1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用
一.用户管理: 创建用户: create user '用户名'@'IP地址' identified by '密码'; 删除用户: drop user '用户名'@'IP地址'; 修改用户: rename user '用户名'@'IP地址'; to '新用户名'@'IP地址'; 修改密码: set password for '用户名'@'IP地址' = Password('新密码') 二.库相关操作 查看所有数据库: SHOW DATABASES; 创建数据库 : CREATE DATABASE
Mysql的单张表的最大数据存储量尚没有定论,一般情况下mysql单表记录超过千万以后性能会变得很差.因此,总结一些相关的Mysql千万级大表的优化策略. 1.优化sql以及索引 1.1优化sql 1.有索引但未被用到的情况(不建议) (1)避免like的参数以通配符开头时 尽量避免Like的参数以通配符开头,否则数据库引擎会放弃使用索引而进行全表扫描. 以通配符开头的sql语句,例如:select * from t_credit_detail where Flistid like '%0'\G
http://www.jb51.net/article/31868.htm 以下分享一点我的经验 一般刚开始学SQL的时候,会这样写 复制代码 代码如下: SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 复制代码 代码如下: SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的 复制代码 代码如下: SELECT *
以下分享一点我的经验 一般刚开始学SQL的时候,会这样写 : SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 : SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的: SELECT * FROM table WHERE id >= (SELECT id FROM table LIMIT 1000000, 1) LIM
Mysql 常用 SQL 语句集锦 基础篇 //查询时间,友好提示 $sql = "select date_format(create_time, '%Y-%m-%d') as day from table_name"; //int 时间戳类型 $sql = "select from_unixtime(create_time, '%Y-%m-%d') as day from table_name"; //一个sql返回多个总数 $sql = "select
Mysql 常用 SQL 语句集锦 基础篇 //查询时间,友好提示 $sql = "select date_format(create_time, '%Y-%m-%d') as day from table_name"; //int 时间戳类型 $sql = "select from_unixtime(create_time, '%Y-%m-%d') as day from table_name"; //一个sql返回多个总数 $sql = "select
1.查询条件的先后顺序 有多个查询条件时,要把效率高能更精确筛选记录的条件放在后边.因为MySQL解析sql语句是从后往前的(不知是否准确). 例: select a.*,b.* from UsrInf a,OrgInf b where LogNam='njnydx9' and b.OrgId=a.blnorg SQL语句从后往前解析,把LogNam='njnydx9'换到后边,避免了更多结果集的连接,提高了执行效率 2.in的效率问题 看网上都说in相当于多个条件的or.实际测试后发现in的执
