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mysql优化篇:wherelike和=性能分析

mysql优化篇:wherelike和=性能分析 而现在我们把"="换成like试一下: EXPLAIN SELECT * FROM crms_customer WHERE...mysql优化篇:wherelike和=性能分析 小伙伴通过对比可以看到两条返回结果type字段和Extra字段数据有所不同,那为什么不同,他们所代表含义是什么呢?...mysql优化篇:wherelike和=性能分析 根据表格可以明显看出,其中const是常量查找,而RANGE是对索引列进行范围查找,所以性能也就很明显体现了出来。...mysql优化篇:wherelike和=性能分析 有的小伙伴该问了那非索引字段呢?...mysql优化篇:wherelike和=性能分析 like: ? mysql优化篇:wherelike和=性能分析 可以看出当非索引字段时like和"="是一样性能上也没有差别。

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Numpy模块where函数

不过在Python虽然可以称为"三目运算符"或者"三元表达式",但是我认为在Python仅仅能称为"三元表达式",因为此时返回结果只能是一个输出,而且单单看Python实现"三元表达式"语句,其实怎么看都像是...print('4') if 2 < 4 else print('2') a numpy.where 前面说了那么多关于三元表达式,就是为了引出numpy.where函数,其实猜也能猜出来,我们numpy.where...函数正是我们三元表达式x if condition else y矢量化版本。...但是如果使用Pythonlist列表的话会有几个问题: 它对于大数组处理速度不是很快(因为所有工作都是由纯python完成); 无法用于多维数组; 所以我们就有了numpy.where函数出现...,所以where函数参数可以是标量; 参数之间是有一定对应关系

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mysqlcount()函数用法

数量查询时,有如下几种方式: 1.下面三种方式,在多数情况下效率是基本相同,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,那下面的这几种,会把这种脏数据也统计上...如果某条记录user_name是空呢?那下面三种写法,出现结果就完全不同了: 这是查询这张表总行数,重复和null都算进去。...select count(*) from `user` 这是查询这张表user_name不为空行数。...select count(user_name) from `user` 这是查询这张表,user_name有多少不重复行,null也会被统计为一行。...select count(distinct(user_name)) from `user` 以上数据,是在mysql数据库,100万条数据,200万条数据,和300万条数据下做出验证

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mysql json函数使用

mysqljson函数: 方法 函数 描述 补充 创建json json_array 创建json数组 json_object 创建json对象 json_quote 将json转成json字符串类型...,MySQL 5.7.9开始支持 json_keys 提取json键值为json数组 json_search 按给定字符串关键字搜索json,返回匹配路径 修改json json_append...废弃 MySQL 5.7.9开始改名为json_array_append json_array_append 末尾添加数组元素,如果原有值是数值或json对 象,则转成数组后,再添加元素 json_array_insert...替换值(只替换已经存在旧值) json_set 设置值(替换旧值,并插入不存在新值) json_unquote 去除json字符串引号,将值转成string类型 返回json属性 json_depth...返回json文档最大深度 json_length 返回json文档长度 json_type 返回json值得类型 json_valid 判断是否为合法json文档

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