//1.数据库链接的基本操作(略) //2.创建对象函数(关键部分) sqlConn.Open(); //初始化定义记录条数 ; object obj = sqlComm.ExecuteScalar();//创建对象(ExecuteScalar()函数是获取所查的记录中的第一行第一列数据.) int.TryParse(obj.ToString(), out n);//获取所查询的记录条数 string a = n.ToString();//将记录条数int类型转成string类型,方能在窗体中显

主要思路: 连接mysql数据库,这里数据库需要使用Proxifier来设置代理,然后才能正常连接 获取mysql数据库中某一数据,作为接口的参数信息 将接口返回结果保存至csv数据表中 # -*- coding:utf-8 -*- ''' 主要功能: 1.连接mysql数据库 2.将返回结果保存至本地文件 ''' import pymysql import urllib.request import requests import json class TestMysql(): def __i

主要应用到shell for循环 定义数据库连接信息 HOST_NAME='127.0.0.1' DB_PORT='3306' DB_NAME='数据库名' USER_NAME='root' PASSWD='root' TIME 当前时间戳 $() 注意date中间是有空格的 TIME=$(date '+%s') -s 去掉表头 MYSQL_ETL="mysql -h${HOST_NAME} -P${DB_PORT} -u${USER_NAME} -p${PASSWD} ${DB_NAME} -

存储过程代码: BEGIN IF sex_id =0 THEN SELECT COUNT(*) FROM mybatis.p_user WHERE p_user.sex='女' INTO sex_count; ELSE SELECT COUNT(*) FROM mybatis.p_user WHERE p_user.sex='男' INTO sex_count; END IF; END 条件: IN `sex_id` int,OUT `sex_count` int 执行: SET @sex_co

1.查看数据库表数量SELECT count(TABLE_NAME) FROM information_schema.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA='dbname';  2.获取mysql下所有数据库表的数量 SELECT COUNT(*) TABLES, table_schema FROM information_schema.TABLES GROUP BY table_schema; 3.获取指定数据库的表的数量 SELECT COUNT(*) TABLES, tabl

SELECT HOUR(e.time) as Hour,count(*) as Count FROM error_log e WHERE e.date = '2017-09-02' GROUP BY HOUR(e.time) ORDER BY Hour(e.time); 下面是查询结果截图 在另一篇文章里,我总结了查询每半小时统计一次的方法.Mysql 查询一天中每半小时记录的数量

SELECT HOUR(e.time)as Hour,FLOOR(MINUTE(e.time)/30) as M, COUNT(*) as Count FROM error_log e WHERE e.date = '2017-09-02' GROUP BY FLOOR(MINUTE(e.time)/30),HOUR(e.time) ORDER BY Hour(e.time); floor函数是mysql 的向下取整函数 如 floor(1.2) = 1 以下是运行结果: 要查看每小时统计,请看

Mysql 查询缓存 查询缓存的作用就是当查询接收到一个和之前同样的查询,服务器将会从查询缓存种检索结果,而不是再次分析和执行上次的查询.这样就大大提高了性能,节省时间. 1.配置查询缓存 修改配置文件,修改[mysqld]下的query_cache_size和query_cache_type(如果没有则添加).其中query_cache_size表示缓存的大小,而query_cache_type有3个值,表示缓存那种类  型的select结果集,query_cache_type各个值如下: 0

MySQL查询性能优化 MySQL查询性能的优化涉及多个方面,其中包括库表结构.建立合理的索引.设计合理的查询.库表结构包括如何设计表之间的关联.表字段的数据类型等.这需要依据具体的场景进行设计.如下我们从数据库的索引和查询语句的设计两个角度介绍如何提高MySQL查询性能. 数据库索引 索引是存储引擎中用于快速找到记录的一种数据结构.索引有多种分类方式,按照存储方式可以分为:聚簇索引和非聚簇索引:按照数据的唯一性可以分为:唯一索引和非唯一索引:按照列个数可以分为:单列索引和多列索引等.索引也有多

转载地址:https://segmentfault.com/a/1190000011330649 避免向数据库请求不需要的数据 在访问数据库时,应该只请求需要的行和列.请求多余的行和列会消耗MySql服务器的CPU和内存资源,并增加网络开销.例如在处理分页时,应该使用LIMIT限制MySql只返回一页的数据,而不是向应用程序返回全部数据后,再由应用程序过滤不需要的行.当一行数据被多次使用时可以考虑将数据行缓存起来,避免每次使用都要到MySql查询.避免使用SELECT *这种方式进行查询,应该只

MySQL查询性能优化 MySQL查询性能的优化涉及多个方面,其中包括库表结构.建立合理的索引.设计合理的查询.库表结构包括如何设计表之间的关联.表字段的数据类型等.这需要依据具体的场景进行设计.如下我们从数据库的索引和查询语句的设计两个角度介绍如何提高MySQL查询性能. 数据库索引 索引是存储引擎中用于快速找到记录的一种数据结构.索引有多种分类方式,按照存储方式可以分为:聚簇索引和非聚簇索引:按照数据的唯一性可以分为:唯一索引和非唯一索引:按照列个数可以分为:单列索引和多列索引等.索引也有多

