最最最重要的就是搞清楚sql语句的执行顺序!!!数据就像沙子, 语句就是筛子, 沙子按照顺序经过给定的筛子,留下来的就是你要的!!!并不是写在前面的就先执行!!! 如下:
哈喽,我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了,薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司,应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题,我打算写一个专题分享出来,希望对你们有所帮助~
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。
一. 基础概念 在mysql中建立前缀索引的意义在于相对于整列建立索引,前缀索引仅仅是选择该列的部分字符作为索引,减少索引的字符可以节约索引空间,从而提高索引效率,但这样也会降低索引的选择性 关于索引的选择性,它是指不重复的索引值(也称为基数cardinality)和数据表的记录总数的比值,范围从1/(数据表记录总数)到1之间。索引的选择性越高则查询效率越高,因为选择性高的索引可以让MySQL在查找时过滤掉更多的行。选择性为1的索引叫唯一索引,这是最好的索引选择性,性能也是最好的 建立合理前缀索引的诀窍在于要选择足够长的前缀以保证较高的选择性,同时又不能太长(以便节约空间)。前缀应该足够长,以使得前缀索引的选择性接近于索引的整个列。换句话说,前缀的基数应该接近于完整列的基数
下载地址:https://github.com/akopytov/sysbench/archive/refs/tags/1.0.20.tar.gz
这些原因,在 CAP 理论上有清晰的定义。由于关系型数据库选择了强一致性和高可用性,就必然在分布式特性无法满足。而互联网应用的特点,就是对于分布式特性的强需求。这种设计上的需求分歧,是导致各种问题的总原因。
例如: insert…select插⼊结果集 注意:字段列表1与字段列表2的字段个数必须相同,且对应字段的数据类型尽量保持⼀致。例如:
资深数据库专家,专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生,为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
over_clause 表示 COUNT 以窗口函数工作,MySQL 8.0 开始支持,这个不在本文展开,感兴趣的同学请参考 Section 14.20.2, “Window Function Concepts and Syntax”。
修改会受到原有数据限制,如果原有数据不能满足新的数据类型,修改不会成功,会报错,超出范围 out of range
在开发系统的时候,你可能经常需要计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想,一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗?
在Django之ORM模型中总结过django下mysql表的创建操作,接下来总结mysql表记录操作,包括表记录的增、删、改、查。
1.启动mysql 2.登录mysql 3.创建数据库 4.创建数据库表(记得打开数据库) 5.插入自己所需的字段 6.插入各个字段的数据 Tips:每次创建完成都可以进行相应的查询
B Tree指的是Balance Tree,也就是平衡树。平衡树是一颗查找树,并且所有叶子节点位于同一层,如下:
通常,我们都会在数据库表中设置一个自增字段作为主键,该字段的值会随着添加新记录而自增。 同时也必须注意,这个自增字段的值只会一直增加,即使把记录删除了,该自增字段的值也不会变小。 因此,就会产生一个现象:假如某些记录被物理删除了,那么表中记录的这个自增字段值就不是连续的。 即:通过某个自增值去查询的时候表里并不存在该记录。
本文从以下几个方面介绍下MySQL全文索引的基础知识: MySQL全文索引的几个注意事项 全文索引的语法 几种搜索类型的简介 几种搜索类型的实例 全文索引的几个注意事项 搜索必须在类型为fulltext的索引列上,match中指定的列必须在fulltext中指定过 仅能应用在表引擎为MyIsam类型的表中(MySQL 5.6以后也可以用在Innodb表引擎中了) 仅能再char、varchar、text类型的列上面创建全文索引 像普通索引一样,可以在定义表时指定,也可以在创建表后添加或者修改 对于一个大数量
如果 InnoDB 表没有显式定义主键,则可能会选择唯一索引做为主键,但是唯一索引很可能不是递增的,写入数据时,很可能会导致数据页频繁分裂,从而导致写入效率低和页空间浪费。这也是选择自增 int 类型或者有序 UUID 做为主键的原因。
数据库就是存储数据的仓库,其本质是一个文件系统,数据按照特定的格式将数据存储起来,用户可以对数据库中的数据进行增加,修改,删除及查询操作。
语句:select * from a_table a inner join b_table bon a.a_id = b.b_id;
分享这篇文章是因为在SQL JOIN,你想知道的应该都有这篇文章中有个小伙伴问我,ON和WEHRE执行的顺序是怎样的,并且SQL执行顺序在面试中也经常被问,所以把姜承尧大佬《MySQL技术内幕 SQL编程》中关于SQL执行顺序的部分简单概述了一下,并配上例子,有想深入了解的可以去看书
事务的作用是将一系列操作作为一个整体,一但其中出现问题,会回滚到事务的开始状态。即事务维护了数据的完整性和一致性。
用两个表(a_table、b_table),关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接、外连接( 左(外)连接、右(外)连接、全(外)连接)。
索引是对数据库表中的一列或多列值进行排序的一种结构,使用索引可以快速访问数据库表中的特定信息。
上篇教程我们介绍了 MySQL 的安装以及如何在客户端连接并管理 MySQL 数据库,今天我们来简单过一下日常常用的 SQL 语句,以 phpMyAdmin 作为 GUI 工具为例进行演示。
