相信每个人在写代码时都有遇到过要获取MYSQL表里数据行数的情况,多数人获取数据表行数时都用COUNT(*),但同时也流传了不少其他方式,比如说COUNT(1)、COUNT(主键)、COUNT(字段)。到底哪种方式MYSQL执行起来更快也是众说纷纭,其实之前我也不知道到底哪个执行起来快,到底谁说的对(笑哭)。好在最近在认真学习极客时间的MySQL专栏,其中专门有一节是对这个问题的讨论,看完后也是解除了长久以来的疑惑。
随机获取数据的业务场景,想必大家都有遇到过,今天我们分析一下如何正确的显示随机消息.
jdbc(java database connectivity)为java开发者使用数据库提供了统一的编程接口,它由一组java类和接口组成。
尝试使用联合注入失败,并且限制了select|update|delete|drop|insert|where|\./i
1、交互类型 1、安装引入模块 安装mysql模块,在windows和ubuntu中 windows里安装mysql模块 Linux里安装mysql模块 在文件中引入模块 import pymysq
在gorm中,要想从数据库中查找数据有多种方法,可以通过Find、Take和First来查找。但它们之间又有一些不同。本文就详细介绍下他们之间的不同。
多个并发的事务对同一行数据进行更新,且更新的数据是基于这一行数据更新前的数据计算的结果,造成了此行数据更新的问题。
在上一篇文章《MySQL常见加锁场景分析》中,我们聊到行锁是加在索引上的,但是复杂的 SQL 往往包含多个条件,涉及多个索引,找出 SQL 执行时使用了哪些索引对分析加锁场景至关重要。
1.交互类型 1.安装引入模块 安装mysql模块,在windows和ubuntu中 windows里安装mysql模块 Linux里安装mysql模块 在文件中引入模块 import pymysq
4.JDBC的目标是使Java程序员使用JDBC可以连接任何提供了JDBC驱动程序的数据库系统
日常开发中,获取数据的总数是很常见的业务场景,但是我们发现随着数据的增长count(*)越来越慢,这个是为什么呢,
MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统,具有强大的数据存储和查询功能。在某些情况下,我们需要以一种逐行或逐批处理的方式来访问查询结果集,这时MySQL游标(Cursor)就派上了用场。本文将深入探讨MySQL游标的作用、用法以及适用场景,帮助您更好地理解和应用这一数据库技术。
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-locking.html
| 作者 肖泽凡,腾讯TEG研发管理部小小后台攻城狮一枚,负责腾讯敏捷产品研发平台TAPD的基础功能的开发和维护,热爱技术,喜欢分享,文章首次发表于SegmentFault,博客名“X先生”,欢迎与我交流~ ---- 在数据库中join操作被称为连接,作用是能连接多个表的数据(通过连接条件),从多个表中获取数据合并在一起作为结果集返回给客户端。例如: 表A: idnameage1A182B193C20 表B: iduidgender11F22M 通过连接可以获取到合并两个表的数据: select A
有时候,我们执行一条查询语句的时候,往往会得到N条返回结果,执行sql语句取出这些返回结果的接口(起始点),就是游标。沿着这个游标,我们可以一次取出一行记录。
可能你会一脸懵逼,But 实际上,其实考的就是 join 这个知识点,不难,看完这篇文章你就会啦~
MySQL count() 函数我们并不陌生,用来统计每张表的行数。但如果你的表越来越大,且是 InnoDB 引擎的话,会发现计算的速度会越来越慢。在这篇文章里,会先介绍 count() 实现的原理及原因,然后是 count 不同用法的性能分析,最后给出需要频繁改变并需要统计表行数的解决方案。
“SELECT COUNT( * ) FROM TABLE” 是个再常见不过的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用规范中,我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎,在此前提下,COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N),其中 N 为表的行数。
SELECT COUNT( * ) FROM TABLE 是个再常见不过的 SQL 需求了。
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?
