公司订单系统每日订单量庞大,有很多表数据超千万.公司SQL优化这块做的很不好,可以说是没有做,所以导致查询很慢. 正题 节选某个功能中的一句SQL EXPLAIN 查看执行计划 EXPLAIN + SQL 查看SQL执行计划 一个索引没用到,受影响行接近2000万,难怪会慢. 原来的SQL打印出来估计有好几张A4纸,我发个整理后的简版. SELECT COUNT(t.w_order_id) lineCount, , )) AS lineTotalFee, , )) AS lineFactFee

记录订单状态 order_status /* 订单状态 */ define(‘OS_UNCONFIRMED’,            0); // 未确认 define(‘OS_CONFIRMED’,              1); // 已确认 define(‘OS_CANCELED’,               2); // 已取消 define(‘OS_INVALID’,                3); // 无效 define(‘OS_RETURNED’,          

官方文档:https://opendocs.alipay.com/open/270/105899 本地开发环境支付回调调试方法可以参考:https://www.cnblogs.com/pxblog/p/11623053.html 所需内容: 1.APPID(APPID) 即创建应用后生成 获取:https://opendocs.alipay.com/open/200/1053102.APP_PRIVATE_KEY(开发者私钥) 获取:https://opendocs.alipay.com/ope

查看 MySQL 服务器运行的各种状态值: mysql> show global status: 1. 慢查询 mysql> show variables like '%slow%'; +---------------------------+-------------------------------+ | Variable_name | Value | +---------------------------+-------------------------------+ | log_

上一篇文章分析了数据模型,这篇文章就给出一个需求,这个需求是一对一查询,并完成这个需求. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 需求: 查询订单信息,关联查询创建订单的用户信息. 记住:用Mybatis开发的顺序就是 1.写sql语句 2.创建pojo类来

业务需求: 业务需求是给订单列表添加分页功能,也就是上拉加载这种每次只请求加载固定数量的数据. 需求分析: 对业务来说就是简单的分页上拉加载,但是对于技术实现来说,除了要处理分页数据的累加加载,还要处理操作订单返回列表后需要更新列表数据以同步订单最新状态,其中的难点在于后者. 当然你可以直接重新初始化列表数据(请求加载第一页),但是小程序中会记忆数据重载之前的滚动位置,所以要进行处理使页面滚动到顶部.但是如果订单列表数据比较多,用户操作的订单在第一页之后,那么操作订单后返回列表查找之前操作的订单

MySQL 按照数据库表字段动态排序 查询列表信息 背景描述 项目中数据列表分页展示的时候,前端使用的Table组件,每列自带对当前页的数据进行升序或者降序的排序. 但是客户期望:随机点击某一列的时候,对查询到的所有数据进行排序. 举例说明: 查询到的有100条数据,每页10条,共10页.前端Table组件,可以对当前页的10条数据,进行排序,其他的9页并不参与排序. 但是,实际期望是对查询到的10页数据均参与排序. 并且不是特定列,而是每列均可以按照升序或者降序,将查询到的结果进行再次排序.

DELIMITER $$ USE `local_hnyz`$$ DROP FUNCTION IF EXISTS `GET_ORDER_STATUS`$$ CREATE DEFINER=`root`@`localhost` FUNCTION `GET_ORDER_STATUS`(orderId VARCHAR(64)) RETURNS TINYINT-- varchar(64) CHARSET utf8BEGIN DECLARE seal_status VARCHAR(1) DEFAULT '';

在实际项目中,当MySQL表的数据达到百万级别时候,普通查询效率直线下降,而且当使用的where条件较多,其查询效率是让人无法容忍的.假如一个taobao订单查询详情要几十秒,可想而知的用户体验是多差. 查询效率慢的原因:1:没有加索引或者索引失效 where条件使用如下语句会索引失效:null.!=.<>.or连接.in(非要使用,可用关键字exist替代)和not in.'%abc%':使用参数:num=@num.表达式操作:where num/2=100.函数操作:where subst

1. 前言 哈希表或称为散列表,是一种常见的.使用频率非常高的数据存储方案. 哈希表属于抽象数据结构,需要开发者按哈希表数据结构的存储要求进行 API 定制,对于大部分高级语言而言,都会提供已经实现好的.可直接使用的 API,如 JAVA 中有 MAP 集合.C++ 中的 MAP 容器,Python 中的字典-- 使用者可以使用 API 中的方法完成对哈希表的增.删.改.查--一系列操作. 如何学习哈希表? 可以从 2 个角度开始: 使用者角度:只需要知道哈希表是基于键.值对存储的解决方案,另需

