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...on m.user_id = u.id WHERE ( m.add_time >= '2017-08-27' ) -- group by user_id 统计时group by需要去除 当这时候统计条数是错误的...,将会统计出left join的数据 ?...那该怎么统计这个数据呢?
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。...() 语句，我们期望批量执行的一组 sql 语句拆散，但是执行的时候是一条一条地发给 MySQL 数据库，实际上是单条插入，直接造成较低的性能。...正确的数据库连接： jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?
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
-- 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
Python 中貌似并没有直接返回插入数据 id 的操作（反正我是没找到），但是我们可以变通一下，找到最新插入的数据 #!...如果想要其他的进程也能看到数据，就需要使用 conn.commit() 提交，这样就保证了多进程同时操作数据库而不会冲突 但是多线程并发插入的时候就不行了，因为多线程是共享数据的，而且在 Python...中并没有所谓的真正多线程，建议使用多进程 补充拓展：mysql中插入一条数据后得到插入后的主键id值 ** 当我们涉及多表进行插入操作是,常常需要在程序中等到刚刚插入数据的主键Id, 便与进行多表关联...java.lang.Long" order="AFTER" keyProperty="id" SELECT LAST_INSERT_ID() AS id </selectKey 以上这篇Python3 操作 MySQL...插入一条数据并返回主键 id的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
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。...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()
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。
今天在做一个随机一句英语的接口，但是东西入库了，怎么去出来呢？ 于是百度一下 one = models.one.objects.order_by('?').fi...
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。...\`tablename\` VALUES (//g" mysql2.sqlsed -i "s/);//g" mysql2.sql经过以上自动编辑处理，原SQL文件内容成为如下格式：'40601438'...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。
2020-12-29：mysql中，innodb表里，某一条数据删除了之后，这条数据会被真实的擦掉吗，还是删除了关系？...福哥答案2020-12-29： 答案来自此链接，答案相当详细： 面试的时候受 《MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎 第2版.pdf》这本书的第188页的影响，回答错了。...删除一条记录，数据原有的被废弃，记录头发生变化，主要是打上了删除标记。也就是原有的数据 deleted_flag 变成 1，代表数据被删除。...但是数据没有被清空，在新一行数据大小小于这一行的时候，可能会占用这一行。...这样其实就是存储碎片，要想减少存储碎片，可以通过重建表来实现（例如对于高并发大数据量表，除了归档，还可以通过利用无锁算法Alter修改字段来重建表增加表性能）。 *** 评论
答：在数据里做插入操作的时候，整体时间的分配是这样的： 1、多链接耗时 （30%） 2、多发送query到服务器 （20%） 3、多解析query （20%） 4、多插入操作 （10% * 词条数目...MySQL插入数据在写阶段是独占的，但是插入一条数据仍然需要解析、计算、最后才进行写处理，比如要给每一条记录分配自增id，校验主键唯一键属性，或者其他一些逻辑处理，都是需要计算的，所以说多线程能够提高效率...SQL解析，能够插入多条数据。...mysql数据库 多条SQL语句 public void ExecuteSqlTran(List SQLStringList) { using (MySqlConnection...tx.Rollback(); throw new Exception(E.Message); } } } } 10w条数据大概用时
第一步：准备数据： create table product( p_id int(10) primary key auto_increment, p_name varchar(10),...name9',2), (10,'name10',2), (11,'name11',3), (12,'name12',3); 第二步：查询 需求：按照p_code字段对product表进行分组并取每组的前两条数据...tmp_num:=@tmp_num+1,@tmp_num:=0)表示如果p_code的值等于@tmp_code的话，@tmp_num自增1，这样我们就可以通过'tmp_num'这个字段来获取到每一组的前几条数据
今天遇到一个需求，需要找出最新的一条数据。...insTime FROM tb_weather_city_hour WHERE city = 'xxx' 但是看了一下表，有10w多条数据了...，如果在10w条数据中用MAX函数应该很会慢，而且数据越来越多，有可能100w条。...加索引的如果数据量太大也会慢吧。我想到解决办法是加上一个条件startTime和endTime 就是当日期的开始 也就是00:00:00~23:59:59 这个时间范围的数据就是最新的数据了。...这样在MAX也不会很慢，如果考虑到可能当天内没有数据，开始时间可以向前推几天。
Gorm 连接 mysql 使用的是 github.com/go-sql-driver/mysql 驱动, 但是这个驱动中 clientFoundRows 默认是 false, 也就是说返回的影响条数是实际的影响条数..., 而不是匹配的条数, 也就是说如果要修改的数据和表中数据一样, 就不会返回影响条数, 这和 mysql 官方不一致 mysql 官方 useAffectedRows 默认值是 false, 对应底层
分组后，统计记录条数： SELECT num,count(*) AS counts from test_a GROUP BY num; 查询结果如下： 对num去重后的数量的统计： SELECT...t; SELECT count(DISTINCT num) AS count FROM test_a; 它俩结果一样，都是5；只是一个是子查询（嵌套），一个是内置函数 distinct（）； 数据库结构
、无事务） 3 总结 4 补充 ---- 利用JAVA向Mysql插入一亿数量级数据—效率测评 这几天研究mysql优化中查询效率时，发现测试的数据太少（10万级别），利用 EXPLAIN 比较不同的...所以通过随机生成人的姓名、年龄、性别、电话、email、地址 ，向mysql数据库大量插入数据，便于用大量的数据测试 SQL 语句优化效率。、在生成过程中发现使用不同的方法，效率天差万别。...1、先上Mysql数据库，随机生成的人员数据图。分别是ID、姓名、性别、年龄、Email、电话、住址。...最后得到52W数据，大约耗时两首歌的时间（7~9分钟）。随后，利用mybatis向mysql插入10000数据。...条数据耗时：3872 成功插入1W条数据耗时：3873 成功插入1W条数据耗时：3863 成功插入1W条数据耗时：3819 成功插入1W条数据耗时：3933 成功插入1W条数据耗时：3811 插入10W
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...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
前言 获取结果的第一条数据，可以用first() 截取返回的前几天数据，可以用limit() 截图中间的几个数据用切片操作 first() 取出第一个 first() 会从查询结果中返回第一个值，如果没有结果返回...yy') if obj.first(): print("查询到结果") else: print("未查询到结果") limit() 限制返回条数...limit(1).all() 取出查询结果第一条数据 a = Students.query.order_by(Students.id).limit(1).all() print(a) 如果查询结果为空...，limit() 取值不会报错，返回[] a = Students.query.filter(Students.name == 'xx').limit(1).all() print(a) # 查询结果为空返回...[] 取出前3条数据示例 a = Students.query.limit(3).all() print(a) 切片取值 limit() 只能取出前几条数据，如果想取出中间的，比如第2到3个，可以用切片
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