MYSQL 中的查询给人的观念大多是简单的,不复杂的,将复杂的事情都交给程序来做,数据库就是一个容器的概念或一个固化的观念。
使用正则表达式查询 正则表达式通常被用来检索或替换那些符合某个模式的文本内容,根据指定的匹配模式匹配文本中符合要求的特殊字符串。例如,从一个文本文件中提取电话号码,查找一篇文章中重复的单词或者替换用户输入的某些敏感词语等,这些地方都可以使用正则表达式。正则表达式强大而且灵活,可以应用于非常复杂的查询。 MySQL中使用REGEXP关键字指定正则表达式的字符匹配模式。下表列出了REGEXP操作符中常用字符匹配列表。 [请添加图片描述] 1. 查询以特定字符或字符串开头的记录 字符‘^’匹配以特定字符或者字符串
在数据库查询中,模糊查询是一种强大的技术,可以用来搜索与指定模式匹配的数据。MySQL数据库提供了一个灵活而强大的LIKE操作符,使得模糊查询变得简单和高效。本文将详细介绍MySQL中的LIKE操作符以及它的用法,并通过示例演示其功能。
MySQL索引是提升数据库查询性能的关键因素,但在某些情况下,索引可能会失效,导致查询变慢或无法使用索引。本文将介绍多个常见的MySQL索引失效场景,并提供相应的优化策略,帮助你避免索引失效,提升数据库的查询效率。
导读:本文对MySQL中几种常用的模糊搜索方式进行了介绍,包括LIKE通配符、RegExp正则匹配、内置字符串函数以及全文索引,最后给出了性能对比。
导读 软件测试人员在工作使用SQL语言中的查询是使用得最多的,而查询也是SQL语言中最复杂的,很多测试人员只使用到其中最简单的查询 1.数据库的使用 现在在任何项目中都有数据的存在,那么在测试过程中查看数据库中的数据是必不可少的步骤,那什么情况下测试人员会查看数据库呢? 比如有一个测试场景是注册新用户,用户在前端页面上添加了一个新用户,点击提交后,弹出提示用户注册成功。 这时预期结果中就应该包含查询数据库: 查询user表中新增一条数据,数据字段的信息与注册信息一致; 查询password表中新增一条数据
MySQL 5.7中引入了一个新的sys schema,sys是一个MySQL自带的系统库,在安装MySQL 5.7以后的版本,使用mysqld进行初始化时,会自动创建sys库。
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正则表达式描述了一组字符串。最简单的正则表达式是不含任何特殊字符的正则表达式。例如,正则表达式hello匹配hello。 非平凡的正则表达式采用了特殊的特定结构,从而使得它们能够与1个以上的字符串匹配。例如,正则表达式hello|word匹配字符串hello或字符串word。 作为一个更为复杂的示例,正则表达式B[an]*s匹配下述字符串中的任何一个:Bananas,Baaaaas,Bs,以及以B开始、以s结束、并在其中包含任意数目a或n字符的任何其他字符串。 以下是可用于随REGEXP操作符的表的模式。
这是一条我们在MySQL中常用到的模糊查询方法,通过通配符%来进行匹配,其实,这只是冰山一角,在MySQL中,支持模糊匹配的方法有很多,且各有各的优点。好了,今天让我带大家一起掀起MySQL的小裙子,看一看模糊查询下面还藏着多少鲜为人知的好东西。
参考:http://www.deardai.com/mysql/idbt94.html https://blog.csdn.net/mimi_csdn/article/details/79446643
关于MySQL的性能监控和问题诊断,我们一般都从performance_schema中去获取想要的数据,在MySQL5.7.7版本中新增sys schema,它将performance_schema和information_schema中的数据以更容易理解的方式总结归纳为”视图”,其目的就是为了降低查询performance_schema的复杂度,让DBA能够快速的定位问题。今天我一起来看看这些库中都有哪些监控表和视图,掌握了这些,在我们开发和运维的过程中就起到了事半功倍的效果。
我们都知道要成为架构师,数据库优化是必须要了解一些的,今天我们就来谈一谈Mysql数据库优化问题。限于笔者技术有限,不敢高谈阔论,于是整理了如下资料供大家参考。
ERROR 1055 (42000): Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'alpha.employee.id' which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by
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。
最近在项目中用到了模糊查询,之前对SQL的模糊查询也没有一个全面的认识,所以今天就跟大家一起学习一下。
5、查询fruits表中f_name和f_price的列,并且f_price的数值等于5.2
索引有很多种类型,可以为不同的应用场景提供更好的性能。在 MySQL 中,索引是在存储引擎层实现的。接下来重点介绍四种常见的索引类型:B-Tree 索引、哈希索引、空间数据索引(R-Tree)、全文索引。这部分内容分为上下两个小节,本小节重点介绍 B-Tree 索引。
我们都知道,业务开发涉及到数据库的SQL操作时,一定要 review 是否命中索引。否则,会走 全表扫描,如果表数据量很大时,会慢的要死。
在之前大白话mysql之深入浅出索引原理 - 上这篇文章中提到过,mysql 的 innodb 引擎通过搜索树方式实现索引,索引类型分为主键索引和二级索引(非主键索引),主键索引树中,叶子结点保存着主键即对应行的全部数据;而二级索引树中,叶子结点保存着索引值和主键值,当使用二级索引进行查询时,需要进行回表操作。假如我们现在有如下表结构。
新版 Mysql 中加入了对 JSON Document 的支持,可以创建 JSON 类型的字段,并有一套函数支持对JSON的查询、修改等操作,下面就实际体验一下 创建带有 JSON 字段的表 比如一个‘文章’表,字段包括 id、标题 title、标签 tags 一篇文章会有多个标签,tags 就可以设为 JSON 类型 建表语句如下: CREATE TABLE `article` ( `id` mediumint(8) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `title