对mysql的优化不在行,搞过几次优化,但是都不是很理想,还是浪费资源太多.一直发现我的mysql的缓存命中率极差,情况良好的时候到达过60-70%,但是运行时间一长,只有10-20%.查了一些资料,关于缓存的一些参数记录 mysql> SHOW VARIABLES LIKE '%query_cache%';+----------+----+| Variable_name                | Value    |+----------+----+| have_query_cache

https://help.aliyun.com/knowledge_detail/41717.html?spm=5176.7841698.2.11.aCvOXJ RDS for MySQL查询缓存 (Query Cache) 的设置和使用 功能和适用范围 原理 限制 设置 验证效果 1. 功能和适用范围 功能: 降低 CPU 使用率 降低 IOPS 使用率(某些情况下) 减少查询响应时间,提高系统的吞吐量 适用范围: 表数据修改不频繁.数据较静态 查询(Select)重复度高 查询结果集小于 1

目录 需求分析 使用示例 模块设计 UML 类图 入口 事务 连接池 连接 查询器的组装 总结 需求分析 本篇我们将通过 Swoole 实现一个自带连接池的 MySQL 查询器: 支持通过链式调用构造并执行 SQL 语句: 支持连接池技术: 支持多协程事务并发执行(协程安全性): 支持连接对象的健康检测: 支持连接对象断线重连: 程序需要可扩展,为未来的改造留好扩展点: 完整项目地址:[协程版 MySQL 查询器](https://github.com/linvanda/mysql) (注:该项

mysql查询过程: 客户端发送查询请求. 服务器检查查询缓存,如果命中缓存,则返回结果,否则,继续执行. 服务器进行sql解析,预处理,再由优化器生成执行计划. Mysql调用存储引擎API执行优化器生成的执行计划进行查询. 返回结果. 优化数据访问: 只获取必要的数据: 是否查询了多余的记录: 多表关联时是否返回了全部列: 是否总是取出全部列(避免select *): 是否重复查询相同的数据(缓存代替). 避免额外的记录扫描:查询开销衡量标准(响应时间.扫描行数.返回行数) 响应时间:服务时

本文简单对比下Solr与MySQL的查询性能速度. 测试数据量:10407608     Num Docs: 10407608 这里对MySQL的查询时间都包含了从MySQL Server获取数据的时间. 在项目中一个最常用的查询,查询某段时间内的数据,SQL查询获取数据,30s左右 SELECT * FROM `tf_hotspotdata_copy_test` WHERE collectTime BETWEEN '2014-12-06 00:00:00' AND '2014-12-10 21

FROM : 通过协程实现mysql查询的异步化 前言 最近学习了赵海平的演讲,了解到facebook的mysql查询可以进行异步化,从而提高性能.由于facebook实现的比较早,他们不得不对php进行hack才得以实现.现在的php5.5,已经无需hack就可以实现了.对于一个web网站的性能来说,瓶颈多半是来自于数据库.一般数据库查询会在某个请求的整体耗时中占很大比例.如果能提高数据库查询的效率,网站的整体响应时间会有很大的下降.如果能实现mysql查询的异步化,就可以实现多条sql语句同

今天发现用mysql_insert_id()获取到的新增记录的id不正确, 虽然发现源代码的事务写的有问题,但是最根本的原因是,我插入数据的id类型是bigint型 获取MySql新增记录ID值的方法有 1.使用语句 mysql_query("select max(id) from user",$link); 2.使用函数msyql_insert_id(); (1)mysql版 int mysql_insert_id ([ resource $link_identifier = NUL

mysql查询中通配符的使用     在mysql查询中经常会使用通配符,并且mysql的通配符和pgsql的存在区别(稍候再讨论),而且mysql中还可以使用正则表达式. SQL模式匹配: “_” 匹配单个字符,”\_” 匹配”_” “%” 匹配任意个字符,包括零个字符 sql模式下的匹配,缺省是忽略大小写的,并且sql模式下的模糊匹配不能使用“=”或”!=”,而使用 like 或 not like. 例如: SELECT * FROM ［user］ WHERE u_name LIKE ‘%三

启用MySQL查询缓存能够极大地减低数据库server的CPU使用率,实际使用情况是:开启前CPU使用率120%左右,开启后降到了10%. 查看查询缓存情况: mysql> show variables like '%query_cache%';  (query_cache_type 为 ON 表示已经开启) +------------------------------+----------+ | Variable_name                | Value    | +-----

在做一些查询时,总希望能避免数据库引擎做全表扫描,因为全表扫描时间长,而且其中大部分扫描对客户端而言是没有意义的.那么,在mysql中有那些方式是可以避免全表扫面?除了通过使用索引列或分区等方式来进行查询的优化之外,还有那些呢? 看了一个老外写的程序,在 MySQL 查询中使用了很多 Limit 关键字,这就让我很感兴趣了,因为在我印象中, Limit 关键字似乎更多被使用 MySQL 数据库的程序员用来做查询分页(当然这也是一种很好的查询优化),那在这里举个例子,假设我们需要一个分页的查询 ,