关系型数据库中的索引,能够提升数据检索的效率,是提升性能的主要途径,GreatSQL开源社区推送的这篇《MySQL 常见索引类型介绍》,介绍了在MySQL中常见的几种索引。
MySQL 主要索引类型有如下几种: 1.主键索引 2.唯一索引 3.普通索引 4.空间索引 5.全文索引 假设有如下一张表 CREATE TABLE `t1` ( `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `u1` int unsigned NOT NULL DEFAULT '0', `u2` int unsigned NOT NULL DEFAULT '0', `u3` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '',
其中: (@i:=@i+1)代表定义一个变量,每次增加1,整体业务就是查询表数据同时根据sales_performance倒序后赋予排名。
假设建立一个支持邮箱登录的用户表,对于邮件字段来说,可以有以下几种建立索引的方式:
哈喽,好久没更新啦。因为最近在面试。用了两周时间准备,在 3 天之内拿了 5 个 offer,最后选择了广州某互联网行业独角兽 offer,昨天刚入职。这几天刚好整理下在面试中被问到有意思的问题,也借此机会跟大家分享下。
#!/bin/bash cat `ls | grep SDU` | awk -F" " '{print $1}' |sort | uniq -c | awk -F" " '{print $2}' > name.txt # 由于三张表的名字是乱的,先赛选出所有名字存入name.txt 文件 # sort 分组,uniq -c 分组计算个数 ca
当进行分页时,MySQL 并不是跳过 offset 行,而是取 offset+N 行,然后放弃前 offset 行,返回 N 行。例如 limit 10000, 20。mysql排序取出10020条数据后,仅返回20条数据,查询和排序的代价都很高。那当 offset 特别大的时候,效率就非常的低下,所以我们要对sql进行改写
本文主要讲解在 Node.js 里如何连接 MySQL ,并分别操作一下 增删改查 。
如果 email 不建索引,那么就只能全表扫描,如果 email 这个字段是哪个没有索引,那么这个语句只能做全表扫描。
当更新一个数据页时, 若这个数据也在内存中, 就直接更新, 但是如果这个数据页不在内存中, 在不影响数据一致性的前提下. innodb会将这些更新操作缓存在change buffer中, 这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了. 下次查询的时候, 将数据页读入内存, 然后执行change buff中与这个页相关的操作.
也出现 Using index, 但是此时Extra中出现了 Backward index scan,这个代表反向扫描索引,因为在MySQL中我们创建的索引,默认索引的叶子节点是从小到大排序的,而此时我们查询排序时,是从大到小,所以,在扫描时,就是反向扫描,就会出现 Backward index scan。 在MySQL8版本中,支持降序索引,我们也可以创建降序索引。
MySQL是支持前缀索引的,前缀索引的优势就是占用的空间小,这同时带来的损失是,可能会增加额外的记录扫描次数。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
通常在开发中我们需要定义字符串类型的字段,例如用户名或者用户邮箱等。 假设我们在维护一个用户登录系统,用户表的定义:
上次有人问赞赏列表是自动更新的吗?还真不是,一直是定期从支付宝导出然后整理下加上的,虽利用Excel批量操作省很多事,但每次手动更新也不是一劳永逸;
大家在做项目时肯定会遇到列表类的数据,如果在前台一下子展示,速度肯定很慢,那么我们可以分页展示,比如说100条数据,每10条一页,在需要的时候加载一页,这样速度肯定会变快了。
一般情况下,客户端通过传递 pageNo(页码)、pageSize(每页条数)两个参数去分页查询数据库中的数据,在数据量较小(元组百/千级)时使用 MySQL自带的 limit 来解决这个问题:
在MySQL8.0之前的版本中,innodb btree索引中的记录都是严格按照的key的顺序来存储的,但有些时候当我们需要倒序扫描时,效率就会很低。为了解决这个问题,从MySQL8.0版本开始支持在索引Key中倒序存储。你可以按照实际的sql负载来决定如何创建索引,例如你的查询中有Order by a desc, b asc,就可以创建索引key(a desc, b asc),而在8.0之前的版本中则可能需要代价比较大的filesort来进行, 此外逆序扫描Btree也有额外的开销,例如扫描时的page切换,page内扫描,都比正序扫描的开销要大。
这篇博客讲的是SQL server的分页方法,用的SQL server 2012版本。下面都用pageIndex表示页数,pageSize表示一页包含的记录。并且下面涉及到具体例子的,设定查询第2页,每页含10条记录。
6.使用group_concat_max_len系统变量,你可以设置允许的最大长度。 程序中进行这项操作的语法如下,其中 val 是一个无符号整数:
一、数据库管理 1.1查询所有数据库 mysql> show databases; +--------------------+ Database +--------------------+ information_schema-- mysql元数据,基础数据 mysql--mysql配置数据库,其中包含用户信息。(用户名和密码,权限管理) performance_schema--mysql数据库软件的运行数据,日志信息,性能数据 test--测试数据库。空的 +-------------------
查询'admin','baxianwang','shigandang'三个用户的信息
最近帮业务部门梳理业务报表,其中有个需求是就算某指标等待时间最长的前百分之十,其实就是对等待时长进行倒序排序后,取结果集的前百分之十。
如果给定两个参数,第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量,第二个参数指定返回记录行的最大数目。
