背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = ‘dbname’ AND TABLE_NAME = ‘product’ 查询结果: 从上图中我们可以看到表的基本信息: 表行数:866633平均每行的

文章转载自:http://www.cnblogs.com/lyroge/p/3837886.html 背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = ‘dbname’ AND TABLE_NAME

背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = 'dbname' AND TABLE_NAME = 'product' 查询结果: 从上图中我们可以看到表的基本信息: 表行数:866633平均每行的

oracle查询单表占用空间的大小 SELECT segment_name AS TABLENAME, BYTES B, BYTES KB, BYTES MB FROM user_segments where segment_name = upper('tablename');

1.查询单表 var pageSize = 2;//条数 var pageIndex = 2;//索引 var sql = @" SELECT D.* FROM ( SELECT ROW_NUMBER() OVER ( ORDER BY B_MemberId ASC ) AS rownum , * FROM Bxy_MembersData ) AS D WHERE rownum BETWEEN ( @pageIndex - 1 ) * @pageSize + 1 AND @pageIndex *

B表中的pid对应A表中id,查询A表中数据,根据b表中对应a表中该id的数据数目排序 select a.*,count(*) as c from a left join b on a.id=b.aid group by a.id ORDER BY c desc

单表查询还回数据有3种形式,返回形式不一样,模板调用方式不同 1)返回Queryset里面内容为对象:Business.objects.all() 这里内容显示是对象 2)返回Queryset里面内容为字典:Business.objects.all().values("id","caption")这里内容是字典 3)返回Queryset里面内容为元组:Business.objects.all().values_list("id","ca

读写文件 背景及木:现有数据1000w单表,为压力测试准备1亿条数据. 步骤: 1.将1000w条记录,除id外都导入到多个文件中: //DELIMITER DROP PROCEDURE if EXISTS createManyTable; create PROCEDURE createManyTable() BEGIN DECLARE i int; ); ; DO SET fileName=CONCAT('f_log_',i,'.txt'); SET @STMT :=CONCAT("selec

SELECT COUNT(字段)AS COUNT,字段FROM 表名 GROUP BY 字段 HAVING COUNT >=

START WITH CONNECT BY PRIOR这个语法主要用于查询数据包中的树型结构关系.先看下原始数据时怎么样的吧! 表中第一行1001是1002的父节点,而第二行1002又是1003的父节点,如此循环.如题:要求给出其中一个数字能找出其最终的根节点!应该要怎么样实现呢?请看如下sql语句,这里我就拿1008为例.图中第一行第一个num1就是根节点了.再来分析下sql语句: select num1,num2,level from carol_tmp start with num2=10

1. 新增一个表,通过另一个表的结构和数据 create table XTHAME.tab1 as select * from DSKNOW.COMBDVERSION 2. 如果表存在: insert into tab1 select * from tab2; 3.同一个表中,将A字段的指赋给B字段: update table_name set B =  A; 4. 将一个表的字段数据插入到另一个表的字段数据中 insert into XTHAME.tab1(pk_bdversion,vbdco

大半夜的在删除线上的日志数据,需要清理的大概有1亿八千万条...任务艰巨. 毕业前没学过数据库,所以对于如何清理大量数据还真一时不知道该怎么办才好.刚开始确实想过对表进行重命名的方式来处理,不过当时因为想到还有数据需要保存且对数据库的了解不够所以作罢. 一般情况下删除数据是使用delete,这个是最普通但是也是效率最低的一个. 还有一个就是truncate,这个操作会把表中所有的数据给清除掉.(如果是要清空数据的话这个效率最高) 第三个就是我这么晚我为什么还在这写这篇不能算博文的文章吧. 前面说

1.联系方式表-customer_contact: id email 1 123456@qq.com 2 987643@qq.com 3 hahaha@qq.com 2.发送邮件记录表-contact_send_info: id email_id email status create_time 1 1 123456@qq.com 1 2019-10-01 2 2 123456@qq.com 1 2019-10-02 3 3 123456@qq.com 2 2019-10-03 联系方式表还有记

##DQL:查询表中的记录 1.语法: select 字段列名 from 表名列表 where 条件列表 group  by 分组字段 having  分组之后的条件 order  by 排序 limit 分页限定 2.基础查询 1.多个字段的查询 select  字段名1,字段名2,...from 表名; *注意: * 如果查询所有字段,则可以使用*来代替字段列表. 2.去除重复 * distinct 3.计算列 * 一般可以使用四则运算计算一些列的值.(一般只会进行数值型的计算) * ifn

1,查询的顺序 SELECT empid, YEAR(orderdate) AS orderyear, COUNT(*) AS numorders FROM Sales.Orders GROUP BY empid, YEAR(orderdate) ORDER BY empid, orderyear; 上面的语句执行的逻辑顺序如下: 1. FROM2. WHERE3. GROUP BY4. HAVING5. SELECT6. ORDER BY 解释如下: 1. Queries the rows f

(1)“导出”表 导出表是在备份的prepare阶段进行的,因此,一旦完全备份完成,就可以在prepare过程中通过--export选项将某表导出了: innobackupex --apply-log --export /backup/xbackup/full/ #这个需要在备份的目录下面执行. 后面的路径是备份的目录.(重要) 不是自己定义的目录. # innobackupex --apply-log --export /path/to/backup innobackupex --apply-

select to_char(scn_to_timestamp(ORA_ROWSCN),'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') insert_time from tablename;

一.单表查询 单表查询的完整语法: .完整语法(语法级别关键字的排列顺序如下) select distinct 字段1,字段2,字段3,... from 库名.表名 where 约束条件 group by 分组依据 having 过滤条件 order by 排序的字段 limit 限制显示的条数 ; 必须要有的关键字如下:select * from t1; 分析之前先将其进行占位,需要什么在进行添加 关键字执行的优先级:fromwheregroup byhavingdistinctorder b

一.完整性约束 在创建表时候,约束条件和数据类型的宽度都是可选参数. 作用:用于保证数据的完整性和一致性. 1.not null(不可空)与default 示例一:插入一个空值,如下: mysql> create table tb1(id int); mysql> desc tb1; +-------+---------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +------

我们都知道SQL是非常强大的,为什么这么说呢?相信学过数据库原理的同学们都深有体会,SQL语句变化无穷,好毫不夸张的说可以实现任意符合我们需要的数据库操作,既然前面讲到Hibernate非常强大,所以Hibernate也是能够实现SQL的一切数据库操作. 在SQL中,单表查询是最常用的语句,同理Hibernate最常用到的也是查询语句,所以今天就来讲讲Hibernate的单表查询: 今天要将的内容分以下几点: 查询所有 查询结果排序 为查询参数动态赋值 分页查询 模糊查询 唯一性查询 聚合函数查