一.首先看一个我在某公众号看到的一个关于数据库优化的举措 二.如果where子句中查询的列执行了 “is null” 或者 “is not null” 或者 “<=> null” 会不会使用索引呢? 先列出结论:where子句中使用上述对null的判断,如果判断的列设置了索引,那就可以使用到索引 官方依据在:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/is-null-optimization.html 三.测试: 1.建表 CREATE TABLE `tes

MySQL数据列类型选择是在我们设计表的时候经常会遇到的问题,下面就教您如何正确选择MySQL数据列类型,供您参考学习. 选择正确的数据列类型能大大提高数据库的性能和使数据库具有高扩展性.在选择MySQL数据列类型时,请从以下几个方面考虑: 存放到数据列中的数据类型. 数据值的取值范围. 考虑性能和处理效率. 数值操作比字符操作快. 小类型的处理速度比大类型快. 不同数据表中固定长度类型和可变长度类型的处理效率是不同的. 可变长度类型在经过删除和修改操作后容易产生碎片,降低系统性能,需定期运行O

前言: 由于很多业务表因为历史原因或者性能原因,都使用了违反第一范式的设计模式.即同一个列中存储了多个属性值(具体结构见下表). 这种模式下,应用常常需要将这个列依据分隔符进行分割,并得到列转行的结果. 表数据: ID Value 1 tiny,small,big 2 small,medium 3 tiny,big 期望得到结果: ID Value 1 tiny 1 small 1 big 2 small 2 medium 3 tiny 3 big 正文: #需要处理的表 create tabl

1,mysql数据库导出模型到powerdesigner 2,CRL+Shift+X 3,复制以下内容,执行 '******************************************************************************'* File:     comment2name.vbs'* Purpose:  在PowerDesigner的PDM图形窗口中显示数据列的中文注释'* Title:    将字段的comment赋值到字段的name中'* Cat

原文:SQL点滴4-筛选数据列的类型,字段大小,是否可为空,是否是主键,约束等等信息 项目需要将Access数据库中的数据导入到SQL Server中,需要检验导入后的数据完整性,数据值是否正确.我们使用的是Microsoft SQL Server 2008 Migration Assistant for Access这个工具,次工具专门用来将Access中的数据库导出到SQL Server中,我们的疑虑是这个导出过程中会不会因为认为的原因导致数据错误或者数据之间的关联丢失,看起来有点多次一举,

今天在使用Logstash的jdbc_input插件同步Mysql数据时,本来应该能搜索出10条数据,结果在Elasticsearch中只看到了4条,终端中只给出了如下信息 [2017-08-25T13:31:04,084][INFO ][logstash.pipeline ]Pipeline terminated <"pipeline.id"=>"main"> 看不出所以然,到 logstash 的日志 logs 目录下看最新的日志,发现了一些信

今天学习了一下mysql语法,并记录下来 1.mysql的数据库操作 /***1.操作数据库的语法 ***/ -- 1)显示所有数据库 -- show databases; -- 2)创建数据库 -- create database testdb; -- 3)删除数据库 -- drop database testdb; -- 4)使用数据库 -- use testdb; -- 5) 查询数据库下所有表 -- show tables; 2.mysql的数据表操作 /*** 2.操作数据表的语法 *

如何把mysql的列修改成行显示数据简单实现 创建测试表: 1: DROP TABLE IF EXISTS `test`; 2: CREATE TABLE `test` ( 3: `year` int(11) DEFAULT NULL, 4: `month` int(11) DEFAULT NULL, 5: `amount` double DEFAULT NULL 6: ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 插入数据: 1: INSERT INTO `tes

创建mysql数据表,设置id列递增.主键create table running_log ( id int primary key auto_increment, routename varchar(255), log varchar(255), time datetime ); 往有递增数据列的数据表插入新的数据行 1.INSERT INTO `running_log` (`id`, `routename`, `log`, `time`) VALUES ('null', 'yunnan-10

1.    能短就不要长.(磁盘I/O少一些) 比如固定 长度的CHAR数据列,定义 CHAR(40),而不是 CHAR(255); 比如MEDIUMINT代替BIGINT,数据表就小一些, 值的处理速度也快一些; 短的索引值也比长的索引值处理起来要快一些, 2.   固定长度的数据列速度较快,但是占用的空间也较大. 固定长度的CHAR会在值的后面添加空格; CHAR数据列获取固定长度列的性能优势,但占用了空间.如果空间很重要,那么就使用VARCHAR数据列. 3.    把数据列定义(NOT

Django后台一般是不需要人为的去开发的,因为django已经通过配置实现哪些模块是后台需要管理,如何排序,列表展示哪些列,列显示名称,是否为空(默认值),过滤条件,分页页数,列表中哪些项可编辑等等. 那么具体如何针对上一篇文章<Django:(博客系统)使用使用mysql数据&创建post/category/tag实体,并同步到数据中>中的tag/post/category模型进行修改配置来实现呢?可以参考django官网文章:https://docs.djangoproject.

