一个SQL语句,如select * from tablename ,从支持接口进来后,进入连接池后做权限、验证等环节,然后判断是否有缓存,有则直接放回结果,否则进入SQL接口,在查询之前查询优化器进行优化,最后进行解析,查询。并通过存储引擎与文件交互。
使用go进行项目开发,大多数人会使用gorm,但是gorm有一些缺点,我无法接受。于是开发出了aorm,目前能有满足日常开发需求,并且完善了使用文档,希望能够帮助到大家。
InnoDB和MyISAM是许多人在使用MySQL时最常用的两个表类型,这两个表类型各有优劣, 视具体应用而定。基本的差别为:MyISAM类型不支持事务处理等高级处理,而InnoDB类型支持。MyISAM类型的表强调的是性能,其执行数度比 InnoDB类型更快,但是不提供事务支持,而InnoDB提供事务支持已经外部键等高级数据库功能
1)根据 source 和 db 字段来获取 MongoDB 集合内 business_time 最大值。
注意事项:mysql的引擎支持问题,innoDB储存类型支持外键,MYISAMD的储存类型不支持外键
使用select对列进行查询时,不仅可以直接以列的原始值作为结果,而且还可以将列值进行计算后所得值作为查询结果,即select子句可以查询表达式的值,表达式可由列名、常量及算术运算符组成。 查询结果计算列显示“无列名”,一般要给计算列加列标题。 其中:表达式中可以使用的运算符有:加+、减-、乘*、除/、取余%
在MongoDB中我们可以通过aggregate()函数来完成一些聚合查询,aggregate()函数主要用于处理诸如统计,平均值,求和等,并返回计算后的数据结果。
[root@iZ8vbbslxnnj3fheohrwncZ ~]# mysql -
理解:约束是用于限定表的字段的,为了保证数据表的完整性 常见约束:★ (not null)NOT NULL 非空:用于限定某字段为必填项,比如姓名、id等 (default)DEFAULT 默认:用于限定某字段如果没有显式的插入值,默认存储的选项,比如性别、成绩等 (primary key)PRIMARY KEY主键:用于限定某字段是唯一的、非空的,比如学号 (unique)UNIQUE 唯一:用于限定某字段是唯一的,可以为空,比如:座位号 (check)CHECK检查:用于限定某字段必须满足指定条件,比如 check (gender = ‘男’ or gender =‘女’) 但是:mysql不支持 (foreign key)FOREIGN KEY外键:用于限定两个表的关系,比如学员信息表和专业表通过专业编号关联 【面试题】主键和唯一的对比 主键:唯一、非空、一个表至多有一个主键 唯一:唯一、可以为空、一个表可以有多个唯一键
聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值。除 COUNT 以外,聚合函数忽略空值,如果COUNT函数的应用对象是一个确定列名,并且该列存在空值,此时COUNT仍会忽略空值。
MySQL 5.7 对比 5.6 有很多的变化。一个常见的需求:按条件分组后,取出每组中某字段最大值的那条记录。其实就是组内排序的问题,我的做法是:子查询先进行倒序排序,外层查询分组。
公司的业务需求是需要分权限分等级的获取不同的内容,因为原来的角色,权限,分组表已经建好,但是又要实现不同产品需要不同等级不同分组的人员管理,在做数据库查询时,需要得到某字段中包含某个值的记录,但是它也不是用like能解决的,使用like可能查到我们不想要的记录,它比like更精准,查找资料后发现涉及到数据库的特有函数,候mysql的FIND_IN_SET函数就派上用场了,下面来具体了解一下。
首先举个例子来说: 有个文章表里面有个type字段,它存储的是文章类型,有 1头条、2推荐、3热点、4图文等等 。 现在有篇文章他既是头条,又是热点,还是图文,type中以 1,3,4 的格式存储。那我们如何用sql查找所有type中有4的图文类型的文章呢?? 这就要我们的 find_in_set 出马的时候到了。以下为引用的内容:
在MySQL中,varchar和char都是可以存储字符串的类型,并且,在设计数据表时,必须明确的指定长度!
