本人在做测试服务的过程中,开发了一个功能,就是从两个库的两张表从查出来一个账号的login_id和user_id,功能非常简单,就是执行sql语句,处理返回结果,再返回。
一、库操作 创建库:create database 数据库的名字; 删除库:drop database 数据库的名字; 查看当前有多少个数据库:show databases; 查看当前使用的数据库:select database(); 切换到这个数据库(文件夹)下:use 数据库的名字; 二、表操作 2.1 增删改查 增 创建表:create table 表名(字段名 数据类型(长度)); create table day (id int,name char(4)); mysql5.6版本默认是engi
好久没写文章了,今天回来重操旧业。 今天讲的这个主题,是《面试官:谈谈你对mysql索引的认识》,里头提到的一个坑。
前言 这里筑梦师,是一名正在努力学习的iOS开发工程师,目前致力于全栈方向的学习,希望可以和大家一起交流技术,共同进步,用简书记录下自己的学习历程. LAMP环境搭建 [MySQL学习笔记(基础篇)]稍后更新 [MySQL学习笔记(基础篇)]稍后更新 [PHP&MySQL学习笔记(实际应用篇)] 稍后更新 本文阅读建议 1.一定要辩证的看待本文. 2.本文并不会涉及到MySQL详细知识点,只陈述在学习MySQL过程中遇到的关键点. 3.MySQL依照其开发应用分为'基础篇,高级篇,实际应用',根
MySQL 之所以被称之为关系型数据库,是因为可以基于外键定义数据表之间的关联关系,日常开发常见的关联关系如下所示:
假设我们现在要做一个学生管理系统,所以首先确定,会有一个学生表,用于存放学生的信息,像姓名了,年龄了,性别了,等。
之前一篇文章已经谈到了数据库集群之主从集群也就是读写分离,也提到了读写分离其实只是分担了访问的压力,但是存储的压力没有解决。
就是查tableStore失败了,在日志平台查下看到,因为查询参数太长,日志平台直接进行了截断!!!
sql优化是一个大家都比较关注的热门话题,无论你在面试,还是工作中,都很有可能会遇到。
最近开车有点频繁,俗话说常在河边走哪有不湿鞋,今天就给大家说一个前两天的翻车现场。
事务更新 comment_subject,comment_index,comment_content 三张表,其中 content 属于非强制需要一致性考虑的。可以先写入 content,之后事务更新其他表。即便 content 先成功,后续失败仅仅存在一条 ghost 数据。这样做虽然性能没有提升多少,但是content表是有可能替代为KV数据库的。
比如:select * from t_user where username = '' and password '''or 1 =1#
1、打开PLSQL,填写用户名和密码(初始有两个用户sys和system,密码是自己安装oracle数据库时定的),Database选择ORCL(默认数据库,oracle中创建的用户就像是mysql中建的数据库,两者有异曲同工之妙)
1)内连接:join, inner join 2)外连接:left join, left outer join, right join, right outer join, union; 3) 交叉连接:cross join
前几天偶然看到大家在讨论一道面试题,而且答案也不够统一,我感觉蛮有意思,在此就做一个解读,整个过程中确实会有几处反转。
vhr面向的群体范围并不大,并非属于互联网应用,所以市面上鼓吹的高并发,高性能对于这个项目来说并不适用。
优化思路:数据库中不存longtext字段,新增blob字段,将文本在后端压缩为bytep[]存到blob二进制字段中,查询时返回。理由:zip是现在成熟的压缩算法,基于LZ77算法和哈夫曼编码,可以把文本(String)较大程度地压缩为byte[]。注:不建议再把压缩后的byte[] BASE64为String,因为BASE64是一种编码方式。
子查询(嵌套查询) 查询工资高于1号部门平均工资的员工信息 select avg(sal) from emp where deptno=1; select * from emp where sal>2325; 把上面两条合并成一条 select * from emp where sal>(select avg(sal) from emp where deptno=1); 查询拿最高工资的员工信息 select * from emp where sal=(select max(sal) from em
表的生成参考《 3. SQL–数据库基础查询操作》。 前几节所总结的查询,都是基于单张表格进行的,如果单张表格的信息不足以达到查询的目的,就需要将他们组合到一起形成多张表格。
我们平时做项目开发。一开始,通常都先用一张数据表,而一般来说数据表写到2kw条数据之后,底层B+树的层级结构就可能会变高,不同层级的数据页一般都放在磁盘里不同的地方,换言之,磁盘IO就会增多,带来的便是查询性能变差。如果对上面这句话有疑惑的话,可以去看下我之前写的文章。
表中只有一个字段时 count(*) 效率最高,count(列名) 当列名是主键时,它的效率高于 count(1),其他情况 count(1) 效率更高。
前面说完了数据库的DDL,DML和DQL,今天主要来看一下MySQL的多表设计与查询。本篇将带你快速了解MySQL的多表设计与查询,以及了解MySQL事务和索引相关的内容。
勇敢的打工人,新年前最后一天班,接到线上需求。最近把mysql大量数据迁移进入elasticsearch,一切正常,但出现一个bug,当系统停机发布时候,mysql数据库更改的数据,不会被系统监听到,导致数据不一致。
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。
注:每个表中至少要有一个主键。 主键用于唯一地标识表中的每一条记录,可以定义一列或多列为主键。
6 聚合函数 聚合函数是用来做纵向运算的函数: l COUNT():统计指定列不为NULL的记录行数; l MAX():计算指定列的最大值,如果指定列是字符串类型,那么使用字符串排序运算; l MIN():计算指定列的最小值,如果指定列是字符串类型,那么使用字符串排序运算; l SUM():计算指定列的数值和,如果指定列类型不是数值类型,那么计算结果为0; l AVG():计算指定列的平均值,如果指定列类型不是数值类型,那么计算结果为0; 6.1 COUNT 当需要纵向统计时可以使用COUNT()。 l 查
其中对于drop+database+数据库名这个命令记忆尤深,也听教程里的老师再三嘱咐用这个命令要切记谨慎处理,否则是要负刑事责任的。
介绍了为什么MySQL使用B+TREE 而 MongoDB使用B-TREE
前言 这里筑梦师,是一名正在努力学习的iOS开发工程师,目前致力于全栈方向的学习,希望可以和大家一起交流技术,共同进步,用简书记录下自己的学习历程. 全栈开发自学笔记 已开源 深入浅出后端开发(SQL指令笔记) 本文阅读建议 1.一定要辩证的看待本文. 2.本文并不会涉及到MySQL详细知识点,只陈述在学习MySQL过程中遇到的关键点. 3.MySQL依照其开发应用分为'基础篇,高级篇,实际应用',根据本人学习进度更新. 4.本文只阐述学习路线和学习当中的重点问题.需要读者自己使用百度进行拓展学习.
