1.调用mysql自带的格式化小数函数format(x,d) 例如: select format(23456.789,2);   select formate(salary,2); 输出: 23,456.79 ,format()函数会对小数部分进行四舍五入操作,整数部分从右向左每3位一个逗号进行格式化输出,如下图: 2.调用mysql自带的函数truncate(x,d) 例如: select truncate(23456.789,2); select truncate(salary,2); 输出

Mysql查询结果导出Excel表: 一句转换方式:$ mysql -uops -p'GCNgH000KP' dtbs -e 'select * from t_proxy__record;' --default-character-set=gb2312 > ooooo.xls 或者 两句转换方式: $ mysql -uroot -p'password' dtbs -e "select * from help_cat where 1 order by type desc limit 0,20

MYSQL查询语句大全集锦 1:使用SHOW语句找出在服务器上当前存在什么数据库: mysql> SHOW DATABASES; 2:2.创建一个数据库MYSQLDATA mysql> CREATE DATABASE MYSQLDATA; 3:选择你所创建的数据库 mysql> USE MYSQLDATA; (按回车键出现Database changed 时说明操作成功!) 4:查看现在的数据库中存在什么表 mysql> SHOW TABLES; 5:创建一个数据库表 mysql&

MySQL查询执行路径 1. 客户端发送一条查询给服务器: 2. 服务器先会检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果.否则进入下一阶段: 3. 服务器端进行SQL解析.预处理,再由优化器生成对应的执行计划: 4. MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询: 5. 将结果返回给客户端. 查询缓存(query cache) 在解析一个查询语句之前,如果查询缓存是打开的,那么MySQL会优先检查这个查询是否命中查询缓存中的数据.这个检查是通过一个对大小写敏感

1.mysql的时间戳timestamp精确到小数点后六位. 公司业务使用到Greenplun数据库,根据查询的时间戳来不断的将每个时间段之间的数据,进行数据交换,但是今天发现,mysql的时间戳没有小数点后6位,即精确度到毫秒级的,所以对于这个问题,将和Greenplum数据库的时间戳后6位保持一样.当然了最大位数是6位,也可以是1-6之间的整数.可以根据自己的业务进行设计.这样进行查询每个时间段之间的数据就不会出现丢失数据和重复数据的情况了. 2.这里可以精确到三位. 3.实际数据如下所示:

0. 1.参考 提升网站访问速度的 SQL 查询优化技巧 缓存一切数据,读取内存而不是硬盘IO 如果你的服务器默认情况下没有使用MySQL查询缓存,那么你应该开启缓存.开启缓存意味着MySQL 会把所有的语句和语句执行的结果保存下来,如果随后有一条与缓存中完全相同的语句需要执行,那么MySQL 就会返回缓存的结果.缓存不会过时,因为MySQL 会在表数据更新后刷新缓存. MySQL缓存--服务器缓存query cache https://dba.stackexchange.com/questio

本文首先介绍了MySQL的查询计划中ken_len的含义:然后介绍了key_len的计算方法:最后通过一个伪造的例子,来说明如何通过key_len来查看联合索引有多少列被使用. key_len的含义 在MySQL中,可以通过explain查看SQL语句所走的路径,如下所示: mysql> create table t(a int primary key, b int not null, c int not null, index(b));Query OK, 0 rows affected (0.

"一:MySQL查询计划输出列的含义:1.id:每个被独立执行的操作的标识,表示对象被操作的顺序:id值越大,先被执行:如果相同,执行顺序从上到下.2.select_type:查询中每个select子句的类型.3.table:名字,被操作的对象的名称,通常是表名,但有其他格式.4.partitions:匹配的分区信息(对于非分区表值为NULL).5.type:连接操作的类型.6.possible_keys:备选的索引(列出可能被使用到的索引).7.key:经优化器选定的索引:常使用ANALYZE

查询缓存(QueryCache)保存查询返回的完整结果.当查询命中该缓存,MySQL会立即返回结果,跳过解析.优化和执行阶段. 官方在特定环境测试结果(官方文档中有详细说明): 1.如果对某表进行简单查询,但每次查询条件都不一样时,打开查询缓存会导致性能下降13%. 2.如对一个只有一行数据的表进行查询,则可以提升238%. 所以查询缓存特别适用于更新频率非常低.查询频率非常高的场景. 缓存命中规则 缓存存放在一个引用表中,通过一个哈希值引用,哈希值包含了(查询本身.当前查询的数据库.客户端协议

[转]MySQL查询缓存详解 转自:https://www.cnblogs.com/Alight/p/3981999.html 相关文章:http://www.zsythink.net/archives/1111 转载,方便自己查阅 一:缓存条件,原理 MySQL Query Cache是用来缓存我们所执行的SELECT语句以及该语句的结果集,MySql在实现Query Cache的具体技术细节上类似典型的KV存储,就是将SELECT语句和该查询语句的结果集做了一个HASH映射并保存在一定的内存