本章通过演示如何使用mysql客户程序创造和使用一个简单的数据库,提供一个MySQL的入门教程.mysql(有时称为“终端监视器”或只是“监视”)是一个交互式程序,允许你连接一个MySQL服务器,运行查询并察看结果.mysql可以用于批模式:你预先把查询放在一个文件中,然后告诉mysql执行文件的内容.使用mysql的两个方法都在这里涉及. 为了看清由mysql提供的一个选择项目表了,用--help选项调用它: shell> mysql --help 本章假定mysql已经被安装在你的机器上,并

函数 Mysql的函数特性没有SQL可移植性强. 大多数情况下支持的函数: 处理文本串的函数: RTrim():处理列值右边的空格 LTrim():处理列值左边的空格   Trim():处理列值的左右两边的空格(中间的不处理)   Upper():文本转大写 Length():返回串的长度 Locate():找出串的一个子串 Lower():文本转小写 ... 算术操作函数: 包含一些常见的数值处理函数如: Abs()取绝对值: Mod()返回除操作的余数: Pi()返回圆周率: Rand();

最近一段时间由于工作需要,开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法. 由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍.曾经测试对一个包含400多万条记录(有索引)的表执行一条条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂.因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重要.以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法: 1.应尽量避免在

子查询: 子查询,即嵌套在其他查询中的查询.例如我们有这样几个表,顾客表,订单表,商品表,我们想知道有哪些客户买了商品A,那么我们就需要先查看哪些订单里包含了商品A,然后根据订单查出是哪些客户. mysql> select cust_id from orders where order_num in (select order_num from orderitems where prod_id = '1'); +---------+ | cust_id | +---------+ |    10

以订单为例(订单详情包括了订单的基本信息,配送物流信息,商品信息),直接上代码: 1.多重属性查询 java实体 public class OrderDetail { @XmlElement(required = true) protected String orderSn; @XmlElement(required = true) protected String orderAmount; @XmlElement(required = true) protected String orderS

1.表与表之间的关系 一对一:用户表和身份信息表,用户表是主表 例如:男人表 .女人表 create table man( mid int primary key auto_increment, mname varchar(32), wid int unique ); create table woman( wid int primary key auto_increment, wname varchar(32) ); 一对多:最常见的表关系,用户表和订单表 例如:员工表.部门表 create

子查询 SELECT cust_id FROM orders WHERE order_num IN (SELECT order_num FROM orderitems WHERE prod_id='TN2'); 联结 在一条select语句中关联表. 等值联结(内部联结) 基于两个表之间的相等测试. # 首先列出表,然后定义表之间的关系 # 需求: 查询供应商供应的商品名与商品价格 # 方式一 SELECT vend_name, prod_name, prod_price FROM vendor

MySQL慢查询配置 1. 慢查询有什么用? 它能记录下所有执行超过long_query_time时间的SQL语句, 帮你找到执行慢的SQL, 方便我们对这些SQL进行优化. 2. 如何开启慢查询? 首先我们先查看MYSQL服务器的慢查询状态是否开启.执行如下命令: show variables like '%quer%'; 我们可以看到当前log_slow_queries状态为OFF, 说明当前并没有开启慢查询. 开启慢查询非常简单, 操作如下: 在[mysqld]中添加如下信息: [mysq

1 子查询定义 在一个表表达中可以调用另一个表表达式,这个被调用的表表达式叫做子查询(subquery),我么也称作子选择(subselect)或内嵌选择(inner select).子查询的结果传递给调用它的表表达式继续处理. 2 子查询分类     2.1 按返回结果集分类 子查询按返回结果集的不同分为4种:表子查询,行子查询,列子查询和标量子查询.        表子查询:返回的结果集是一个行的集合,N行N列(N>=1).表子查询经常用于父查询的FROM子句中.        行子查询:返

  最近一段时间由于工作需要,开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法. 由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍.曾经测试对一个包含400多万条记录(有索引)的表执行一条条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂.因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重要.以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法: 1.应尽量避

一.多表连接类型1. 笛卡尔积(交叉连接) 在MySQL中可以为CROSS JOIN或者省略CROSS即JOIN,或者使用','  如: SELECT * FROM table1 CROSS JOIN table2 SELECT * FROM table1 JOIN table2 SELECT * FROM table1,table2 由于其返回的结果为被连接的两个数据表的乘积,因此当有WHERE, ON或USING条件的时候一般不建议使用,因为当数据表项目太多的时候,会非常慢.一般使用LEFT