某游戏公司为了监测新上市游戏APP的受欢迎程度,通过数据来分析用户的总数、用户的平均年龄及活跃用户(连续两天访问)的总数和平均年龄。以下表格为用户登录信息表明细。
常见的外键约束关键字有:cascade、restrict、no action和set default和set null,其中,
以下是其github代码库:https://github.com/Qihoo360/Atlas
INSERT INTO 表名 (字段名1, 字段名2, ...) VALUES (值1, 值2, ...);
create user ben identified by ‘P@$$w0rd’;
在MySQL中,只有一种Join算法,就是大名鼎鼎的NestedLoop Join 对左表进行遍历,拿一条数据和右表的每条数据进行比对,如果找到N条匹配的,此条左表记录分别和这N条右表记录组合为N条记录,放到结果集合中,如果还有第三个表参与Join,则把前两个表的Join结果集作为循环基础数据,再一次通过循环查询条件到第三个表中查询数据,如此往复 示例 有3个表: user_group 用户组 group_message 组消息 group_message_content 消息内容 想要取得某个用户所在组的
一、部署Mysql数据库 1.下载Mysql 5.7 Yum源 Mysql下载 [root@localhost ~]# wget https://repo.mysql.com//mysql57-community-release-el7-11.noarch.rpm [root@localhost ~]# ls mysql57-community-release-el7-11.noarch.rpm mysql57-community-release-el7-11.noarch.rpm 2.安装Mysql
“不要使用SELECT *”几乎已经成为了使用MySQL的一条金科玉律,就连《阿里Java开发手册》也明确表示不得使用*作为查询的字段列表,更是让这条规则拥有了权威的加持。
“不要使用SELECT *”几乎已经成为了MySQL使用的一条金科玉律,就连《阿里Java开发手册》也明确表示不得使用*作为查询的字段列表,更是让这条规则拥有了权威的加持。
我们知道,所谓表连接就是把各个表中的记录都取出来进行依次匹配,最后把匹配组合的记录一起发送给客户端。比如下面把t1表和t2表连接起来的过程如下图
MySQL数据库占用的空间、表记录的行数在MySQL的 information_schema 数据库。 在该库中有一个 TABLES 表,这个表主要字段分别是: TABLE_SCHEMA -- 数据库名 TABLE_NAME -- 表名 ENGINE -- 所使用的存储引擎 TABLES_ROWS -- 记录数 DATA_LENGTH -- 数据大小 INDEX_LENGTH -- 索引大小 查询方法 查询某个数据库的空间大小 SELECT concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024
数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,它产生于距今六十多年前,随着信息技术和市场的发展,特别是二十世纪九十年代以后,数据管理不再仅仅是存储和管理数据,而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型,从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
介绍了mysql的两种存储引擎的索引信息和mysql在不同查询语句中访问索引的方式
此前,金融信息化建设主要依托原有集中型 IT 架构进行维护扩展,系统规模及复杂程度呈指数级增长,各类瓶颈逐渐暴露,日益增长的数字金融需求同旧式的系统架构缺陷之间的矛盾愈加凸显。
数据库通常会同时执行多个事务,这些事务可能同时对同一批数据进行增删改查操作,可能会导致脏写、脏读、不可重复读和幻读等问题。
会议室里,小猫挠着头,心里暗暗叫苦着“哎,这代码都撸完了呀,改起来成本也太大了。”
我在 MySQL优化必备之执行计划explain,索引基本知识,索引数据结构推演 里,提到了索引的一些基本概念,提到MySQL优化,很多人第一时间会想到建索引。
问题27:简述MySQL分表操作和分区操作的工作原理,分别说说分区和分表的使用场景和各自优缺点。
可以先看下这篇理论介绍: MySQL|索引背后 01 MySQL的几种KEY PRIMARY KEY 有两个作用,一是约束作用(constraint),用来规范一个存储主键和唯一性,但同时也在此key上建立了一个主键索引;每个表都应该有一个主键,并且每个表只能有一个主键。 UNIQUE KEY 与 PRIMARY KEY相似,只不过每个表可以有多个主键。 FOREIGN KEY 也是在这个key上建立一个index ,如下所示: FOREIGN KEY(emp_no) REFERENCES e
我们在操作数据库时候一般都是通过sql代码来操作mysql数据库中相关数据,这就需要懂得sql语句,那么怎么样才能在不懂sql语句的情况下通过我们所学的python代码来实现对mysql数据库的操作?
MySQL是一个更好的NoSQL数据库。当考虑到NoSQL的使用案例,比如对Key/Value键值存储来讲,MySQL在性能、易用性和稳定性方面更有意义。MySQL毕竟是一款成熟稳定的产品,在互联网上有大量的在线教程,范围从操作到失败案例,从主从复制到其它不同模式的应用,不一而足。基于这个原因,MySQL相比其他新兴并没有经过多年洗礼的NoSQL来讲,确实有一定的优势。
图片与最后一部分来自:https://blog.csdn.net/plg17/article/details/78758593
在开始讲这一小节之前,我们先来看一下在数据库没有加索引的情况下,SQL中的where字句是如何查找目标记录的。
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