在第一次做机房收费系统时,学生信息和卡的信息是在同一张表中的,而机房收费系统重构时,对数据库进行了重新设计,学生信息和卡的信息被分到了单独的两张表中(遵照三范式设计,减少数据冗余),当我们需要同时查询这两张表中的信息时,按照一般的方法从每张表中单独查询的话会非常麻烦且容易出错,为了减少出错,我们可以把要查询的信息整合到一张虚拟表中,这张虚拟表就是视图。
这里介绍的MySQL相关知识,并不是针对那些想学习DBA的同学,而是针对那些想转行、从事数据分析行业的同学。下面这些知识点,是我学习MySQL数据库时,觉得有必要掌握的一些知识点。
Mysql是一种关系型数据库,可以很好地支持大数据量的存储,但是一般来说,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度舍得尽可能小。
上篇文章,我们基于『数据库』做了一个宏观上的介绍,你应当了解到数据库是在何种背景下,为了解决什么样的问题而诞生的,以及在具体实现下又可以划分哪些中类型。
上一节内容学习了关于数据表的基本操作,也就是针对单表的增删改查以及创建和删除,而在实际开发中,往往是多表联合操作,尤其是插入和查询用的最多,而这两步都要经过一个“筛选”的过程,这个过程要根据具体业务逻辑,综合不同的表,查询后决定是否满足插入或其他条件。
注:同构关联的表出自同一个地方,比如说两张表都来自Oracle数据库;异构关联的表出自不同地方,比如说一张表来自Oracle数据库,一张表来自于MySQL数据库。
大家好上节介绍了重复项查询,继续介绍选择查询中的不匹配项查询,不匹配查询也是在查询向导中创建。
在公司实习的时候,导师分配了SQL慢查询优化的任务,任务是这样的:每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法,或者新增索引。
点击关注公众号,Java干货及时送达 这是一条标准的查询语句: 这是我们实际上SQL执行顺序: 我们先执行from,join来确定表之间的连接关系,得到初步的数据 where对数据进行普通的初步的筛选 group by 分组 各组分别执行having中的普通筛选或者聚合函数筛选。 然后把再根据我们要的数据进行select,可以是普通字段查询也可以是获取聚合函数的查询结果,如果是集合函数,select的查询结果会新增一条字段 将查询结果去重distinct 最后合并各组的查询结果,按照order by的条
存储引擎是MySQL中特有的一个术语,其它数据库中没有。(Oracle中有,但是不叫这个名字)存储引擎这个名字高端大气上档次。实际上存储引擎是一个表存储/组织数据的方式。 不同的存储引擎,表存储数据的方式不同。
MySQL进阶主外键讲解 1.什么是外键: 主键:是唯一标识一条记录,不能有重复的,不允许为空,用来保证数据完整性 外键:是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值,用来和其他表建
当前创建的 数据库 testForTable 字符集和校验集分别为 utf8 和 utf8_general_ci,这是由配置文件中的默认编码集决定的
大家好,上节介绍了Access数据库查询设计的界面,本节主要介绍下查询设计的主要步骤。
非常抱歉哈,前几天休清明节,一直在开车,顺道看了一场开心麻花的节目《谈判专家》,一直认为喜剧是外表喜性人的天堂,现在才知道美女也可以演的这么搞笑。尤其是朱迪的大长腿。
外连接分为左外连接、右外连接、和全外连接。左外连接是左边的表不加限制,里面的数据全部显示出来,而右边则是符合条件的才显示,不符合条件的不显示。
索引被用来快速找出在一个列上用一特定值的行。没有索引,MySQL 不得不首先以第一条记录开始,然后读完整个表直到它找出相关的 行。表越大,花费时间越多。 添加索引是给某一个字段,或者说某些字段添加索引。
相当一部分大数据分析处理的原始数据来自关系型数据库,处理结果也存放在关系型数据库中。原因在于超过99%的软件系统采用传统的关系型数据库,大家对它们很熟悉,用起来得心应手。
今天优化了一个,join关联查的语句,需要优化join的语句,那我们肯定得了解他的一个执行过程。正所谓知己知彼,百战百胜!!
Hash Join作为表连接的基础连接类型,各大关系型数据库(譬如Oracle、sqlserver、Postgres等)很早都支持了Hash Join这种连接类型。作为关系型数据库领域的领袖,Oracle数据库支持三种主流的连接类型:Nested Loop Join、Hash Join 和 Sort Merge Join。而作为最流行的关系型数据库的MySQL 却一直没有支持Hash Join,这点一直为人诟病。千呼万唤始出来,MySQL 8.0.18开始终于支持了Hash Join的连接算法。MySQL 8.0 的所有新特性中,Hash Join 曾经最让我期待的一个新特性。
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