Mysql中 查询慢的 Sql语句的记录查找 慢查询日志 slow_query_log,是用来记录查询比较慢的sql语句,通过查询日志来查找哪条sql语句比较慢,这样可以对比较慢的sql可以进行优化. 1. 登陆我们的mysql数据库: 2. 查看一下当前的慢查询是否开启,以及慢查询所规定的时间: show variables like 'slow_query_log'; show variables like 'long_query_time'; 3. 如果你的查询后的结果是OFF 状态的
mysql> #查询每个栏目最贵的商品 mysql> select goods_id,shop_price,cat_id from (select goods_id,shop_price,cat_id from goods order by shop_price desc) as temp group by cat_id; +----------+------------+--------+ | goods_id | shop_price | cat_id | +----------+----
1,select查询的基本结构 select 字段 from 表 where 过滤条件 group by 分组条件 having 过滤的第二条件 order by 排序条件 limit 限定结果条件; 2,最简单的查询语句 mysql> select * from user; +----+----------+----------+---------------------+ | id | username | password | createtime | +----+----------+-
数据准备: 创建表: create table students( id int unsigned primary key auto_increment not null, name varchar(20) default '', age tinyint unsigned default 0, height decimal(5,2), gender enum('男','女','人妖','保密'), cls_id int unsigned default 0, isdelete bit defau
不使用索引原文 : http://itlab.idcquan.com/linux/MYSQL/918330.html MySQL查询不使用索引汇总 众所周知,增加索引是提高查询速度的有效途径,但是很多时候,即使增加了索引,查询仍然不使用索引,这种情况严重影响性能,这里就简单总结几条MySQL不使用索引的情况 如果MySQL估计使用索引比全表扫描更慢,则不使用索引.例如,如果列key均匀分布在1和100之间,下面的查询使用索引就不是很好:select * from table_name where
mysql查询语句,通过limit来限制查询的行数. 例如: select name from usertb where age > 20 limit 0, 1; //限制从第一条开始,显示1条 select name from usertb where age > 20 limit 1; //同上面的一个效果 select name from usertb where age > 20 limit 4, 1; //显示从第五条开始,显示1条 select name from user
1. mysql 查询出某字段的值不为空的语句 1.不为空 select * from table where id <> ""; select * from table where id != ""; 2.为空 select * from table where id =""; select * from table where isNull(id); 具体情况具体分析,如果字段是char或者varchar类型的,使用id=&quo
浅谈MySQL中优化sql语句查询常用的30种方法 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有nul
mysql中的in语句是把外表和内表作hash 连接,而exists语句是对外表作loop循环,每次loop循环再对内表进行查询.一直大家都认为exists比in语句的效率要高,这种说法其实是不准确的.这个是要区分环境的. 如果查询的两个表大小相当,那么用in和exists差别不大. 如果两个表中一个较小,一个是大表,则子查询表大的用exists,子查询表小的用in: 例如:表A(小表),表B(大表) 1: select * from A where cc in (select cc from