ThinkPHP5 高级查询之构建分组条件 一.在tp5中通过where方法如何构建分组条件, 例如:where user_id=$this->user_id and (status in (4,5,7) or refund_status = 2)该如何构建? 1.通过闭包查询: //1.通过闭包查询 $sql = Db::name('order') ->where('user_id',$this->user_id) ->where(function ($query){ $quer

SQL语言中没有蕴含逻辑运算.但是,可以利用谓词演算将一个逻辑蕴含的谓词等价转换为:p->q ≡┐p∨q. 我们通过一个具体的题目来分析:(具体的表和数据详见文章:Mysql数据库中的EXISTS和NOT EXISTS) 题目:查询至少选修了学生200215122选修的全部课程的学生号码. 本查询可以用逻辑蕴含来表达:查询学号为x的学生,对所有的课程y,只要200215122学生选修了课程y,则x也选修了y. 形式化表示如下: 用p表示谓词"学生200215122选修了课程y";

/*A 和 B 两张表都只有一个 ID 字段 比如A表的数据为 ID 1,2,3,4,5,6 B表的数据为 ID 1,2,3 判断 JOIN 查询时候条件在 ON 和 WHERE 时的区别 ON 和 WHERE 查询顺序有关标准查询关键字执行顺序为 FROM->WHERE->GROUP BY->HAVING->ORDER BYLEFT JOIN 是在 FROM 范围内 所以先 ON 条件筛选表,然后两表再做 LEFT JOIN而对于 WHERE 来说是在 LEFT JOIN 结果再

python进阶09 MySQL高级查询 一.筛选条件 # 比较运算符 # 等于:= 不等于:!= 或<> 大于:> 小于:< 大于等于>= 小于等于:<= #空:IS NULL 非空:IS NOT NULL # NULL 的查询比较特殊,只有在条件里加上IS NULL 或IS NOT NULL 才能够查询出NULL #逻辑运算符 #与:AND 或:OR 非:NOT 范围查询 BETWEEN a AND b SELECT * FROM students WHERE ag

随机查询,方法可以有很多种.比如,查询出所有记录,然后随机从列表中取n条记录.使用程序便可实现.可是程序实现必须查询出所有符合条件的记录(至少是所有符合条件的记录id),然后再随机取出n个id,查询数据库.但是效率毕竟没有数据库中直接查询得快.下面介绍mysql中怎样随机查询n条记录. 1.最简单的办法order by rand(),示例 ; 此写法,可以将查询出的结果集打乱,limit n条记录后,得到n条随机的记录,这n条记录也是随机顺序的,就是效率有点慢,但是很随机. 2.如果记录id保持

mysql用查询结果当删除的判断条件进行删除报错1093 You can't specify target table解决方法 #分开两个sql执行正常的语句,只保留最新1000条数据,删掉1000条以前的旧数据select number from historydata order by number desc limit 1001,1;delete from historydata where number < 201911270538;#直接合并后报错:错误代码: 1093 You can

条件查询 #进阶2:条件查询 /* 语法: select 查询列表③ from 表名① where 条件筛选② 分类: 一.按条件表达式筛选 条件运算符:> < = != <> >= <= 二.按逻辑表达式筛选 漏记运算符: && || ! and or not &&和and:两个条件都为true,结果为true,反之为false ||和or: 只要有一个条件为true,结果为true,反之为false !或not: 如果连接的条件本身为

IN为什么慢? 在应用程序中使用子查询后,SQL语句的查询性能变得非常糟糕.例如: SELECT driver_id FROM driver where driver_id in (SELECT driver_id FROM driver where _create_date > '2016-07-25 00:00:00'); 独立子查询返回了符合条件的driver_id,这个问题是解决了,但是所用的时间需要6秒,可以通过EXPLAIN查看SQL语句的执行计划: 可以看到上面的SQL语句变成了相

>>>>>>>>>> 一.mysql查询的五种子句         where(条件查询).having(筛选).group by(分组).order by(排序).limit(限制结果数)           1.where常用运算符:             比较运算符                 > ,  < ,=  , != (< >),>=   ,   <=                   i

MySQL模糊查询提供了两种模式:LIKE模式和REGEXP模式. LIKE模式 LIKE模式是使用的LIKE 或 NOT LIKE 比较运算符进行模糊查询. SELECT 字段 FROM 表 WHERE 字段 LIKE[NOT LIKE] '条件' 针对条件,有以下几种通配符: 通配符 含义 % 表示任意一个或多个字符,可匹配任意类型和长度的字符 _ 表示任意单个字符,匹配单个任意字符 ESCAPE 关键字定义转义符.在模式中,当转义符置于通配符之前时,该通配符就解释为普通字符. 示例: #

需要搞清楚查询为什么会慢,就要搞清楚mysql处理查询请求的过程: 1.客户端发送SQL请求给服务器 2.服务器检查是否可以在查询缓存中命中该SQL   查询缓存对SQL性能的影响. 1.需要对缓存加锁. 2.表更新需要对缓存刷新.   对于读写频繁的系统使用查询缓存可能会降低查询的处理效率,在这种情况下不要使用查询缓存.   query_cache_type :设置查询是否可用 值为:on,off,demand . demand 表示只有在查询语句中使用SQL_CACHE和SQL_NO_CAC

MySQL联合查询效率较高,以下例子来说明联合查询(内联.左联.右联.全联)的好处: T1表结构(用户id,用户名,密码)   userid   username  password 1   jack jackpwd    2   owen   owenpwd T2表结构(用户id,用户积分,用户等级)   userid(int)   jifen   dengji     1    20   3       3    50    6 第一:内联( inner join )如果想把用户信息.积分.