作为开发人员数据库查询语句我们经常用到,但是你是否想过为什么大厂都会强制开发人员禁止使用 SELECT * 语句?你一定会说因为效率低啊,多差除了一些无用的数据。如果是这么想的,那就继续听我来说。
上节课给大家介绍了MySQL中常见的基础用法 MySQL常用基础用法集锦,这节课我们准备对上节课的内容做个补充,本期内容我们想跟大家聊聊MySQL模糊匹配关键字LIKE以及CASE WHEN的基本用法。
今天是《MySQL核心知识》专栏的第6章,今天为大家系统的讲讲MySQL中的查询语句,希望通过本章节的学习,小伙伴们能够举一反三,彻底掌握MySQL中的各种查询语句。好了,开始今天的正题吧。
如果索引了多列,要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最前列并且不跳过索引中的列。
关于MYSQL的读写的需求,大部分都是在跟读作战,怎么读写分离,是在应用上实现, 或者通过的dns 转接,还是通过简单的中间件实现, 实际上这和需求以及当时可以满足需求的技术以及功耗比有关, 当然这也和数据库的量有关,所以没有那个更好,各花入个眼,没有那个更....
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一,而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以,充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。
由此可见,null和''的查询方式不同。而且比较字符 ‘=’’>’ ‘<’ ‘<>’不能用于查询null, 如果需要查询空值(null),需使用is null 和is not null。
启动:net start mySql; 进入:mysql -u root -p/mysql -h localhost -u root -p databaseName; 列出数据库:show databases; 选择数据库:use databaseName; 列出表格:show tables; 显示表格列的属性:show columns from tableName; 建立数据库:source fileName.txt; 匹配字符:可以用通配符_代表任何一个字符,%代表任何字符串; 增加一个字段:alter table tabelName add column fieldName dateType; 增加多个字段:alter table tabelName add column fieldName1 dateType,add columns fieldName2 dateType; 多行命令输入:注意不能将单词断开;当插入或更改数据时,不能将字段的字符串展开到多行里,否则硬回车将被储存到数据中; 增加一个管理员帐户:grant all on *.* to user@localhost identified by "password"; 每条语句输入完毕后要在末尾填加分号';',或者填加'\g'也可以; 查询时间:select now(); 查询当前用户:select user(); 查询数据库版本:select version(); 查询当前使用的数据库:select database(); 1、删除student_course数据库中的students数据表: rm -f student_course/students.* 2、备份数据库:(将数据库test备份) mysqldump -u root -p test>c:\test.txt 备份表格:(备份test数据库下的mytable表格) mysqldump -u root -p test mytable>c:\test.txt 将备份数据导入到数据库:(导回test数据库) mysql -u root -p test 3、创建临时表:(建立临时表test_temp) create temporary table test_temp(name varchar(10)); 4、创建表是先判断表是否存在 create table if not exists students(……); 5、从已经有的表中复制表的结构 create table table2 select * from table1 where 1<>1; 6、复制表 create table table2 select * from table1; 7、对表重新命名 alter table table1 rename as table2; 8、修改列的类型 alter table table1 modify id int unsigned;//修改列id的类型为int unsigned alter table table1 change id sid int unsigned;//修改列id的名字为sid,而且把属性修改为int unsigned 9、创建索引 alter table table1 add index ind_id (id); create index ind_id on table1 (id); create unique index ind_id on table1 (id);//建立唯一性索引 10、删除索引 drop index idx_id on table1; alter table table1 drop index ind_id; 11、联合字符或者多个列(将列id与":"和列name和"="连接) select concat(id,':',name,'=') from students; 12、limit(选出10到20条)<第一个记录集的编号是0> select * from students order by id limit 9,10; 13、MySQL不支持的功能 事务,视图,外键和引用完整性,存储过程和触发器 14、MySQL会使用索引的操作符号 <,<=,>=,>,=,between,in,不带%或者_开头的like 15、使用索引的缺点 1)减慢增删改数据的速度; 2)占用磁盘空间; 3)增加查询优化器的负担; 当查询优化器生成执行计划时,会考虑索引,太多的索引会给查询优化器增加
