A.B两表,找出ID字段中,存在A表,但是不存在B表的数据.A表总共13w数据,去重后大约3W条数据,B表有2W条数据,且B表的ID字段有索引. 方法一 使用 not in ,容易理解,效率低  ~执行时间为:1.395秒~ select distinct A.ID from A where A.ID not in (select ID from B) 方法二 使用 left join...on... , "B.ID isnull" 表示左连接之后在B.ID 字段为 null的记录 

--更新字段为随机时间 86400秒=1天 UPDATE dl_robot ), ,GETDATE()) )   SQL存在一个表而不在另一个表中的数据   方法一 使用 not in ,容易理解,效率低   select distinct A.ID from  A where A.ID not in (select ID from B)   www.2cto.com   方法二 使用 left join...on... , "B.ID isnull" 表示左连接之后在B.ID 字段为

Mysql 查询天.周,月,季度.年的数据 今天 select * from 表名 where to_days(时间字段名) = to_days(now()); 昨天 SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DAYS( NOW( ) ) - TO_DAYS( 时间字段名) <= 1 近7天 SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) <= date(时间字段名) 近30天 SELECT * FROM 表名 w

A.B两表,找出ID字段中,存在A表,但是不存在B表的数据.A表总共13w数据,去重后大约3W条数据,B表有2W条数据,且B表的ID字段有索引. 方法一 使用 not in ,容易理解,效率低  ~执行时间为:1.395秒~ 1 select distinct A.ID from A where A.ID not in (select ID from B) 方法二 使用 left join...on... , "B.ID isnull" 表示左连接之后在B.ID 字段为 null的记录

(转)A.B两表,找出ID字段中,存在A表,但是不存在B表的数据.A表总共13w数据,去重后大约3W条数据,B表有2W条数据,且B表的ID字段有索引. 方法一 使用 not in ,容易理解,效率低  ~执行时间为:1.395秒~ 1 select distinct A.ID from A where A.ID not in (select ID from B) 方法二 使用 left join...on... , "B.ID isnull" 表示左连接之后在B.ID 字段为 null

原文链接:http://blog.csdn.net/windren06/article/details/8188136 (转)A.B两表,找出ID字段中,存在A表,但是不存在B表的数据.A表总共13w数据,去重后大约3W条数据,B表有2W条数据,且B表的ID字段有索引. 方法一 使用 not in ,容易理解,效率低  ~执行时间为:1.395秒~ 1 select distinct A.ID from A where A.ID not in (select ID from B) 方法二 使用

MySQL查询本周.上周.本月.上个月份数据的sql代码 作者: 字体:[增加 减小] 类型:转载 时间:2012-11-29我要评论 MySQL查询的方式很多,下面为您介绍的MySQL查询实现的是查询本周.上周.本月.上个月份的数据,如果您对MySQL查询方面感兴趣的话,不妨一看   今天sql and TO_DAYS( now() ) - TO_DAYS(subscribeTime) = 0 昨天sql  and TO_DAYS( now() ) - TO_DAYS(subscribeTim

sql一张表数据导入另一张表   1.如果2张表的字段一致,并且希望插入全部数据,可以用这种方法:   INSERT INTO 目标表 SELECT * FROM 来源表;   2.比如要将 articles 表插入到 newArticles 表中,则是:   INSERT INTO newArticles SELECT * FROM articles;   3.如果只希望导入指定字段,可以用这种方法:    INSERT INTO 目标表 (字段1, 字段2, ...) SELECT 字段1,

1.使用not in,容易理解,效率低 select distinct A.ID from A where A.ID not in (select ID from B) 2.使用left join...on... ,B.ID isnull表示左连接之后在B.ID字段为null的记录 select A.ID from A left join B on A.ID=B.ID where B.ID is null 3.逻辑相对复杂,但是速度最快 ) 参考: http://blog.csdn.net/u0

方法一(仅适用单个字段)使用 not in ,容易理解,效率低 select A.ID from A where A.ID not in (select ID from B) 方法二(适用多个字段匹配)使用 left join...on... , "B.ID isnull" 表示左连接之后在B.ID 字段为 null的记录 select A.ID from A left join B on A.ID=B.ID where B.ID is null 方法三(适用多个字段匹配) selec

方法一(效率底) select A.* from 办卡 A where A.namedh not in (select namedh from 银行) 方法二(效率中) select A.* from 办卡 A left join 银行 b on A.namedh=B.namedh where B.namedh is null   方法三(效率高) select * from  办卡 A where (select count(1) as num from 银行 B where A.namedh

select a.id,a.oacode,a.custid,a.custname,a.xsz,a.salename,a.communicationtheme,a.communicationproperty,a.communicationtime,a.productmanager,'' creator,a.creator oaCreator,a.createdate,case when a.oastate='正常结束' then 3 else 0 end status from reception

今天 select * from 表名 where to_days(时间字段名) = to_days(now()); 昨天 SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DAYS( NOW( ) ) - TO_DAYS( 时间字段名) <= 1 近7天 SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) <= date(时间字段名) 近30天 SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDATE(

mysql -uroot -p 要恢复的数据库的名字 --one-database<备份文件

SELECT * FROM 表名 WHERE 时间字段>DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL YEAR) 一年 SELECT * FROM 表名 WHERE 时间字段>DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL WEEK) 一周 SELECT * FROM 表名 WHERE 时间字段 >DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL MONTH) 三个月

主要是时间戳转"1993-01-01 00:00:00"的时间格式,然后和当前时间比对CURDATE() 如果字段本身符合正常时间格式,则直接使用即可 今天的数据 SELECT * FROM `statements` WHERE DATE_FORMAT( FROM_UNIXTIME( `happen_time` ) , '%Y-%m-%d' ) = DATE_FORMAT( NOW( ) , '%Y-%m-%d' ) 昨天的数据 ' 近七天的数据 ' 近30天的数据 '

Create Or Replace Trigger trg_view_report  Instead Of Insert or update or delete on view_for_report  for each rowDeclare begin  If Inserting Then         if :new.temperature1 <= 250 then               insert into originaldata_report        (id,      

查询优化的官方文档在 这里. EXPLAIN 的输出格式 译文 1. MySQL 架构 1.1 MySQL 的简化架构 MySQL 可以简单的分为三层:连接层.服务层.存储引擎层.其中服务层包含了 MySQL 的核心组件: 用户连接层 ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ --------------------------------------------------------------------- +------------------+ | MySQL 连接池 | +--------------

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

之前的EF Code First系列讲了那么多如何配置实体和数据库表的关系,显然配置只是辅助,使用EF操作数据库才是每天开发中都需要用的,这个系列讲讲如何使用EF操作数据库.老版本的EF主要是通过ObjectContext来操作数据库的,一看是Object打头的,自然相当庞大,方法也比较多.到了经典的4.1版本,EF小组推出了一些更简单好用的API,就是DbContext,它包括更常用的方法.看看EF小组是怎么说的,原话:The Entity Framework 4.1 release also