由于客户需求,需要按照汉字的首字拼音排序,项目开发中免不了数据的排序问题,排序中又免不了对中文的处理。今天分享一下如何在mysql中对中文进行排序,介绍下thinkphp连贯操作的order底层原理
在MySQL中,写SQL语句的时候 ,可能会遇到 You can't specify target table '表名' for update in FROM clause 这样的错误
一 运用场景: -- columnName 这里指你的某字段,tablename 这里指你的表名
MySQL数据库是当今最常用的关系型数据库之一。在实际开发中,我们经常需要对表中的数据进行各种操作和处理。本文将介绍如何使用Java代码实现将MySQL表中某字段的所有值转换为小写或大写的功能。通过本文的学习,读者将能够在实际项目中应用该功能,并加深对MySQL和Java的理解。
写这篇随笔的目的是我发现了在上一篇关于My SQL的随笔中存在一些不严谨的代码问题,在这里再次简单的总结一下并加以改进,以代码为主。 # !每行命令必须以分号(;)结尾 先通过命令行进入数据库客户端 mysql -h服务端ip地址 -P(大写)服务端使用的端口,一般为3306 -p(小写) 回车之后输入密码,进入 显示所有数据库 show databases; 创建数据库并设置编码 - 数据库创建时可以设置字符集以及排序规则 - 字符集一般使用utf8的,排序规则一般使用忽略大
count(*) 和count(1) 都是统计行数,而count(col) 是统计col列非null的行数
6 使用Kibana理解数据 Kibana4的功能 搜索词高亮显示 Elasticsearch聚合 Kibana4广泛使用Elasticsearch的聚合和子聚合为可视化提供多种聚合功能。主要包含两种
功能:判断某字段或表达式是否为null,如果为null 返回指定的值,否则返回原本的值 select ifnull(commission_pct,0) from employees;
simple_db.zip 相关联代码:https://github.com/eyjian/mooon/tree/master/common_library/include
Mysql占用CPU过高的时候,该从哪些方面下手进行优化? 占用CPU过高,可以做如下考虑: 1)一般来讲,排除高并发的因素,还是要找到导致你CPU过高的哪几条在执行的SQL,show processlist语句,查找负荷最重的SQL语句,优化该SQL,比如适当建立某字段的索引; 2)打开慢查询日志,将那些执行时间过长且占用资源过多的SQL拿来进行explain分析,导致CPU过高,多数是GroupBy、OrderBy排序问题所导致,然后慢慢进行优化改进。比如优化insert语句、优化group by语句、
作者作为一名大二在校生,因为正在学习网页设计,考虑到后台问题,所以便自学了数据库,可能给大家总结的不是很全,但是一些必要的点肯定会讲到。现在市场上有很多图形化的数据库,没有什么可讲的,读者如果愿意,自行下载研究即可,本文章讲的全是在DOS环境下的一系列操作
本周学习的数据库,有一种明显的感觉,语法简单,基本上不会有大段大段的代码出现,简简单单的几行代码就可以完成我们需要实现的任务,或许是因为我们的任务比较初级吧!嘻嘻!
在mysql中,有时我们在做数据库查询时,需要得到某字段中包含某个值的记录,但是它也不是用like能解决的,使用like可能查到我们不想要的记录,它比like更精准,这时候mysql的FIND_IN_SET函数就派上用场了,下面来具体了解一下。
例3:显示所有的学生信息,先按照年龄从大-->小排序,当年龄相同时按照身高从高-->矮排序
主流数据库包括:MS SQL Server, Oracle,DB2,Informix, Sybase 等。
存储引擎比较 |功能|MyISAM|Memory|InnoDB|Archive| |---|---|---|---|---| |存储限制|256TB|RAM|64TB|None| |支持事务|No|No|Yes|No| |支持全文索引|Yes|No|No|No| |支持数索引|Yes|Yes|Yes|No| |支持哈希索引|No|Yes|No|No| |支持数据缓存|No|N/A|Yes|No| |支持外键|No|No|Yes|No|
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所谓前缀索引,说白了就是对文本的前几个字符建立索引(具体是几个字符在建立索引时去指定),比如以产品名称的前 10 位来建索引,这样建立起来的索引更小,查询效率更快!
Oracle、Mysql、DB2、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access
随着,应用程序的功能越来越复杂,数据量越来越大,如何管理这些数据就成了一个 大问题。
SQL通常在不同的表之间进行连接运算,但是也可以在相同的表中进行运算。macOS中连接数据库:
在任何数据库中统计信息是帮助数据库查询中走更适合的查询路径的基础,MYSQL 8 中持久化的统计信息怎么做,怎么能持久化后提高执行计划的稳定性。
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。
注意一点: 如果原来的字段是空,那么你就不能把该字段修改成可以为空,当然你修改也会报错
索引是帮助数据库高效获取数据的一种数据结构,是基于数据表创建的,它包含了一个表中某些列的值以及记录对应的地址,并且把这些值存在一个数据结构中,常见的有使用哈希表、B+树作为索引。
数据库技术从诞生到现在,在不到半个世纪的时间里,形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域。在现实工作中,我们的软件测试工作通常与数据库密切相关。所以作为一名合格的软件测试岗位工作者对于一些常用的SQL 查询语法必须要掌握:
[mysql]replace的用法(替换某字段部分内容) [mysql]replace的用法
在SQL语句中经常需要进行字符串拼接,以sqlserver,oracle,mysql三种数据库为例,因为这三种数据库具有代表性。
创建库 create database 库名(charset utf8 对库的编码进行设置,不写就用默认值) 库名可以由字母、数字、下划线、特殊字符,要区分大小写,唯一性,不能使用关键字,不能用数字开头,最长128位 查看数据库 注意:在cmd中输入指令是不区分大小写的 show databases; #这查看的是所有的库 show create database db1; #这是查看指定的库 select database(); #这是查看当前的库 选择数据库 USE 数据库名 #相当于在电脑上双击文件夹,进入文件夹 删除数据库 DROP DATABASE 数据库名; 修改数据库 alter database db1 charset utf8; #只能修改库的编码格式
在生产业务常有将 MySQL 数据同步到 ES 的需求,如果需要很高的定制化,往往需要开发同步程序用于处理数据。但没有特殊业务需求,官方提供的Logstash 就很有优势了。 在使用 Logstash 我们应先了解其特性,再决定是否使用:
Flink的Transformation转换主要包括四种:单数据流基本转换、基于Key的分组转换、多数据流转换和数据重分布转换。本文主要介绍基于Key的分组转换,关于时间和窗口将在后续文章中介绍。读者可以使用Flink Scala Shell或者Intellij Idea来进行练习:
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