Mysql order by 排序 varchar 类型数据 varchar 类型字段排序,  会將数字当成字符串来处理.  排序规则一般是从左到右一位位来比较. +0之后 就转化成INT 类型排序 数据库表中 某个字段类型为varchar 想用sql实现排序 超找出这个字段topN的值. 想到 用order by desc 例如sql: SELECT *  FROM testTable where fcode=40006 and fmotype='bu100101' order by fval

原文地址:原创 mysql数据库千万级别数据的查询优化和分页测试作者:于堡舰 本文为本人最近利用几个小时才分析总结出的原创文章,希望大家转载,但是要注明出处 http://blog.sina.com.cn/s/blog_438308750100im0b.html 有什么问题:yubaojian0616@163.com 于堡舰 我原来的公司是一家网络游戏公司,其中网站交易与游戏数据库结合通过ws实现的,但是交易记录存放在网站上,级别是千万级别的数据库是mysql数据库. 可能有人会问mysql是否

Excel连接到MySQL 即使当今时代我们拥有了类似微软水晶报表之类的强大报表工具和其他一些灵活的客户管 理应用工具,众多企业在分析诸如销售统计和收入信息的时候,微软的Excel依然是最常用的工具.这当然不是没有理由的:Excel以其强大丰富的各种功 能,已经成为办公环境中不可或缺的工具. 然而,现在公司正在逐渐地将数据开始存储在远程数据库中,这样可以供企业员工从不同的地方来阅读和修改数据.但是,以前固有的工作流程习惯是很难打破的.当你的老板需要从远端使用Excel以饼图的形势来看一下最近的销

一.MySQL数据库表的数据插入.修改.删除和查询 CREATE DATABASE db0504; USE db0504; CREATE TABLE student ( sno ) NOT NULL UNIQUE PRIMARY KEY, sname ) NOT NULL, ssex enum ('男', '女') NOT NULL DEFAULT '男', sbirth date, sclass ), zno ) ) DEFAULT charset = gb2312; #添加操作 INSERT

使用Sqoop能够极大简化MySQL数据迁移至Hive之流程,并降低Hadoop处理分析任务时的难度. 先决条件:安装并运行有Sqoop与Hive的Hadoop环境.为了加快处理速度,我们还将使用Cloudera Quickstart VM(要求至少4 GB内存),不过大家也可以使用Hortonworks Data Platform(至少要求8 GB内存).由于我的笔记本电脑只有8 GB内存,因此我在这里使用CLoudera VM镜像. 如果大家需要使用Virtualbox运行Cloudera/

我是风筝,公众号「古时的风筝」,一个兼具深度与广度的程序员鼓励师,一个本打算写诗却写起了代码的田园码农! 文章会收录在 JavaNewBee 中,更有 Java 后端知识图谱,从小白到大牛要走的路都在里面. 如果你打算好好学习一下 MySQL,性能优化肯定是绕不过去一个问题.当你撸起袖子准备开始的时候,突然发现一个问题摆在眼前,本地数据库中没那么大的数据量啊,几条数据优化个毛线啊.生产库里数据多,但谁敢直接在生产环境动手啊,想被提前优化吗? 要知道,程序员从不轻言放弃,没有数据我们就自己创造数据

MySQL 版本:Server version: 5.7.17-log MySQL Community Server (GPL) 相关内容:JDBC Java 程序从 MySQL 数据库中读取数据,并封装到 Javabean 对象中 用于测试的 MySQL 数据库:game 查看表的定义 mysql> DESC user; +----------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Nul

字符与字节的区别 一个字符由于所使用的字符集的不同,会并存储在一个或多个字节中,所以一个字符占用多少个字节取决于所使用的字符集 注意:char与varchar后面接的数据大小为存储的字符数,而不是字节数   char与varchar的差异   为方便说明,我们下面定义一个表: CREATE TABLE `t_users` ( `name` CHAR(10) NOT NULL, `subject` VARCHAR(10) NOT NULL, `description` CHAR(10) NOT N

今天新开始的项目在做数据库设计,发现自己对MySql的varchar类型还不熟悉,故又上网收集资料整理如下. 1.varchar类型的变化 MySQL 数据库的varchar类型在4.1以下的版本中的最大长度限制为255,其数据范围可以是0~255或1~255(根据不同版本数据库来定).在 MySQL5.0以上的版本中,varchar数据类型的长度支持到了65535,也就是说可以存放65532个字节的数据,起始位和结束位占去了3个字 节,也就是说,在4.1或以下版本中需要使用固定的TEXT或BL

MYSQL随机抽取查询:MySQL Order By Rand()效率问题一直是开发人员的常见问题,俺们不是DBA,没有那么牛B,所只能慢慢研究咯,最近由于项目问题,需要大概研究了一下MYSQL的随机抽取实现方法 要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1. 但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND

