一个15万余条的库，查询5条数据，居然要8秒以上 搜索Google，网上基本上都是查询max(id) * rand()来随机获取数据。...解决办法只能是每次查询一条，查询5次。即便如此也值得，因为15万条的表，查询只需要0.01秒不到。...上面的语句采用的是JOIN，mysql的论坛上有人使用 代码如下: SELECT * FROM `table` WHERE id >= (SELECT FLOOR( MAX(id) * RAND()...我在最开始测试的时候，就是因为没有加上MIN(id)的判断，结果有一半的时间总是查询到表中的前面几行。...完整查询语句是： 代码如下: SELECT * FROM `table` WHERE id >= (SELECT floor( RAND() * ((SELECT MAX(id) FROM `table
要选择前10条记录，请在MySQL中使用LIMIT。...让我们首先创建一个表-mysql> create table DemoTable -> ( -> PageNumber text -> ); 使用插入命令在表中插入一些记录-mysql> insert...values(‘Page-3’); mysql> insert into DemoTable values(‘Page-4’); mysql> insert into DemoTable values...7’); mysql> insert into DemoTable values(‘Page-8’); mysql> insert into DemoTable values(‘Page-9’); mysql...Page-11 | | Page-12 | | Page-13 | | Page-14 | +————+ 14 rows in set (0.00 sec) 以下是选择前10条记录的查询
1、子查询，查询出的数据随便起一个别名，然后根据分组和条件查询出的数据，作为一个具有一列的一个表，然后外面的查询查询这个数据表的这一列的总数，即可。
当mysql left join 或者 right join 时,有时候会发现count(*)是无法统计正确数据的 主要原因是因为,left 与right join的特性问题 例如我需要查询所有有提现记录的会员总数...会员总数为49条,如果要增加分页的话,就必须先统计出条数 SELECT count(*) FROM chenrui_users u LEFT JOIN chenrui_money_log as...,将会统计出left join的数据 ?...那该怎么统计这个数据呢?...mysql子查询则可以统计出该结果 select count(*) FROM ( SELECT u.id FROM chenrui_users u LEFT JOIN chenrui_money_log
数据库在web开发的时候，减少连接次数可以降低数据库负载，所以一次连接，多数据操作可以有效的优化数据库。...name varchar(10), sex varchar(10) ); create table test1( name varchar(10), sex varchar(10) ); 多条数据同时插入...'),('xiao2','nan2'); 或者： insert into test values('xiao','nan'),('xiao1','nan1'),('xiao2','nan2'); 多条数据更新...多表同时查询： select name,sex from test,test1 我们将在test和test1表中分别去除test的name值和test1的sex值，当然可能这个例子并不是很好的能够反映这个多表查询的作用...假设这张表其中是一个员工档案表，另外一个是员工体测表，假设存在这两张表，我们进行一个多表查询，设置where条件为id相同，那么我们在一次查询中则可把数据进行一个清晰的统计，可以看到员工名并且可以看到对应体测的成绩是否合格
测试环境： SpringBoot 2.5 Mysql 8 JDK 8 Docker 首先，多条数据的插入，可选的方案： foreach循环插入 拼接sql，一次执行 使用批处理功能插入 搭建测试环境`...不同的测试 1. foreach 插入 先获取列表，然后每一条数据都执行一次数据库操作，插入数据： @SpringBootTest @MapperScan("com.aphysia.springdemo.mapper...批量处理+分批提交 在批处理的基础上，每1000条数据，先提交一下，也就是分批提交。...我说怎么性能和循环去插入数据差不多。 只有将 rewriteBatchedStatements 参数置为 true, 数据库驱动才会帮我们批量执行 SQL。...，反而变慢了，提交太多次了，拼接sql的方案在数量比较少的时候其实和批处理相差不大，最差的方案就是for循环插入数据，这真的特别的耗时。
最里面的那层select是提取满足要求的所有数据，然后第二层select用于选取前n条数据，最外面的select语句用于选取第m条之后的数据。...#Oracle从目标表中查询第m条到第n条的相应字段 select * from (select tt.*, rownum, rn from (select <想要查询的目标字段...from 目标表 where 筛选条件） tt where rownum < n） where rn > m 第二种方法：使用minus 该方法的思想是找出前n条数据和前...m条数据，然后对两个集合求取差集即可。
select * from tables_name where rownum < 11; 或 select * from tables_name where...