MySQL查询缓存详解(总结) 一.总结 一句话总结: mysql查询缓存还是可以用用试一试,但是更推荐分布式,比如redis/memcache之流,将数据库中查询的数据和查询语句以键值对的方式存进分布式中 1.MySQL查询缓存 原理? SELECT语句以及该语句的结果集组成的键值对 MySQL Query Cache是用来缓存我们所执行的SELECT语句以及该语句的结果集,MySql在实现Query Cache的具体技术细节上类似典型的KV存储,就是将SELECT语句和该查询语句的结果集做了

一.前言 在当今的各种系统中,缓存是对系统性能优化的重要手段.MySQL Query Cache(MySQL查询缓存)在MySQL Server中是默认打开的,但是网上各种资料以及有经验的DBA都建议生产环境中把MySQL Query Cache关闭.按道理,MySQL Server默认打开,是鼓励用户使用缓存,但是大拿们却建议关闭此功能,并且国内各个云厂商提供的MySQL云服务中默认都是关闭这个功能,这是为什么?他们在使用中遇到了什么坑?本文将会从以下几方面来详解MySQL Query Cac

Mysql 查询练习 ---创建班级表 create table class( cid int auto_increment primary key, caption ) )engine=innodb default charset=utf8; ---创建学生表 create table student( sid int auto_increment primary key, sname ), gender ) default '男', class_id int )engine=innodb d

mysql的性能优化包罗甚广: 索引优化,查询优化,查询缓存,服务器设置优化,操作系统和硬件优化,应用层面优化(web服务器,缓存)等等.这里的记录的优化技巧更适用于开发人员,都是从网络上收集和自己整理的,主要是查询语句上面的优化,其它层面的优化技巧在此不做记录. 查询的开销指标: 执行时间 检查的行数 返回的行数 建立索引的几个准则: 1.合理的建立索引能够加速数据读取效率,不合理的建立索引反而会拖慢数据库的响应速度. 2.索引越多,更新数据的速度越慢. 3.尽量在采用MyIsam作为引擎的时

mysql查询在一张表不在另外一张表的记录   问题:    查询一个表(tb1)的字段记录不在另一个表(tb2)中      条件:tb1的字段key的值不在tbl2表中      ----------------------     最原始的写法:      select   A.*   from   tbl1 A where   A.key   not   in   (select   key   from   tbl2)          如果tbl2表中数据量很大,比如数据上百万条,每

PHP:PHP 5.3.6 (cli) (built: Jun 15 2011 16:29:50) MYSQL:5.1.51 如果我们有的一张表有几百万或几千万的记录,我们要使用 PHP 将所有的记录都获取过来(遍历数据表)进行处理.查询语句: SELECT * FROM largetable; PS:为了证明上面的做法是最佳的办法,我尝试使用 largetable 中的一个字段做 where ,以及 LIMIT,OFFSET .上面那种 WHERE 获得结果很慢,虽然用了索引.后面这种 LIM

如果ID是主键或者有索引,可以直接查找: 方法一: 查询上一条记录的SQL语句(如果有其他的查询条件记得加上other_conditions以免出现不必要的错误): select * from table_a where id = (select id from table_a where id < {$id} [and other_conditions] order by id desc limit 1) [and other_conditions]; 查询下一条记录的SQL语句(如果有其他的

最近在网上找了下mysql查询随机的几个sql,我把最终的记录下来. SELECT * FROM uchome_mtag AS a JOIN (SELECT MAX(tagid) AS id FROM uchome_mtag) AS b ON (a.tagid>=FLOOR(b.id*RAND())) LIMIT 50 我试验后发现一个问题,当你的表里的总数和想要得到的条数很接近时,可能会不理想,有可能你有10条,你想查出随机的8条时,却只给出了5条的结果. 应该是那个大于等于造成的吧. 还有p

启用MySQL查询缓存能够极大地减低数据库server的CPU使用率,实际使用情况是:开启前CPU使用率120%左右,开启后降到了10%. 查看查询缓存情况: mysql> show variables like '%query_cache%';  (query_cache_type 为 ON 表示已经开启) +------------------------------+----------+ | Variable_name                | Value    | +-----

为了给高并发情况下的mysql进行更好的优化,有必要了解一下mysql查询更新时的锁表机制. 一.概述 MySQL有三种锁的级别:页级.表级.行级.MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁(table-level locking):BDB存储引擎采用的是页面锁(page-level locking),但也支持表级锁:InnoDB存储引擎既支持行级锁(row-level locking),也支持表级锁,但默认情况下是采用行级锁. MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下: 表级锁:开销小,加