这是我的第八篇原创文章 上篇文章简单说了下数据库,并教了怎样安装mysql工具和可视化工具,不知道你现在安装好了没?那今天我们继续说mysql,今天说下mysql语句。 进入正题 mysql语句分为两
作为一个后端工程师,想必没有人没用过数据库,跟我一起复习一下MySQL吧,本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第五篇,总结了MySQL索引相关的实践使用问题。
今天介绍两个优化案例,一个是关于min和max这种函数的,另外一个是关于count这个计数函数的。
注意:返回结果为连接参数产生的字符串,如果有任何一个参数为 NULL,则返回值为 NULL。
DROP PROCEDURE IF EXISTS test_insert;--如果存在此存储过程则删掉
前面写过如何部署基于docker的grafana做数据可视化展示,因为常用数据库是mysql,所以数据源以mysql来制作。再使用过程中,有了新的需求。继续补充面版制作方法。
文末有福利 前言 事情的起因是这样的:斗哥经常会发现一些骚气十足的注入规则,不过想要发挥这些注入规则少不了编写py脚本,小表姐作为sqlmap神器的忠实粉丝,决定把斗哥发现的骚气注入规则添加到sqlmap里面于是就有了本次课题,文章采用倒序的方式详解sqlmap注入规则的修改之路。 准备工作 sqlmap的源码版本:1.1.8.5#dev 测试环境:phpstudy(php5.5.38+Apache) 测试脚本: (ps:以下这个脚本是不是很眼熟,没错就是斗哥之前某篇关于order by注入的文
上期文档中我们让mysql开启慢查询日志,收集查询时间比较长的sql,进而通过explain指令查询sql的执行过程,explain能够查看sql是那种数据查询方式以及索引情况。但是有时候使用explain还是无法定位到问题sql,所以在mysql5.037版本之后新增了show profiles和show profile语句的支持,通过hava_profileing指令可以查看当前sql是否支持profiles。
首先要确定什么是最后一条。 是编辑时间最新的为最后一条,还是某个字段数字最大的未最后一条。 比如以时间最大为最后一条,则将符合条件的资料都筛选出来,再按时间排序,再取一笔资料。 SQL如下:
每个地点每天新增一条数据,要根据地点分组查询出每个设备最新的数据(按创建时间倒序)。
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。
mysql 是日常的开发中常用的关系型数据库,除了 CRUD 之外的操作,mysql 也有很多有趣而且巧妙的操作,掌握这些技巧,可以在工作中得心应手、游刃有余。 在本文中会涉及以下内容: mysql 字符串的操作,例如如何使用 concat 拼接更新语句以及 group_concat 的神奇用法。 mysql 中 select 的神奇用法, select 不仅可以用来执行 DQL,还可以用来查询变量和数学运算。 mysql 多列查询配合联合索引的正确用法, 比如 in 的多列查询操作。 涉及时间操作的一些函
MySQL 前景好还是 PgSQL 前景好?一直是一个争论的话题。无论后面谁的市场占有率高,对我们来说,都学学也是不亏的。这节内容就让我们一起走进 PgSQL 的世界。
where & group by & having & order by & limit ⼀起协作
① 分组查询中,select 后面只能出现,在 group by 后出现过的列或者聚合函数。 ② where 是在分组前对记录进行筛选,而 having 是在分组结束后的结果里筛选,最后返回最终查询结果。 ③ having 后所接的字段必须经过过滤(即:该字段必须使用),一般与 group by 连用 ④ 分组查询中,若一个字段在一个组内有多个结果,则后一个结果覆盖前一个结果
现在,几乎所有的系统都支持邮箱登录,如何在邮箱这样的字段上建立合理的索引,是我们今天要讨论的问题。
MySQL 8.0中引入了三个索引方面的新特性,暂且将其称为“索引三剑客”。前面我们已经学习了三剑客之一的函数索引,现在我们来见识一下另外两剑客 - 降序索引和不可见索引。
在MySQL中,我们经常需要操作数据库中的数据。有时我们需要获取表中的倒数第二个记录。这个需求看似简单,但是如果不知道正确的SQL查询语句,可能会浪费很多时间。
查找入职员工时间排名倒数第三的员工所有信息 CREATE TABLE employees ( emp_no int(11) NOT NULL, birth_date date NOT NULL, first_name varchar(14) NOT NULL, last_name varchar(16) NOT NULL, gender char(1) NOT NULL, hire_date date NOT NULL, PRIMARY KEY (emp_no));
3.将学生表和课程表连接,倒序 ,抽取第2,第3名 ,且课程id为 01的课程信息 并按分数归类
思路:入职天数,就是通过当前日期 - 入职日期,所以需要使用datediff函数来完成。
过滤条件在WHERE子句后面,以一定的方式来拼接SQL,全文索引的使用有特定的语法:
查看系统慢sql是否开启 //慢查询时间阈值 > show variables like '%long_query_time%'; //查看慢查询配置情况 > show status like '%slow_queries%'; // 查看慢日志路径 > show variables like '%slow%'; 开启慢日志 > set global slow_query_log=On; > set global long_query_time=1; //设置查看时间超过1秒的查询被记录到日志 > s
返回结果为连接参数产生的字符串。如有任何一个参数为NULL ,则返回值为 NULL。
mongoDB是最接近与关系型数据库的开源NoSQL数据库,几乎绝大多数常用的命令或语句在SQL中都可以找到相应的对应或映射。本文主要与MySQL做了些参照,供大家参考。
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