--mysql 导出数据时,  数字类型的列如果位数过长,变为科学技术发问题  concat('\t',a.IDCARD_NO)     例子: select   concat('\t',a.IDCARD_NO)   from   表a  as  a

近期有一个业务需求,多台机器需要同时从Mysql一个表里查询数据并做后续业务逻辑,为了防止多台机器同时拿到一样的数据,每台机器需要在获取时锁住获取数据的数据段,保证多台机器不拿到相同的数据. 我们Mysql的存储引擎是innodb,支持行锁.解决同时拿数据的方法有很多,为了更加简单,不增加其他表和服务的情况下,我们考虑采用select... for update的方式,这样X锁锁住查询的数据段,表里其他数据没有锁,其他业务逻辑还是可以操作. 这样一台服务器比如select .. for upda

因为 客户 需要导入 虚拟商品的卡号 excel已经是文本形式的单元格格式了 但是 到后台 java代码去获取的时候 仍然是 科学计数法格式 先找到以下资料做参考:http://love-66521.iteye.com/blog/1682787

再导出CSV表格时发现数字超过一定长度后会缩写成科学计数法,对于手机号和身份证就比较尴尬了. 在网上找了一下,大部分都是加"'"将数字转换为字符串,但是纠结于导出的数字前面有个单引号,不知道怎么去了,所有没用这种方法. 还有一些定义导出数据类型的. 以上完全是为了凑齐150字来发到首页. 最终找到一个比较好的方法,就是再数字前加上制表符"\t"注意双引号,拼接字符串来实现.

在toad中->view->option->data->display large number in scientific notation,不选择该选项即可. (在pl/sql developer中->tools->preferences->sql windows->number fields tochar,选中该选项即可.)

1. 检查该字段是否为double类型,如果是,请改成BigDecimal 2.如果是导出excel里面为科学计数法,原页面正常,是因为excel设置的原因,请参考https://jingyan.baidu.com/article/0bc808fc0151681bd485b915.html

php面试专题---MYSQL查询语句优化 一.总结 一句话总结: mysql的性能优化包罗甚广: 索引优化,查询优化,查询缓存,服务器设置优化,操作系统和硬件优化,应用层面优化(web服务器,缓存)等等. 1.mysql建立索引的几个准则? 1.合理:合理的建立索引能够加速数据读取效率,不合理的建立索引反而会拖慢数据库的响应速度. 2.适量:索引越多,更新数据的速度越慢. 3.分布式缓存:当你的程序和数据库结构/SQL语句已经优化到无法优化的程度,而程序瓶颈并不能顺利解决,那就是应该考虑使用诸

为了给高并发情况下的mysql进行更好的优化,有必要了解一下mysql查询更新时的锁表机制. 一.概述 MySQL有三种锁的级别:页级.表级.行级.MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁(table-level locking):BDB存储引擎采用的是页面锁(page-level locking),但也支持表级锁:InnoDB存储引擎既支持行级锁(row-level locking),也支持表级锁,但默认情况下是采用行级锁. MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下: 表级锁:开销小,加

Mysql 查询缓存总结 MySQL查询缓存解释 缓存完整的SELECT查询结果,也就是查询缓存.保存查询返回的完整结果.当查询命中该缓存,mysql会立刻返回结果,跳过了解析.优化和执行阶段, 查询缓存系统会跟踪查询中涉及的每个表,如果这些表发生变化,那么和这个表相关的所有数据都将失效 命中条件 Mysql判断缓存命中的方法很简单:缓存存放在一个引用表中,通过一个哈希值引用,这个哈希值包括如下因素,即查询本身.当前要查询的数据库.客户端协议的版本等一些都有可能影响返回结果信息. 当判断查询缓存

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

不使用索引原文 : http://itlab.idcquan.com/linux/MYSQL/918330.html MySQL查询不使用索引汇总 众所周知,增加索引是提高查询速度的有效途径,但是很多时候,即使增加了索引,查询仍然不使用索引,这种情况严重影响性能,这里就简单总结几条MySQL不使用索引的情况 如果MySQL估计使用索引比全表扫描更慢,则不使用索引.例如,如果列key均匀分布在1和100之间,下面的查询使用索引就不是很好:select * from table_name where

MYSQL查询语句大全集锦 1:使用SHOW语句找出在服务器上当前存在什么数据库: mysql> SHOW DATABASES; 2:2.创建一个数据库MYSQLDATA mysql> CREATE DATABASE MYSQLDATA; 3:选择你所创建的数据库 mysql> USE MYSQLDATA; (按回车键出现Database changed 时说明操作成功!) 4:查看现在的数据库中存在什么表 mysql> SHOW TABLES; 5:创建一个数据库表 mysql&

本文首先介绍了MySQL的查询计划中ken_len的含义:然后介绍了key_len的计算方法:最后通过一个伪造的例子,来说明如何通过key_len来查看联合索引有多少列被使用. key_len的含义 在MySQL中,可以通过explain查看SQL语句所走的路径,如下所示: mysql> create table t(a int primary key, b int not null, c int not null, index(b));Query OK, 0 rows affected (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

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

为了给高并发情况下的mysql进行更好的优化,有必要了解一下mysql查询更新时的锁表机制. 一.概述 MySQL有三种锁的级别:页级.表级.行级.MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁(table-level locking):BDB存储引擎采用的是页面锁(page-level locking),但也支持表级锁:InnoDB存储引擎既支持行级锁(row-level locking),也支持表级锁,但默认情况下是采用行级锁. MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下: 表级锁:开销小,加

MySQL查询 DQL(Data Query Language ) 1.排序查询 # 语法: select 字段 from 表名 order by 字段1 [降序/升序],字段2 [降序/升序],....; # 排序方式:DESC 降序 ,ASC 升序.不加排序方式的时候,默认使用ACS!! order by 后面的字段是排序的条件,只有第一个条件的值相同时,才会使用后面的值进行比较排序 2.聚合函数 :对数据表中的一整个字段数据进行纵向计算操作. ​ ①count :计算总个数 ​ ②sum:

为什么查询会慢? 响应时间过长.如果把查询看做是一个任务,那么它由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间.如果要优化查询,实际上优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少子任务的执行次数,要么让子任务运行得更快. 查询的生命周期: 客户端->服务器->服务器上解析->生成执行计划->执行->返回结果给客户端. 其中”执行”包括大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序.分组等. 慢查询:优化数据访问 查询性能低下最基本的原因:访问的数据太多.

一.前言 在当今的各种系统中,缓存是对系统性能优化的重要手段.MySQL Query Cache(MySQL查询缓存)在MySQL Server中是默认打开的,但是网上各种资料以及有经验的DBA都建议生产环境中把MySQL Query Cache关闭.按道理,MySQL Server默认打开,是鼓励用户使用缓存,但是大拿们却建议关闭此功能,并且国内各个云厂商提供的MySQL云服务中默认都是关闭这个功能,这是为什么?他们在使用中遇到了什么坑?本文将会从以下几方面来详解MySQL Query Cac

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 查询练习 ---创建班级表 create table class( cid int auto_increment primary key, caption ) )engine=innodb default charset=utf8; ---创建学生表 create table student( sid int auto_increment primary key, sname ), gender ) default '男', class_id int )engine=innodb d