用于连接两个以上的 SELECT 语句的结果组合到一个结果集合中。多个 SELECT 语句会删除重复的数据。
在MybatisPlus中的查询语句是怎么实现的,我们可以通过两种方式实现查询语句
MySQL 一直是本人很薄弱的部分,后面会多输出 MySQL 的文章贡献给大家,毕竟 MySQL 涉及到数据存储、锁、磁盘寻道、分页等操作系统概念,而且互联网对 MySQL 的注重程度是不言而喻的,后面要加紧对 MySQL 的研究。写的如果不好,还请大家见谅。
Loki语言是一种用于日志分析的查询语言,它具有类似SQL的语法结构,但是专门针对日志数据进行设计。Loki是Prometheus生态系统中的一个组件,它允许您将日志数据存储在可扩展的分布式系统中,并且使用Loki查询语言查询这些数据。
前言 在之前的文章《聊聊Mysql优化之索引优化》中,笔者简单介绍了Mysql索引优化的原理和一些使用场景,然而Mysql索引优化的内容还远远不止这些。在实际工作中,我们有时候会碰到明明已经建了索引,但是查询速度还是上不去的问题,这时候就要当心了,有可能你的查询语句根本就没使用到索引,因为Mysql索引在某些情况下会失效,今天我将为大家介绍下Mysql索引优化中不得不提防的坑。 为了方便下文讲解,我们先建2张表:user表和address表(由于不同MySQL版本与执行引擎的优化方法不一样,所以本文所举的例
Mysql中事务的隔离级别分为四大等级:读未提交(READ UNCOMMITTED)、读提交 (READ COMMITTED)、可重复读 (REPEATABLE READ)、串行化 (SERIALIZABLE)。
查询表中name,gender这两列的所有数据,格式为:select+列名,列名,列名+from+表名
https://oss.sonatype.org/content/repositories/releases/com/github/pagehelper/pagehelper/ http://repo1.maven.org/maven2/com/github/pagehelper/pagehelper/ 由于使用了sql解析工具,你还需要下载jsqlparser.jar
事务A和事务B都读取了同一行数据, 比如原数据行的值是100,事务A是将数值读取出来+1并更新, 事务B是读取数值+2并更新。当事务A和事务B都读取到了100,事务A首先完成并更新为101,事务B随后完成更新成了102。这样事务B就把事务A的结果覆盖了。
这篇博文的主题是ES的查询,因此我整理了尽可能齐全的ES查询场景,形成下面的图:
本文简单讲述了PHP数据库编程之MySQL优化策略。分享给大家供大家参考,具体如下:
本文简单讲述了PHP数据库编程之MySQL优化策略。分享给大家供大家参考,具体如下: 前些天看到一篇文章说到PHP的瓶颈很多情况下不在PHP自身,而在于数据库。我们都知道,PHP开发中,数据的增删改查是核心。为了提升PHP的运行效率,程序员不光需要写出逻辑清晰,效率很高的代码,还要能对query语句进行优化。虽然我们对数据库的读取写入速度上却是无能为力,但在一些数据库类扩展像memcache、mongodb、redis这样的数据存储服务器的帮助下,PHP也能达到更快的存取速度,所以了解学习这些扩展也是非常必要,这一篇先说一下MySQL常见的优化策略。 几条MySQL小技巧 1、SQL语句中的关键词最好用大写来书写,第一易于区分关键词和操作对象,第二,SQL语句在执行时,MySQL会将其转换为大写,手动写大写能增加查询效率(虽然很小)。 2、如果我们们经对数据库中的数据行进行增删,那么会出现数据ID过大的情况,用ALTER TABLE tablename AUTO_INCREMENT=N,使自增ID从N开始计数。 3、对int类型添加 ZEROFILL 属性可以对数据进行自动补0 4、导入大量数据时最好先删除索引再插入数据,再加入索引,不然,mysql会花费大量时间在更新索引上。 5、创建数据库书写sql语句时 ,我们可以在IDE里创建一个后缀为.sql的文件,IDE会识别sql语法,更易于书写。更重要的是,如果你的数据库丢失了,你还可以找到这个文件,在当前目录下使用/path/mysql -uusername -ppassword databasename < filename.sql来执行整个文件的sql语句(注意-u和-p后紧跟用户名密码,无空格)。 数据库设计方面优化 1、数据库设计符合第三范式,为了查询方便可以有一定的数据冗余。 2、选择数据类型优先级 int > date,time > enum,char>varchar > blob,选择数据类型时,可以考虑替换,如ip地址可以用ip2long()函数转换为unsign int型来进行存储。 3、对于char(n)类型,在数据完整的情况下尽量较小的的n值。 4、在建表时用partition命令对单个表分区可以大大提升查询效率,MySQL支持RANGE,LIST,HASH,KEY分区类型,其中以RANGE最为常用,分区方式为:
哈喽,小伙伴们好。我是狗哥,这篇博文的主题是ES的查询,因此我整理了尽可能齐全的ES查询场景,形成下面的图:
SQL性能下降原因: 1. 查询语句写的烂 2. 索引失效 3. 关联查询太多join(设计缺陷或不得已的需求,七八张表关联一块) 4. 服务器调优及各个参数设置不合理(缓存,线程数等) ...
“ 在上一篇关系型数据库之MySQL的文章中,我们介绍了什么是关系型数据库以及MySQL查询优化的大体思路,那今天我们就针对具体的语句来看一下,如何优化MySQL的查询语句。”
条件查询(Condition Query)是一种在数据库查询中根据特定条件筛选数据的方法。在编程中,我们经常需要根据一些特定的条件来查询数据库中的记录。MyBatis-Plus 是一个 MyBatis 的增强工具,它提供了许多便捷的功能,包括条件查询。
在不同隔离级别下,事务A会有哪些不同的返回结果,也就是图中的V1、V2、V3的返回值分别是什么。
据库最主要的操作就是增(create)删(update)改(retrieve)查(delete)。(CURD) 注意:进行增删改查操作的时候,请务必选中数据库。
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