数据库优化离不开索引,如何理解索引? ---------------------------------------------------------------------------- 可以参考:http://www.cnblogs.com/gavinsp/p/5513536.html 1.首先要明白无名无实莫要用索引:因为数据中的记录很多,为了方便我们查找,提高查询的效率: 2.索引的原理:对要查询的字段建立索引其实就是把该字段按照一定的方式排序:建立的索引只对该字段有用,如果查询的字段

1. 优化SQL 1)     通过show status了解各种sql的执行频率 show status like 'Com_%'        了解 Com_select,Com_insert 的执行次数 2)    通过Explain分析低效的sql语句 3)    建立合适的索引 4)    通过show status like 'Handler_%'查看索引的使用情况 a)      handler_read_key:根据索引读取行的请求数.如果该值很大,说明你的查询和表都建立了很好的

一些刚刚接触MySQL的孩子,经常会错误的认为NULL与空字符串’  ’是相同的.这看似是一件不重要的事情,但是在MySQL中,这两者是完全不同的.NULL是指没有值,而”则表示值是存在的,只不过是个空值.对于SQL的新手,NULL值的概念常常会造成混淆,他们常认为NULL与MySQL空字符串是相同的事.情况并非如此.例如,下述语句是完全不同的:MySQL> INSERT INTO my_table (phone) VALUES (NULL); mysql> INSERT INTO my_ta

导语 mysql服务器可以在不同的sql_mode模式下运行,并且可以根据sql_mode系统变量的值,为不同的客户机应用不同的模式.sql_mode会影响mysql支持的sql语法,并且会执行数据验证检查,那不同的mysql_mode是如何影响支持的sql语法和数据类型检验的呢?本文将给大家系统总结分析说明这个问题,以及在sql_mode为空的时候,测试需要注意的测试点. 目录 一.经典的“测试缺陷” 二.Server SQL Modes 介绍 2.1 sql_mode概念 2.2 七种常见的

主键: 主键是数据表的唯一索引,比如学生表里有学号和姓名,姓名可能有重名的,但学号确是唯一的,你要从学生表中搜索一条纪录如查找一个人,就只能根据学号去查找,这才能找出唯一的一个,这就是主键;如:id int(10) not null primary key auto_increment :自增长的类型 : 外键: 定义数据表 假如某个电脑生产商,它的数据库中保存着整机和配件的产品信息.用来保存整机产品信息的表叫做 Pc:用来保存配件供货信息的表叫做Parts. 在Pc表中有一个字段,用来描述这款

1.MySQL 中有哪几种锁? (1)表级锁:开销小,加锁快:不会出现死锁:锁定粒度大,发生锁冲突的概率最 高,并发度最低. (2)行级锁:开销大,加锁慢:会出现死锁:锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最 低,并发度也最高. (3)页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间:会出现死锁:锁定粒度界于表 锁和行锁之间,并发度一般. 2.MySQL 中有哪些不同的表格? 共有 5 种类型的表格: (1)MyISAM (2)Heap (3)Merge (4)INNODB (5)ISAM 3.简述在 MySQ

MySQL体系架构 客户端连接器 提供与MySQL服务器建立的支持.目前几乎支持所有主流的服务端编程技术,例如常见的 Java.C.Python..NET等,它们通过各自API技术与MySQL建立连接 连接池 负责存储和管理客户端与数据库的连接,一个线程负责管理一个连接. 系统管理和控制工具 例如备份恢复.安全管理.集群管理等 SQL接口 用于接受客户端发送的各种SQL命令,并返回用户需要查询的结果.比如DML.DDL.存储过程.视图.触发器等. 解析器 负责将请求的SQL解析生成一个"解析树&

概要 这篇博客是在上一篇博客Phantomjs+Nodejs+Mysql数据抓取(1.抓取数据) http://blog.csdn.net/jokerkon/article/details/50868880 后进行的第二部分,请各位读者在看这篇博客之前先浏览上一篇,因为这里面有部分代码会沿用到上一部分的抓取结果. 好,现在开始正式的抓取图片的讲解 首先,我们先来看看代码: var page =require('webpage').create(); var address='http://pro

环境搭建 1.到apache下载solr,地址:http://mirrors.hust.edu.cn/apache/lucene/solr/ 2.解压到某个目录 3.cd into D:\Solr\solr-4.10.3\example 4.Execute the server by “java -jar startup.jar”Solr会自动运行在自带的Jetty上 5.访问http://localhost:8983/solr/#/ PS:solr-5.0 以上默认对schema的管理是使用m

一.MySQL复制概述 ⑴.MySQL数据的复制的基本介绍 目前MySQL数据库已经占去数据库市场上很大的份额,其一是由于MySQL数据的开源性和高性能,当然还有重要的一条就是免费~不过不知道还能免费多久,不容乐观的未来,但是我们还是要能熟练掌握MySQL数据的架构和安全备份等功能,毕竟现在它还算是开源界的老大吧! MySQL数据库支持同步复制.单向.异步复制,在复制的过程中一个服务器充当主服务,而一个或多个服务器充当从服务器.主服务器将更新写入二进制日志文件,并维护文件的一个索引以跟踪日志循环