有时候数据库中表的数据可能存在重复的情况,如何从表中找出重复的数据呢?本文中提到两种方式:
首先根据准备工作中的操作导入大学模式,打开数据库连接后进入到 MySQL 的交互界面,再使用命令 use db-book; 切换到 db-book 数据库。
MySQL允许在相同列上创建多个索引,无论是有意还是无意,mysql需要单独维护重复的索引,并且优化器在优化查询的时候也需要逐个地进行考虑,这会影响性能。
在表的连接查询方面有一种现象被称为:笛卡尔积现象。 笛卡尔积现象:当两张表进行连接查询的时候,没有任何条件进行限制,最终的查询结果条数是两张表记录条数的乘积。 怎么避免笛卡尔积现象?当然是加条件进行过滤。 思考:避免了笛卡尔积现象,会减少记录的匹配次数吗? 不会。只不过显示的是有效记录。
MySQL提供了一系列工具来监视、调试和优化数据库性能,以下是常用的工具和相关技术,可以帮助您有效管理和优化MySQL数据库的性能。
每页显示pageSize条记录:第pageNo页:(pageNo - 1)* pageSize,pageSize
项目中使用的是mongodb数据库,在测试数据入库的时候,会根据源数据,然后生成一个自增的id到数据库里面,然后线上和测试环境针对同一条数据的id是不一致的。某些数据又只有id与线上匹配上的时候,才能关联上更多的数据,因此,我会去写一个脚本将同一条数据,将测试环境的id改成和线上的一致。但可能由于脚本写的还不够完善,导致数据库里面可能会写入一些重复id的记录进去,然后id又没有加唯一索引。有重复的数据又会导致正常执行etl任务会报错,因此,需要查询出在mongodb里面某个字段重复的记录。
Percona Toolkit简称pt工具,是Percona公司开发用于管理MySQL的工具,功能包括检查主从复制的数据一致性、检查重复索引、定位IO占用高的表文件、在线DDL等,DBA熟悉掌握后将极大提高工作效率。
WHERE 位于 FROM 之后,指定一个或者多个过滤条件,满足条件的数据才会返回。
DML(数据操作语言):insert delete update,对表中数据进行增删改
总所周知,数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快。而支撑这一快速的背后就是索引;MySQL索引问题也是大家经常遇到的面试题模块,想想自己也没有去系统地总结过索引,所以记录这篇文章来讲下索引。下面还是按照索引是什么->索引分类->各类索引的创建及使用->索引的特点->使用索引的注意事项来写。
全字段排序在内存中进行,不涉及磁盘IO、不需要回表操作,但数据量受内存大小影响,有局限性。 语句执行流程:
前面我们说了join查询原理,最基本的是嵌套查询,这种不推荐,如果数据量庞大,因为内存是有限的,不能放下所有的数据,可能查询到后面的时候,前面的数据就从内存从释放,为了减少磁盘的查询次数,有了join buffer这个缓存区,专门放被驱动表的数据,用来匹配查询出来的驱动表数据是否符合,当然还是建议用索引来查询。
朋友已在IT行业从业好几年,非常擅长源码分析与数据结构方向上的内容,带领过团队开发电商、教育和一些大数据项目,在百度内部的简历评级为优等。所以他能进大厂我一点也不意外。
本文是MySQL(三)|《千万级大数据查询优化》第一篇:创建高性能的索引的一个补充。 主要包括如下几点:
昨天在调试一个业务代码中,无意间发现了一个问题。数据入库后的主键不是连续自增的,主键键值没过几秒就从两千多直接跳到了五千上下。这是为什么?瞬间引起我的注意。 先简单说明下环境。Mysql版本:5.6.23。为了防止某些数据重复,数据库中对某些字段设置了唯一索引,即unique key。经确认此表也只有一个业务程序在操作。那么,问题就定位到主键的auto_increment属性上了。 问题重现 下面来还原问题,以便能准确查找出原因。 表结构如下: CREATE TABLE `test_innodb` (
SQL的模式匹配允许你使用“_”匹配任何单个字符,而“%”匹配任意数目字符(包括零个字符)。在 MySQL中,SQL的模式缺省是忽略大小写的。下面显示一些例子。
MYSQL数据库-复合查询 零、前言 一、基本查询 二、多表查询 三、自连接 四、子查询 1、单行子查询 2、多行子查询 3、多列子查询 3、在from子句中使用子查询 五、合并查询 1、union 2、union all 零、前言 本章主要讲解学习MYSQL数据库中的复合查询,前面我们讲解的mysql表的查询都是对一张表进行查询,在实际开发中这远远不够 一、基本查询 示例: 查询工资高于500或岗位为MANAGER的雇员,同时还要满足他们的姓名首字母为大写的J 📷 按照部门号升序而雇员的工资降序排序
1、select语句可以用回车分隔sql=”select * from article where id=1″和sql=”select * from article where id=1″,都可以得到正确的结果,但有时分开写或许能更明了一点,特别是当sql语句比较长时
谈到MySQL性能优化,查询优化作为优化的源头,它也是最能体现一个系统是否更快。 本章以及接下来的几章将会着重讲解关于查询性能优化的内容,从中会介绍一些查询优化的技巧,帮助大家更深刻地理解MySQL如何真正地执行查询、究竟慢在哪里、如何让其快起来,并明白高效和低效的原因何在,这样更有助于你更好的来优化查询SQL语句。
本文讲述如何查找数据库里重复的行。这是初学者十分普遍遇到的问题。方法也很简单。这个问题还可以有其他演变,例如,如何查找“两字段重复的行”(#mysql IRC 频道问到的问题)
今天主要介绍一下Oracle、MySQL、sqlserver、pg数据库在删除重复数据时是怎么实现的。这里用实例来说明。
可以看到“ALLEN”和“SMITH”这两个人的数据重复了,现在要求表中name重复的数据只保留一行,其他的删除。