-- 创建1kw 数据量的数据库 create database bigData; -- 部门表 DROP TABLE IF EXISTS `dept`; CREATE TABLE `dept`...set i = FLOOR(100+rand()*10); RETURN i; end $$ select rand_num(); 创建存储过程 -- 定义存储过程 用来像 emp表中插入大量数据...,rand_num(),400,rand_num()); UNTIL i = max_length END REPEAT; COMMIT; # 提交 end $$ -- 向表中插入1000万条数据...call insert_emp(1000,10000000)； -- 定义存储过程 用来像 dept表中插入大量数据 -- start 开始数， max_length 最大长度 delimiter...rand_string(10),rand_string(8)); UNTIL i = max_length END REPEAT; COMMIT; # 提交 end $$ -- 向表中插入10万条数据
测试必备的Mysql常用sql语句系列 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html 前言 实际工作中，我们的数据表数据肯定都是万级别的，如果每次都把所有数据查出来...，不仅会增加查询的时间成本，还会给数据库服务器造成很大的压力 通过limit限制每次返回的数据量，可以有效减少查询时间和数据库压力 limit的三种用法 指定初始位置 不指定初始位置 结合offset使用...确认测试表里有什么数据，方便后面的栗子做对比 ?...limit指定初始位置的栗子 语法格式 LIMIT 初始位置，记录数 知识点 初始位置从0开始 初始位置和记录数都必须为正整数 从第3条记录开始，一共返回两条记录 select * from yyTest...limit + offset组合使用的栗子 语法格式 LIMIT 记录数 offset 初始位置 知识点 和 用法一样，只是多了个offset，参数位置换了下而已 limit 初始位置, 记录数 从第
fa_pass_log p1 WHERE p1.province_id = p.province_id AND p1.user_id > p.user_id ) 未经允许不得转载：肥猫博客 » TP5+原生mysql...语句查询指定日期数据，并取出N条数据
先查询表几条demo数据，名字相同，时间不同 select id,name,create_date from sys_user 20181123171951945.png 方法1：最简单,且字段全部相同...，排除其他字段不同； 先对表按照时间desc排序，在查询该层使用group by 语句，它会按照分组将你排过序的数据的第一条取出来 select id,name,create_date from...a.create_date < create_date ) 方法3：使用内关联的方式 select * from sys_user a inner join ( -- 先查询出最后一条数据的时间
MySQL 数据库使用SQL SELECT语句来查询数据。 你可以通过 mysql> 命令提示窗口中在数据库中查询数据，或者通过 Python来查询数据。...语法 以下为在MySQL数据库中查询数据通用的 SELECT 语法： SELECT column_name,column_name FROM table_name[WHERE Clause][LIMIT...你可以通过OFFSET指定SELECT语句开始查询的数据偏移量。默认情况下偏移量为0。...---- 通过命令提示符获取数据 以下实例我们将通过 SQL SELECT 命令来获取 MySQL 数据表 runoob_tbl 的数据： 实例 以下实例将返回数据表 runoob_tbl 的所有记录:...注：小编已经抓取所有盗墓笔记的章节目录与链接，储存在学习使用的远程mysql数据库中，如需使用远程数据库或者单独创建个人使用的数据库请后台联系小编或者后台回复mysql 抓取的数据存储在dmbj的dmbj
今天介绍一下 MySQL 数据库使用 SELECT 语句来查询数据。 语法 首先，介绍一下语法。...以下为在 MySQL 数据库中查询数据通用的 SELECT 语法： SELECT column1, column2, ......SELECT 语句可以是灵活的，我们可以根据实际需求组合和使用这些子句，比如同时使用 WHERE 和 ORDER BY 子句，或者使用 LIMIT 控制返回的行数。...%' AND table_state = 'true'; -- 解释：使用 AND 运算符和 % 通配符（查询表格名称中带“表格”二字，且表格状态为“true”的数据）。...以上内容即为 MySQL 数据库使用 SELECT 语句来查询数据的简单讲解，下期再见。
