一:理解sql执行顺序 在sql中,第一个被执行的是from语句,每一个步骤都会产生一个虚拟表,该表供下一个步骤查询时调用,比如语句:select top 10 column1,colum2,max(column3) from user where id>1 group by column1,colum2 having count(column1)>1 order by colum2. sqlserver 2005 各个环节简单介绍: (8)SELECT (9)DISTINCT  (11)&l

若要在i ≤ R ≤ j 这个范围得到一个随机整数R ,需要用到表达式 FLOOR(i + RAND() * (j – i + 1)).例如, 若要在7 到 12 的范围(包括7和12)内得到一个随机整数, 可使用以下语句: SELECT FLOOR(7 + (RAND() * 6)); 以上摘抄自MySQL手册 从 Mysql 表中随机读取数据不难,方法还挺多的,但是如果要考虑效率,得到一个快速的高效率的方法,那就不是一件简单的事情了(至少对我来说不简单). 随机获得Mysql数据表的一条或多

MySQL大数据量快速插入方法和语句优化是本文我们主要要介绍的内容,接下来我们就来一一介绍,希望能够让您有所收获! INSERT语句的速度 插入一个记录需要的时间由下列因素组成,其中的数字表示大约比例: 连接:(3) 发送查询给服务器:(2) 分析查询:(2) 插入记录:(1x记录大小) 插入索引:(1x索引) 关闭:(1) 这不考虑打开表的初始开销,每个并发运行的查询打开. 表的大小以logN (B树)的速度减慢索引的插入. 加快插入的一些方法 如果同时从同一个客户端插入很多行,使用含多个VA

若要在i ≤ R ≤ j 这个范围得到一个随机整数R ,需要用到表达式 FLOOR(i + RAND() * (j – i + 1)).例如, 若要在7 到 12 的范围(包括7和12)内得到一个随机整数, 可使用以下语句: SELECT FLOOR(7 + (RAND() * 6)); 以上摘抄自MySQL手册 从 Mysql 表中随机读取数据不难,方法还挺多的,但是如果要考虑效率,得到一个快速的高效率的方法,那就不是一件简单的事情了(至少对我来说不简单). 随机获得Mysql数据表的一条或多

MySQL大数据量分页查询方法及其优化   ---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)

关于EF中实体和数据表以及查询语句映射的问题? 很多人在使用的时候分不清楚 实体字段应该少于等于(数据库中的表字段或者SQL查询中的临时字段).这样在查询或者添加修改都不会出现问题 如果实体的字段大于(数据库中的表字段或者SQL查询中的临时字段) 那么可以在字段上设置[NotMapped]特性,就不会出现问题了,但是设置[NotMapped]特性的字段在查询结果中就会被忽略掉,这样该字段就只起到赋值等作用(意义不大). 如果采用EF的实体作为model,采用SQL查询中,就必须SQL查询中的临时

前言 随着系统的运行,数据量变得越来越大,单纯的将数据存储在mysql中,已然不能满足查询要求了,此时我们引入Redis作为查询的缓存层,将业务中的热数据保存到Redis,扩展传统关系型数据库的服务能力,用户通过应用直接从Redis中快速获取常用数据,或者在交互式应用中使用Redis保存活跃用户的会话,都可以极大地降低后端关系型数据库的负载,提升用户体验. 传统命令的缺点 使用传统的redis client命令在大数据量的导入场景下存在如下缺陷: 由于redis是单线程模型,虽然避免了多线程下线

在mysql中如果是小数据量分页我们直接使用limit x,y即可,但是如果千万数据使用这样你无法正常使用分页功能了,那么大数据量要如何构造sql查询分页呢?     般刚开始学SQL语句的时候,会这样写 代码如下:  代码如下 复制代码 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 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from p

---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N 适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级) 原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. 方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条) 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FRO

1.查询数值型数据: SELECT * FROM tb_name WHERE sum > 100; 查询谓词:>,=,<,<>,!=,!>,!<,=>,=< 2.查询字符串 SELECT * FROM tb_stu WHERE sname = ‘Cricode.com’ SELECT * FROM tb_stu WHERE sname like ‘Uncle%Too’ SELECT * FROM tb_stu WHERE sname like ‘%程序

参考资料:<Mysql必知必会> 创建数据表 在学习前首先创建数据表和插入数据.如何安装mysql可以看看上个博客https://www.cnblogs.com/lbhym/p/11675599.html 我的数据表和内容如下: CREATE TABLE commodity ( id ) AUTO_INCREMENT, typeid int, name ) , price float , PRIMARY KEY (id) ) DEFAULT CHARSET=utf8; AUTO_INCREME

来自:http://yushine.iteye.com/blog/775407 FROM_UNIXTIME把 unix时间戳转换为标准时间 unix_timestamp把标准时间转换为 unix时间戳//查询语句中不能使用strtotime()函数!但是可以使用unix_timestamp DATE_FORMAT('1997-10-04 22:23:00','%Y-%m-%d') 格式化时间 如:select FROM_UNIXTIME(pubdate) from article where p

1.查询所有列 select * from 表名称; 2.查询指定列 select 字段名,字段名,字段名 from 表名称; 3.查询时添加常量列(临时备注) select 字段名,字段名,字段名,字段名 as 备注 from 表名称; 4.查询时合并列(合并列只能合并数值类型的字段) select 字段名,(字段名+字段名) from 表名称; 5.查询时去除重复记录 select distinct 字段名 from 表名称; 6.条件查询(where) (1)逻辑条件:and(并) or(

查询语句查询emp_no,所以先查询emp_no的索引使用primary select emp_no,salary from salaries use index(s_f_t) where emp_no<11010 and salary<60000

基础概念 派生表是从SELECT语句返回的虚拟表.派生表类似于临时表,但是在SELECT语句中使用派生表比临时表简单得多,因为它不需要创建临时表的步骤. 术语:*派生表*和子查询通常可互换使用.当SELECT语句的FROM子句中使用独立子查询时,我们将其称为派生表. 以下说明了使用派生表的查询: 请注意,独立子查询是一个子查询,可独立于包含该语句的执行语句!与子查询不同,派生表必须具有别名 实例中的例子 下面是一个派生表的例子 EXPLAIN SELECT * FROM ( SELECT com

百万数据测试 ,; 受影响的行: 时间: .080ms ,; 受影响的行: 时间: .291ms ,; 受影响的行: 时间: .557ms ,; 受影响的行: 时间: .821ms ,; 受影响的行: 时间: .130ms ,,,) , 耗时:5835ms 优化方案: ,  

一般刚开始学SQL语句的时候,会这样写 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 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 代码如下:  SELECT * FROM table WHERE id >= (SELECT id FROM table LIMIT 1000000,

一 SELECT语句关键字的定义顺序 SELECT DISTINCT <select_list> FROM <left_table> <join_type> JOIN <right_table> ON <join_condition> WHERE <where_condition> GROUP BY <group_by_list> HAVING <having_condition> ORDER BY <o

出处:http://www.antscode.com/article/12deee70111da0c4.html 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.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. 3.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 n