在web开发中,业务模版,业务逻辑(包括缓存、连接池)和数据库这三个部分,数据库在其中负责执行SQL查询并返回查询结果,是影响网站速度最重要的性能瓶颈。本文主要针对Mysql数据库,在淘宝的去IOE(I 代表IBM的缩写,即去IBM的存储设备和小型机;O是代表Oracle的缩写,去Oracle数据库,采用Mysql和Hadoop代替;E是代表EMC2,去EMC2的设备性,用PC server代替EMC2),大量使用Mysql集群!而优化数据的重要一步就是索引的建立,对于Mysql出现的慢查询,可以用索引提升查询速度。索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行,不使用索引,Mysql将全表扫描,从第一条记录开始,然后读完整个表直到找出相关的行。
例如:pt-mysql-summary --user=root--password=root -h localhost|pt-align 【pt-mysql-summary这个工具后面会讲到,这里为了演示pt-align的作用】
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。
语法和理论转自https://www.runoob.com/mysql/mysql-where-clause.html
#mysqladmin -u root password "new_password";
来源:码农有道 ID:b497155298 本文讲述如何查找数据库里重复的行。这是初学者十分普遍遇到的问题。方法也很简单。这个问题还可以有其他演变,例如,如何查找“两字段重复的行”(#mysql IRC 频道问到的问题) 如何查找重复行 第一步是定义什么样的行才是重复行。多数情况下很简单:它们某一列具有相同的值。本文采用这一定义,或许你对“重复”的定义比这复杂,你需要对sql做些修改。本文要用到的数据样本: create table test(id int not null primary key, da
最近在做题库系统,由于在题库中添加了重复的试题,所以需要查询出重复的试题,并且删除掉重复的试题只保留其中1条,以保证考试的时候抽不到重复的题。
下面这些都是我在工作中总结出来的,希望对大家有帮助,如果有其他的问题或者解决方法可以留言给我。
在这篇文章中,我将介绍如何识别导致性能出现问题的查询,如何找出它们的问题所在,以及快速修复这些问题和其他加快查询速度的方法。 📷 你一定知道,一个快速访问的网站能让用户喜欢,可以帮助网站从Google
下划线通配符是只能匹配单个字符,而不是多个字符。一个_只能匹配一个字符,不能多也不能少
相信很多人对于MySQL的索引都不陌生,索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
人和人交流需要语言,人和数据库交流也需要语言,而这个专门特定为程序员和数据库打交道的语言就是 SQL 语言。
索引在数据库中的作用是快速找出某个列中一个特定值的行,不使用索引的话,MySQL必须从第一条记录遍历到相关行,表越大,花费的时间越多,但是如果有索引,就能快速的到达某个位置去搜索数据文件,索引对于优化数据库查询速度有着不可替代的作用,本文主要给大家讲解一下MySQL数据库中,索引的优缺点,分类以及设计原则。
英文单词DataBase,简称DB。按照一定格式存储数据的一些文件的组合。 顾名思义:存储数据的仓库,实际上就是一堆文件。这些文件中存储了具有特定格式的数据。
SQL:Structured Query Language,结构化查询语言。
常见的MySQL主要有两种结构:Hash索引和B+ Tree索引,我们使用的是InnoDB引擎,默认的是B+树
可以通过LIMIT <M> OFFSET <N>子句实现。每次显示最多 M 条,从第 N 条记录开始算
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。
在像 Web 服务这样需要快速响应的应用场景中,SQL 的性能直接决定了系统是否可以使用;特别在一些中小型应用中,SQL 性能更是决定服务能否快速响应的唯一标准
1. 之前我们所学的都是DDL语句,接下来所学的才是真正的DML语句。 插入数据的sql语句就是insert into table_name (column1, column2, ……) values (data1, data2, ……),values左边的括号不加时,默认代表对表的所有列进行插入,不忽略任何一列,加上括号时,可以自己指定某些列进行插入,但值得注意的是如果某些列没有default约束,你还将其忽略进行数据插入的话,则插入数据的操作一定会失败。values右边的括号个数表示向表中插入几行的数据,括号中用逗号分隔开来的数据分别一 一对应表中的列字段。
出现性能问题的一个常见的迹象是用户的应用程序出错,此时,用户需要跟踪从应用程序到数据库的组件,确定问题出在哪里?此外,问题也可能由应用程序和数据库之外的因素引起,例如,大量的通信导致路由或者交换机崩溃或超载,应用程序与数据库的连接发生中断。大量的磁盘操作引起的I/O中断。
在 SQL 优化中,索引是至关重要的一环,能给查询效率带来质的飞跃,但是索引并不是万能的,不合理的索引设计甚至会拖慢查询效率。本文将详细介绍索引的概览和分类,并讨论使用索引时应该权衡的要素,关于索引底层实现的内容将在下一篇文章 MySQL 索引结构 中介绍。
索引在数据库中可以说是相当重要的一块知识点了,也是面试经常被问的,这篇文章就总结一下索引相关的知识点,包括索引的底层实现原理,索引的分类,最左匹配原则等。
4)讲一下一个变量从产生到结束所经历的过程,讲一下字符串常量的过程?5)将一下线程安全问题产生的原因?
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