在 MySQL 的实际使用中,常常会遇到一条 SQL 执行非常慢的情况,此前我们总结了一系列博客来排查相关的问题:
互联网时代的进程越走越深,使用MySQL的人也越来越多,关于MySQL的数据库优化指南很多,而关于SQL SERVER的T-SQL优化指南看上去比较少,近期有学习SQLSERVER的同学问到SQL SERVER数据库有哪些优化建议?本文列举了部分常见的优化建议,具体内容如下:
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一,而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以,充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。 MySQL的索引有很多种类型,可以为不同的场景提供更好的性能。而B-Tree索引是最为常见的MySQL索引类型,一般谈论MySQL索引时,如果没有特别说明,就是指B-Tree索引。本文就详细讲解一下B-Tree索引的的底层结构,使用原则和特性。 为了节约你的时间,本文的主要内容如下:
在进行数据清理的时候,需要对值为 0 的行进行清理,然后直接与数字 0 进行了对比,然后发现大部分的行都会被删除了,百思不得其解。🤔 后来经过排查,发现在 MySQL 查询中,'abc' 和 '0' 比较结果显然是不等的,但如果 'abc' 和 0 比较呢?结果居然是相等的。 在 MySQL 官方文档中关于比较的章节中: Strings are automatically converted to numbers and numbers to strings as necessary 也就是说:在比较的时候
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:
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
今天是《MySQL核心知识》的第2章,今天给大家讲讲MySQL的常用命令,好了,不多说了,开始今天的正题。
第三步:在命令行输入:mysql -u 用户名 -p密码;回车;-h表示服务器名,localhost表示本地,-hlocalhost 可不输入;-u为数据库用户名,root是mysql默认用户名;-p为密码,如果设置了密码,可直接在-p后链接输入,如:-p123456,用户没有设置密码,显示Enter password时,直接回车即可。)
MySQL - 索引优化案例实操 中 关于 【Case 3 : like KK% 一般情况都会走索引】 ,我们来详细聊一聊
MySQL之前有一个查询缓存Query Cache,从8.0开始,不再使用这个查询缓存,那么放弃它的原因是什么呢?在这一篇里将为您介绍。
索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。尤其是当表的数据量越来越大的时候,正确的索引对查询性能的提升尤为明显。但在日常工作中,索引却常常被忽略,甚至被误解。本文将为大家简单介绍下Mysql索引优化的原理与注意事项。 一、索引的类型 1)B-Tree索引 B-Tree索引是用的最多的索引类型了,而且大多数存储引擎都支持B-Tree索引。 B-Tree本身是一种数据结构,其是为磁盘或其他直接存取的辅助设备而设计的一种平衡搜索树。Mysql中的B-Tree索引通常是B-Tree的变种B+Tree实现的。其结
ELK最早是Elasticsearch(以下简称ES)、Logstash、Kibana三款开源软件的简称,三款软件后来被同一公司收购,并加入了Xpark、Beats等组件,改名为Elastic Stack,成为现在最流行的开源日志解决方案,虽然有了新名字但大家依然喜欢叫她ELK,现在所说的ELK就指的是基于这些开源软件构建的日志系统。
相比于大多数人熟悉的 MySQL 数据库的索引,Elasticsearch 的索引机制是完全不同于 MySQL 的 B+Tree 结构。索引会被压缩放入内存用于加速搜索过程,这一点在效率上是完爆 MySQL 数据库的。但是 Elasticsearch 会对全部 text 字段进行索引,必然会消耗巨大的内存,为此 Elasticsearch 针对索引进行了深度的优化。在保证执行效率的同时,尽量缩减内存空间的占用。这篇文章就深度解析了 Elasticsearch 索引原理,揭开搜索的神秘面纱。
上一篇文章《一条SQL语句在MySQL中是如何执行的》我们聊到了sql语句内部的执行,包括InnoDB引擎是如何支持事务的,如何做到可以备份恢复的,那么今天我们来聊一聊MySql索引的那些事,在这篇文章中,我会主要聊聊InnoDB下索引的数据结构,索引如何起作用的,如何更好的利用索引提高效率。
索引有很多种类型,为不同的场景提供更好的性能。在MySQL中,索引是在存储引擎层而不是服务器层实现。不同存储引擎的索引其工作方式并不一样。也不是所有存储引擎都支持所有类型的索引。即使多个存储引擎支持同一种类型的索引,其底层实现也可能不同。
该文介绍了在技术社区中如何从海量数据中获取特定字段(OrderID)的查询优化方法,包括使用索引、避免使用通配符、使用DISTINCT、GROUP BY和UNION等,以便更快地获取并分析数据。
当索引字段 `phone` 为字符串类型时,字符串查询时候使用了索引`idx_phone`,而数值类型查询时候竟无法使用索引`idx_phone`。
今天我们来聊一聊MySql索引的那些事,在这篇文章中,我会主要聊聊InnoDB下索引的数据结构,索引如何起作用的,如何更好的利用索引提高效率。
用来加快查询的技术很多,其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引,MYSQL必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大,花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么以及如何使用索引来改善性能,以及索引可能降低性能的情况。
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