一、基本语法下面是查询数据的基本语法：SELECT column1, column2, column3, ...FROM table_name;其中，column1、column2、column3等是要查询的列名...如果要查询所有列，可以使用通配符“*”：SELECT *FROM table_name;二、示例下面是一些查询数据的示例：查询名为“customers”的表格中的所有记录SELECT *FROM customers...查询结果包含该表格中的所有列和所有记录。...查询结果仅包含这三个列和所有记录。...查询结果包含每个国家的记录数和国家名称。
所以的优化并不是绝对，具体得根据业务实际情况 百万条数据快速查询优化技巧 1.应尽量避免在where子句中使用！...，sql是根据表中数据来进行优化查询的，当索引列有大量数据重复时，sql查询可能不会利用索引，如一表中有字段sex,male,female几乎各一半，那么即使在Sex上建了索引也对查询效率起不了作用 13...一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常用到的列上建的索引是否愚必要 14.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要涉及为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。...这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了 15.尽可以的使用varchar/nvarchar代替char/nchar，因为首先变长字段存储空间小，...无需在执行存储过程和触发器的每个语句后在客户端发送DONE_IN_PROC消息 25.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力 26.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理
接上文，本次在较高性能的X86物理机上，做真实生产环境的大数据量导入测试。...test.sh测试结果如下：耗时57分钟Start ...(20220227-12:22:12)Completed.(20220227-13:19:04)可见这个命令行导入方式，即使在实际的高性能生产环境，几千万条数据的导入...121589425857.3000''40601439', 'CF_0105', '113776588.1400', '56815', null, '113776588.1400'然后，执行导入，如下所示：导入3000万条数据...，耗时104秒root@localhost:dbname> LOAD DATA LOCAL INFILE '/u01/mysql/mysql.sql' -> INTO TABLE tablename...数据库，上千万条数据的大量导入，使用LOAD DATA方式导入，一般生产环境耗时1分钟左右。
分页查询 返回总数 SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS * FROM tb WHERE xxx limit M, N; SELECT FOUND_ROWS() AS count; 发布者
一、导入前1000万条数据清库、建库、新建表结构、导入前1000万条数据，结果：■ 1000万行，有2索引导入耗时：16分钟Query OK, 9999966 rows affected, 5920 warnings...(16 min 12.95 sec)Records: 9999966 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 5920可见，导入千万条数据，性能下降明显。...二、导入前2000万条数据清库、建库、新建表结构、导入前2000万条数据，结果：■ 2000万行，无 索引导入耗时：45分钟Query OK, 19999966 rows affected, 5920...三、导入后面的1000万条数据由于一次导入千万条数据性能较低，因此决定把后面的1000万行，拆分为两部分，分两次导入，如下操作：split -l 6000000 mysql_ab mysql_ab_得到两个文件...五、总结纵观以上测试，导入3000万条数据耗时73分钟，如果将SQL文件拆分为单个文件500万条以内，可能会耗时更短，也许能控制在60分钟以内，如果电脑配置更高，则会更快。
对于传统的关系数据库如oracle，在大量数据导入方面的效率，我们一般有一个大概的认知，即1分钟以内可以导入千万条数据，而对于MySQL数据库，普遍观点以为性能相对较差，尤其时对于千万级别的数据量，几十分钟...在普遍去IOE的今天，最难的去O也已经势在必行，所以探讨测试一下MySQL的大数据量导入非常有必要。...事实上我们的各个新建项目由于采用了MySQL数据库，在备份恢复时，便会面临大量数据的逻辑导出与导入需求。...行获取行号 do echo "\$line" sed -i ''\$line'a '"\$var1""\n""\$var2"'' \$filename # 向文件插入两行，分别是"COMMIT;"和"...好，现在你还会说，MySQL数据库大批量数据导入性能较差吗？下一步继续测试这3000万条数据全部导入的情况。
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