原文地址:https://www.cnblogs.com/xuxiaona/p/4962727.html 近期做了一个存储过程,执行时发现非常的慢,竟然需要6.7秒! 经排查,发现时间主要都耗在了其中一段查询语句上.这个语句用于查出结构相同的两个表中,其中两个字段的任一个字段数据相同的记录. 例如,A表的结构如下所示: --会员表 CREATE Table Member ( MemberID int, --会员ID MemberName varchar(50), --会员姓名 MemberPho

界面: 代码 0 posted @ 2009-12-15 13:28 唔愛吃蘋果 阅读(8640) 评论(0)  编辑 收藏

1.mybatis判断是否为空或null <if test="type!=null and type!=''"> AND type = #{type} </if> 2.Mybatis中的like查询 今天要做一个模糊查询 用的Mybatis 开始写的是: select id,bookName,author,publisher,donor,status,createDate,lastUpdate from book <where> <if tes

数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户. 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1. on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录. 2.where条件是在临时表生成好后,再对临时表进行过滤的条件.这时已经没有left join的含义(必须返回左边表的记录)了,条件不为真的就全部过滤掉. 假设有两张表: 表1:tab2 id size 1 10 2 20 3 30 表2:t

 #前言 数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户. 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1.on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录. 2.where条件是在临时表生成好后,再对临时表进行过滤的条件.这时已经没有left join的含义(必须返回左边表的记录)了,条件不为真的就全部过滤掉. #实验 #假设有两张表: 表1:tab1 id age 1 10 2 20 3

数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户.  在使用left jion时,on和where条件的区别如下:   1.on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录.   2.where条件是在临时表生成好后,再对临时表进行过滤的条件.这时已经没有left join的含义(必须返回左边表的记录)了,条件不为真的就全部过滤掉.   假设有两张表:   表1:tab1 id size 1 10 2 20 3

一.SQL 通配符 在搜索数据库中的数据时,SQL 通配符可以替代一个或多个字符. SQL 通配符必须与 LIKE 运算符一起使用. 在 SQL 中,可使用以下通配符: 通配符 描述 % 替代一个或多个字符 _ 仅替代一个字符 [charlist] 字符列中的任何单一字符 [^charlist] 或者 [!charlist] 不在字符列中的任何单一字符 例: Persons 表: Id LastName FirstName Address City 1 Adams John Oxford Str

问题描述 一条SQL,在数据库中是如何执行的呢?相信很多人都会对这个问题比较感兴趣.当然,要完整描述一条SQL在数据库中的生命周期,这是一个非常巨大的问题,涵盖了SQL的词法解析.语法解析.权限检查.查询优化.SQL执行等一系列的步骤,简短的篇幅是绝对无能为力的.因此,本文挑选了其中的部分内容,也是我一直都想写的一个内容,做重点介绍: 给定一条SQL,如何提取其中的where条件?where条件中的每个子条件,在SQL执行的过程中有分别起着什么样的作用? 通过本文的介绍,希望读者能够更好地理解查

近期做了一个存储过程,执行时发现非常的慢,竟然需要6.7秒! 经排查,发现时间主要都耗在了其中一段查询语句上.这个语句用于查出结构相同的两个表中,其中两个字段的任一个字段数据相同的记录. 例如,A表的结构如下所示: --会员表 CREATE Table Member ( MemberID int, --会员ID MemberName ), --会员姓名 MemberPhone ) --会员电话 ) go B表的结构与A表完全相同,假设表名为Member_Tmep. 现在Member表中有7000

在数据存储的时候有时我们不太注意字符编码对性能影响,但小问题往往造成很大的影响.在数据量小的时候感觉不出来,一旦上到百万级以上的时候就非常明显了 看下面两个SQL语句 ---SQL1 SELECT * FROM TB1 WHERE F_NAME LIKE '名称%' ---SQL2 SELECT * FROM TB1 WHERE F_NAME LIKE N'名称%' 有什么不一样呢? 检索条件有个“N”.没错,就是这个N可能会对字符进行转码,严重时造成100倍的影响不止. 情况一. 当列F_NA

需求说明:存在父子关系的单表,父级别的parent_id为空,那么要得到所有的子级别的数据信息,查询的条件就是:父id不为空. 个人做法:where parent_id is not null or parent_id  !=''  这里要注意is not null 一定要在前边 ,别问为什么 看我的随笔 #条件为空的sql你们写过么# 我一个同事的做法,不得不说,很接地气,很通俗,但却给了我很深的印象,虽然从sql语法或者优化的角度上来讲没有我的那个那么好(真TMD表脸,O(∩_∩)O哈哈~,

简介: case具有两种格式.简单case函数和case搜索函数.这两种方式,可以实现相同的功能.简单case函数的写法相对比较简洁,但是和case搜索函数相比,功能方面会有些限制,比如写判定式.还有一个需要注重的问题,case函数只返回第一个符合条件的值,剩下的case部分将会被自动忽略. --简单case函数case sex  when '1' then '男'  when '2' then '女’  else '其他' end --case搜索函数case when sex = '1' t

一.拼接字符串类型的字段 string sql = @"select distinct ziduan from tablename where ziduan in ('{0}')"; sql=string.Format(sql, string.Join("','", list.ToArray())); 二.拼接数字类型的字段 string sql = @"select distinct ziduan from tablename where ziduan

1.两个单引号转为一个单引号 example:  select * from tb where  name=' '' ' 2.如果出现 "_","%"  需要用 [] 括起来

set @strSQL='select * from testtable AS P WHERE P.Type='+@PType+' and P.PName ='''+@PName+''' and P.PCode='+@PCode+' '; -- like ''%'+@PName+'%'' ' ;

总结: 在where 后面做过滤的时候 如果  有 字段1 必须满足某种值   字段2 要满足 某种或某值的时候  直接   and 字段1 = ‘a’   and    字段2 = ‘b’ or 字段2 = ‘c’  是不行的 必须将要 独自处理 的括起来,不与之前的有联系   独立开来 () 或 in 存在   exists  和 and 并用

当userIdArr数组值为大批量时,应如此优化代码实现

测试准备 需要将InfluxDB的源码放入 go/src/github.com/influxdata 目录 单写测试代码(write1.go): package main import ( "log" "time" "fmt" "math/rand" "github.com/influxdata/influxdb/client/v2" ) const ( MyDB = "testInfluxdb&

order by后边的字段并不是唯一的,支持多个,按照你排序的先后顺序写就可以了.另外按照每个字段的升序和降序同样支持.默认是升序的.如下order by column1(asc or desc),column2(asc or desc),column3(asc or desc),column4(asc or desc)...