场景是从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中.当然,最直接的做法就是遍历MySQL数据,一条一条写入到Redis中.这样可能没什么错,但是速度会非常慢.而如果能够使MySQL的查询输出数据直接能够与Redis命令行的输入数据协议相吻合,可能就省事多了.根据测试800w的数据迁移,时间从90分钟缩短到2分钟.具体案例如下:MySQL数据表结构: CREATE TABLE events_all_time (id int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREM

最近由于需要大概研究了一下MYSQL的随机抽取实现方法.举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1. 但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描.但是在MYSQL 3.23版本中,仍然可以通过ORDER BY RAND()来实现随机. 但是真正测试一下

MySQL 数据库的varchar类型在4.1以下的版本中的最大长度限制为255,其数据范围可以是0~255或1~255(根据不同版本数据库来定),在 MySQL5.0以上的版本中,varchar数据类型的长度支持到了65535,也就是说可以存放65532个字节的数据,起始位和结束位占去了3个字节,也就是说,在4.1或以下版本中需要使用固定的TEXT或BLOB格式存放的数据可以使用可变长的varchar来存放,这样就能有效的减少数据库文件的大小. MySQL 数据库的varchar类型在4.1以

由于 TiDB 本身兼容绝大多数的 MySQL 语法,所以对于绝大多数业务来说,最安全的切换数据库方式就是将 TiDB 作为现有数据库的从库接在主 MySQL 库的后方,这样对业务方实现完全没有侵入性下使用 TiDB 对现有的业务进行备份,应对未来数据量或者并发量增长带来的单点故障风险,如需上线 TiDB,也只需要简单的将业务的主 MySQL 地址指向 TiDB 即可. 下面我们详细介绍了如何将 MySQL 的数据迁移到 TiDB,并将 TiDB 作为 MySQL 的 Slave 进行数据同步.

Mysql修改已有数据的字符集 问题 在生产环境中跑了很久,发现MysqlClient连接的字符集是默认的latin1,我们一直以为都是utf8,造成这样的误解,是因为在内网环境中,我们是源码编译的Mysql,并指定了编译选项字符集位utf8,这时Mysql的是默认字符接都是utf8. 而在外网,我们是二进制包安装,默认是latin1,虽然在my.conf中指定了[client] [mysql] [mysqld] 中字符集为utf8,这并不能保证MysqlClient连接时的字符集为utf8.所

mysql批量删除大量数据 假设有一个表(syslogs)有1000万条记录,需要在业务不停止的情况下删除其中statusid=1的所有记录,差不多有600万条, 直接执行 DELETE FROM syslogs WHERE statusid=1 会发现删除失败,因为lock wait timeout exceed的错误. 因为这条语句所涉及的记录数太多,因此我们通过LIMIT参数分批删除,比如每10000条进行一次删除,那么我们可以利用 MySQL这样的语句来完成: DELETE FROM s

基于Python 从mysql表读取千万数据实践   by:授客 QQ:1033553122 场景:   有以下两个表,两者都有一个表字段,名为waybill_no,我们需要从tl_waybill_bar_record表读取1000w条唯一的waybill_no,然后作为INSERT SQL语句的一部分,填充到ts_order_waybill的waybill_no字段中 tl_waybill_bar_record ts_order_waybill 另外tl_waybill_bar_record表

在Mysql中我们常常用order by来进行排序,使用limit来进行分页,当需要先排序后分页时我们往往使用类似的写法select * from 表名 order by 排序字段 limt M,N.但是这种写法却隐藏着较深的使用陷阱.在排序字段有数据重复的情况下,会很容易出现排序结果与预期不一致的问题. 比如现在有一张user表,表结构及数据如下: 现在想根据创建时间升序查询user表,并且分页查询,每页2条,那很容易写出sql为:select * from user order by cre

背景及现象 report_product_sales_data表数据量2800万: 经测试,在当前数据量情况下,order by主键id,limit最大到49的时候可以用到索引report_product_sales_data_hq_code_orgz_id_index,大于49时就走PRIMARY主键索引. 表结构 CREATE TABLE `report_product_sales_data` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT C

参考博客http://blog.csdn.net/hollboy/article/details/13296601 mysql order by 的排序在今天时候遇到了问题 情景是:将排序的字段设置成varchar类型了,然后排序时候并没有按从大到小的顺序 按照图中的顺序应该是正序,9排在最上边,但是实际上是666排在最上边 解决办法之一 实际情况是先按最左边的开始排序然后在一位一位比下去,这里在写sql时候的解决办法可以是加0,或者前面加上--也可以哦 解决办法之二 将字段类型换成int类型看