隔离性的实现原理就是锁,因而隔离性也可以称为并发控制、锁等。事务的隔离性要求每个读写事务的对象对其他事务的操作对象能互相分离。
之前做过一些项目会用到MySQL中的事物,也会根据需要配置事物的隔离级别,比如下图在切面中添加事物:
使用 select count() from t。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。随着系统中记录数越来越多,这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了,MySQL 怎么这么笨啊,记个总数,每次要查的时候直接读出来,不就好了吗。那么今天,我们就来聊聊 count() 语句到底是怎样实现的,以及 MySQL 为什么会这么实现。然后,我会再和你说说,如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求,业务设计上可以怎么做。
在探索数据库优化的广阔领域中,我们不可避免地会遇到一系列独特的概念和技术。其中之一就是MySQL的多范围读取(Multi-Range Read, MRR)。
在MySQL 5.1之前的版本中,默认的搜索引擎是MyISAM,从MySQL 5.5之后的版本中,默认的搜索引擎变更为InnoDB。
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,适用于交互式分析查询,数据量支持GB到PB字节。 Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。
mysql锁机制分为表级锁和行级锁,本文就和大家分享一下我对mysql中行级锁中的共享锁与排他锁进行分享交流。
此时还会有一个异步线程不断的捞起未发送(state=0)的短信数据,执行发短信操作,发送成功之后state字段会被置为1(已发送)。也就是说未发送的数据会不断变少。
在之前的一篇文章 《TiDB 源码阅读系列文章(四)INSERT 语句概览》 中,我们已经介绍了 INSERT 语句的大体流程。为什么需要为 INSERT 单独再写一篇?因为在 TiDB 中,单纯插入一条数据是最简单的情况,也是最常用的情况;更为复杂的是在 INSERT 语句中设定各种行为,比如,对于 Unique Key 冲突的情况应如何处理:是报错?是忽略当前插入的数据?还是覆盖已有数据?所以,这篇会为大家继续深入介绍 INSERT 语句。
当MySQL使用一个索引来检索表中的行时,可以使用ICP作为一种优化方案。不使用ICP时,存储引擎通过索引检索基础表中的行并将符合WHERE条件中的行返回给客户端。启用ICP后,如果只需要通过索引中的列就能够评估行是否符合WHERE中的一部分条件,MySQL将这部分WHERE条件下推到存储引擎中,然后存储引擎评估使用索引条目来评估下推的索引条件,并只从表中读取符合条件的行。ICP可以减少存储引擎访问基础表的次数以及MySQL访问存储引擎的次数。
EXPLAIN 工具能用于获取查询执行计划,即分析 MySQL 如何执行一个 SQL 语句。我们可以通过使用EXPLAIN 去模拟优化器执行 SQL 语句,从而分析 SQL 语句有没有使用索引、是否采用全表扫描方式、判断能否更进一步优化等。我们可以根据EXPLAIN 输出的数据来分析如何优化查询语句,提升查询语句的性能瓶颈。
SELECT COUNT( * ) FROM t是个再常见不过的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用规范中,我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎,在此前提下,COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N),其中 N 为表的行数。
今天分享一下MySQL中的sum函数使用。该函数已经成为大家操作MySQL数据库中时常用到的一个函数,这个函数统计满足条件行中指定列的和,想必肯定大家都知道了,本身就没什么讲头了,这篇文章主要是通过几个小案例深入了解一下该函数,以及在做MySQL查询时如何使用sum函数做优化。
相信有开发或DBA小伙伴,对于mysql处理多表关联方式或者说性能方面一直不太满意,对于开发提交的join查询,一般都是比较抗拒的,从而建议将join进行拆分,避免join带来的性能问题,同时也避免了程序与数据库带来网络开销的问题
两个表 t1 和 t2 , 一样的,包括索引信息 a 字段有索引 b字段没有索引。
MySQL 的二进制日志(binlog)有三种不同的格式,通常被称为 binlog 模式。这三种模式分别是 Statement 模式、Row 模式和Mixed 模式。
我们之前学习数据库都是在 Linux 的 mysql 客户端下以纯命令行的方式操作的,但其实,我们也可以使用 C/C++/Java/Python 等语言来连接数据库,向 mysqld 下达 sql 语句并获取执行结果。不过,在这之前,我们需要先安装 MySQL 对应的库,这里我们以 C 语言连接数据库为例。
ResultSet 查询结果对象 中 封装了 SQL 查询语句的 返回结果 , 执行下面的函数查询 数据库 , 返回的就是该对象 ;
mvcc机制是mysql解决事务问题一项重要机制,通过这个机制,mysql解决了关于事务的问题:脏写、脏读、重复读的问题,但是默认的不可重复读的情况下还是会出现幻读的问题。
大体来说,MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分,不同的存储引擎共用一个 Server 层。
文章末尾提出了事务因并发出现的问题有哪些? 本篇将着重讲述这个问题的前因后果及解决方式。
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。
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