1 Mysql解析json字符串  解决方法:JSON_EXTRACT(原字段,'$.json字段名') 执行SQL: SELECT JSON_EXTRACT( t.result,'$.row'), JSON_EXTRACT( t.result,'$.value'), JSON_EXTRACT( t.result,'$.criteria') from t.test  t  查询结果: 2 mysql解析json数组 示例: SELECT JSON_EXTRACT( JSON_EXTRACT( t

mysql查询的时候会将\干掉,可以用mysql的like通配符来做like '%\u5f20\u4e09%'变成like '%_u5f20_u4e09%'

在操作mysql时,经常需要将字符转换成数字,这一步虽然简单,但不常用的话也很容易忘记,现将在网上找到的方法记录如下: 1.将字符的数字转成数字,比如'0'转成0可以直接用加法来实现例如:将pony表中的d 进行排序,可d的定义为varchar,可以这样解决select * from pony order by (d+0)2.在进行ifnull处理时,比如 ifnull(a/b,'0') 这样就会导致 a/b成了字符串,因此需要把'0'改成0,即可解决此困扰3.比较数字和varchar时,比如a

MySQL匹配指定字符串的查询 使用正则表达式查询时,正则表达式可以匹配字符串.当表中的记录包含这个字符串时,就可以将该记录查询出来.如果指定多个字符串时,需要用“|”符号隔开,只要匹配这些字符串中的任意一个即可查询出来. 实例1 从baike369表的name字段中查询包含“ic”的记录.SQL代码如下: SELECT * FROM baike369 WHERE name REGEXP 'ic'; 在DOS提示符窗口中查看name字段中查询包含“ic”的记录的操作效果.如下图所示: 上图中代码

特:不重启mysql 更新配置文件方法(不允许重启mysql实例或连接不上msyql服务器): gdb -p $(pidof mysqld) -ex "set max_connections=1500" -batch 导出 : 1)mysqldump -uroot -proot --opt 库名 表名> "d:\data1.sql" mysqldump -u root -p --no-data 库名 表名 >D:\P\data.sql Mysqldump

MySQL查询时使用LIKE匹配下划线,您会发现连查询“%A_B%”时会出现“%A B%”和“%AB%”也查询出来了,这是因为下划线也被当作特殊字符,做了任意匹配转换了,所以,要想匹配下划线,那么就需要“转义”一下.转义的方法有如下(示例想查询A_B匹配字段). 一.使用Escape转义 示例: SELECT * FROM mytable WHERE col LIKE '%A#_B%' ESCAPE '#'; 或, SELECT * FROM mytable WHERE col LIKE '%A

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

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

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

Solr实现Low Level查询解析(QParser) Solr基于Lucene提供了方便的查询解析和搜索服务器的功能,可以以插件的方式集成,非常容易的扩展我们自己需要的查询解析方式.其中,Solr内置了一些QParser,对一些没有特殊要求的应用来说,可以直接使用这些查询解析组件,而无需做任何修改,只需要了解这些查询解析组件提供的基本参数(Local Params),就可以实现强大的搜索功能. 对于Solr来说,它的设计目标就是尽可能屏蔽底层Lucene的复杂度和难点,而是通过提供可配置的方

修改Mysql配置 Mysql配置地址为: C:\Program Files (x86)\MySQL\MySQL Server 5.5 如果无法修改可以把my.ini拷贝出来,修改完后,再拷贝回去! 如果配置了Mysql的日志生成路径,但是该目录尚未创建,那么启动会报错! 关于Mysql日志 splunk内置了两种mysql的日志,分别是mysqld以及mysql_error mysqld_error Standard mysql error log标准的mysql错误日志 050818 16:

MySQL查询缓存 用于保存MySQL查询语句返回的完整结果,被命中时,MySQL会立即返回结果,省去解析.优化和执行等阶段. 如何检查缓存? MySQL保存结果于缓存中: 把SELECT语句本身做hash计算,计算结果为key,查询结果作为value. 不会被缓存的数据: 查询语句中有一些不确定数据时,不会缓存,例如NOW(),CURRENT_TIME(),一般来说,如果查询中包含自定义函数.存储函数.用户变量.临时表.mysql库中系统表.或者任何包含权限的表,一般都不会被缓存. 缓存会带来

mysql查询今天,昨天,近7天,近30天,本月,上一月数据的方法分析总结: 话说有一文章表article,存储文章的添加文章的时间是add_time字段,该字段为int(5)类型的,现需要查询今天添加的文章总数并且按照时间从大到小排序,则查询语句如下: select * from `article` where date_format(from_UNIXTIME(`add_time`),'%Y-%m-%d') = date_format(now(),'%Y-%m-%d'); 或者: selec

MySQL查询执行路径 1. 客户端发送一条查询给服务器: 2. 服务器先会检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果.否则进入下一阶段: 3. 服务器端进行SQL解析.预处理,再由优化器生成对应的执行计划: 4. MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询: 5. 将结果返回给客户端. 查询缓存(query cache) 在解析一个查询语句之前,如果查询缓存是打开的,那么MySQL会优先检查这个查询是否命中查询缓存中的数据.这个检查是通过一个对大小写敏感

explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表.可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句. 使用方法,在select语句前加上explain就可以了,如: explain select * from statuses_status where id=11; explain列的解释table:显示这一行的数据是关于哪张表的 type:这是重要的列,显示连接使用了何种类型.从最好到最差的连接类型为const.eq_reg.ref.range.indexhe和all p

http://blog.csdn.net/iefreer/article/details/12622097 MySQL查询语句执行过程及性能优化-查询过程及优化方法(JOIN/ORDER BY) 标签: mysql性能优化order by 2013-10-12 00:04 3054人阅读 评论(3) 收藏 举报  分类: Web(331)  MySQL(16)  architecture(18)  作者同类文章X •计算机编程模型简介 •Node.js日志框架选型比较:Bunyan •两款高性能

MySQL 查询数据 MySQL 数据库使用SQL SELECT语句来查询数据. 你可以通过 mysql> 命令提示窗口中在数据库中查询数据,或者通过PHP脚本来查询数据. 语法 以下为在MySQL数据库中查询数据通用的 SELECT 语法: SELECT field1, field2,...fieldN table_name1, table_name2... [WHERE Clause] [OFFSET M ][LIMIT N] 查询语句中你可以使用一个或者多个表,表之间使用逗号(,)分割,并

mysql查询计划 1:客户端发起查询请求 2:服务器接收到请求后,先查询缓存 如果缓存命中,直接返回数据给客户端 否则,解析sql 3:sql解析完成后,进行预处理 4:有查询优化器生存查询计划 5:通过api接口调用存储引擎 去磁盘访问需要查询的数据,再通过查询执行引擎返回给客户端 值得一提的是:mysql的客户端与服务端通信,采用的是半双工通信,即永远是只有一方在发送数据. 客户端发送完请求后,只能等待服务端的数据返回,这种协议让mysql通信简单快速,但也限制了流量包,在客户端无法 分块