如何查找MySQL中查询慢的SQL语句 更多 如何在mysql查找效率慢的SQL语句呢?这可能是困然很多人的一个问题,MySQL通过慢查询日志定位那些执行效率较低的SQL 语句,用--log-slow-queries[=file_name]选项启动时,mysqld 会写一个包含所有执行时间超过long_query_time 秒的SQL语句的日志文件,通过查看这个日志文件定位效率较低的SQL .下面介绍MySQL中如何查询慢的SQL语句 一.MySQL数据库有几个配置选项可以帮助我们及时捕获低效S

23个MySQL常用查询语句 一查询数值型数据: SELECT * FROM tb_name WHERE sum > 100; 查询谓词:>,=,<,<>,!=,!>,!<,=>,=< 二查询字符串 SELECT * FROM tb_stu  WHERE sname  =  '小刘' SELECT * FROM tb_stu  WHERE sname like '刘%' SELECT * FROM tb_stu  WHERE sname like '%

mysql中update.delete.install尽量不要使用子查询 一.mysql查询的五种子句         where(条件查询).having(筛选).group by(分组).order by(排序).limit(限制结果数)          1.where常用运算符:             比较运算符                 > ,  < ,=  , != (< >),>=   ,   <=                  in(v1,v

原文地址:使用Anemometer基于pt-query-digest将MySQL慢查询可视化 作者:84223932 本文主要介绍使用Anemometer基于pt-query-digest将MySQL慢查询可视化,因为网上资料相对较少,且都是英文的,遇到报错也没有相关的参考资料,因此写此文. 欢迎转载,请注明作者.出处. 作者:张正 blog:http://space.itpub.net/26355921  QQ:176036317 如有疑问,欢迎联系. 准备条件:1.MySQL开启慢查询 2.

一查询数值型数据: SELECT * FROM tb_name WHERE sum > 100; 查询谓词:>,=,<,<>,!=,!>,!<,=>,=< 二查询字符串 SELECT * FROM tb_stu  WHERE sname  =  '小刘' SELECT * FROM tb_stu WHERE sname like '刘%' SELECT * FROM tb_stu  WHERE sname like '%程序员' SELECT * FR

MySQL EXISTS 和 NOT EXISTS 子查询 MySQL EXISTS 和 NOT EXISTS 子查询语法如下: SELECT ... FROM table WHERE EXISTS (subquery) 该语法可以理解为:将主查询的数据,放到子查询中做条件验证,根据验证结果(TRUE 或 FALSE)来决定主查询的数据结果是否得以保留. MySQL EXISTS 子查询实例 下面以实际的例子来理解 EXISTS 子查询.下面是原始的数据表: article 文章表: aid t

MySQL 列子查询 列子查询是指子查询返回的结果集是 N 行一列,该结果通常来自对表的某个字段查询返回. 一个列子查询的例子如下: SELECT * FROM article WHERE uid IN(SELECT uid FROM user WHERE status=1) 该例子在前文<MySQL 子查询subquery语法与用法实例>已有解释及数据实例,在此不再赘述. 列子查询中使用 IN.ANY.SOME 和 ALL 操作符 由于列子查询返回的结果集是 N 行一列,因此不能直接使用 =

mysql的查询缓存 查询是数据库技术中最常用的操作.查询操作的过程比较简单,首先从客户端发出查询的SQL语句,数据库服务端在接收到由客户端发来的 SQL语句后, 执行这条SQL语句,然后将查询到的结果返回给客户端.虽然过程很简单,但不同的查询方式和数据库设置,对查询的性能将会有很在的影响.因此,本文就在MySQL中常用的查询优化技术进行讨论.讨论的内容如:通过查询缓冲提高查询速度:MySQL对查询的自动优化:基于索引的排序:不可达查询的检测和使用各种查询选择来提高性能.一. 通过查询缓冲提高查

一.简介 pt-query-digest是用于分析mysql慢查询的一个工具,它可以分析binlog.General log.slowlog,也可以通过SHOWPROCESSLIST或者通过tcpdump抓取的MySQL协议数据来进行分析.可以把分析结果输出到文件中,分析过程是先对查询语句的条件进行参数化,然后对参数化以后的查询进行分组统计,统计出各查询的执行时间.次数.占比等,可以借助分析结果找出问题进行优化. 二.安装pt-query-digest 1.下载页面:https://www.pe