具体语句  SELECT dfm.id, dfm.member_code, dfm.member_name, dfm.recommend_code, dfm.member_rank, dfm.create_time, dfm.account, dfm.have_account, dfm.member_img, dfmr.rank_name, dfmr.grade_commission_ratio, dfm1.member_name AS recommendName FROM d_fx_memb

SELECT t4.orgName, t3.projectName, t3.Partner, t1.type, COUNT(DISTINCT t1.imei) AS count FROM `t_teminal` AS t1 LEFT JOIN `t_orgcode_orgid_rela` AS t2 ON t1.orgid = t2.orgId LEFT JOIN `t_org_code` AS t3 ON t2.topOrganizationCode = t3.topOrganizationC

写在前面 1.不要求每个人一定理解 联表查询(join/left join/inner join等)时的mysql运算过程 2.不要求每个人一定知道线上(现在或未来)哪张表数据量大,哪张表数据量小 3.但把mysql客户端(如SQLyog,如HeidiSQL)放在桌面上,时不时拿出来 explain 一把,这是一种美德! 在实例讲解之前,我们先回顾一下联表查询的基础知识 联表查询的基础知识 引子:为什么第一个查询using temporary,第二个查询不用临时表呢? 下面两个查询,它们只差了一

资料源于网络   一.内联结.外联结.左联结.右联结的含义及区别在SQL标准中规划的(Join)联结大致分为下面四种:1.内联结:将两个表中存在联结关系的字段符合联结关系的那些记录形成记录集的联结.2.外联结:分为外左联结和外右联结.左联结A.B表的意思就是将表A中的全部记录和表B中联结的字段与表A的联结字段符合联结条件的那些记录形成的记录集的联结,这里注意的是最后出来的记录集会包括表A的全部记录.右联结A.B表的结果和左联结B.A的结果是一样的,也就是说: 1 Select A.name B.

在rhce考试题中,第21.22题为数据库查询题 题目: 在system1上创建一个Maria DB数据库,名为Contacts,要求: 数据库应该包含来自数据库users.mdb的内容,数据库只能被localhost访问 除了root用户,此数据库只能被用户Marry查询,此用户密码为redhat root用户的数据库密码为redhat,同时不允许空密码登录 密码是fadora的人的名字是什么? 有多少人姓名是John,同时居住在Santa Clara? 为了完成这个实验,我已将user.md

一.为什么要用小表驱动大表 1.驱动表的定义 当进行多表连接查询时, [驱动表] 的定义为: 1)指定了联接条件时,满足查询条件的记录行数少的表为[驱动表] 2)未指定联接条件时,行数少的表为[驱动表](Important!) 忠告:如果你搞不清楚该让谁做驱动表.谁 join 谁,请让 MySQL 运行时自行判断 既然“未指定联接条件时,行数少的表为[驱动表]”了,而且你也对自己写出的复杂的 Nested Loop Join 不太有把握(如下面的实例所示),就别指定谁 left/right jo

mysql 建表时都会设置表的字符集和排序规则,通常是 utf8,不过我这边习惯建表的字符集是 utf8mb4,排序规则是 utf8mb4_unicode_ci.有些 utf8mb4 的表默认排序规则是 utf8mb4_general_ci,导致在联表操作时会报错误: Illegal mix of collations 其实这个就是联表时由于表的排序规则不一致才会引起的,这个可以通过将表的排序规则改成一致来解决. 但是有时表已经在线上了,无法修改,而现在又要急着用,可以通过下面的方法: UPDA

关系型数据库,免不了表之间存在各种引用与关联.这些关联是通过主键与外键搭配来形成的.所以,取数据时,很大情况下单张表无法满足需求,额外的数据则需要将其他表加入到查询中来,这便是 JOIN 关键字完成的操作. MySQL 中 JOIN, CROSS JOIN 和 INNER JOIN 三者语法功能上相同,可互换,而 SQL 标准中,INNER JOIN 需要搭配 ON 语句. 多表联合查询时,可省略 JOIN 关键字,以逗号分隔多张表,此时默认会当作 INNER JOIN 来处理.比如, SELE

一.内联结.外联结.左联结.右联结的含义及区别在SQL标准中规划的(Join)联结大致分为下面四种:1.内联结:将两个表中存在联结关系的字段符合联结关系的那些记录形成记录集的联结.2.外联结:分为外左联结和外右联结.左联结A.B表的意思就是将表A中的全部记录和表B中联结的字段与表A的联结字段符合联结条件的那些记录形成的记录集的联结,这里注意的是最后出来的记录集会包括表A的全部记录.右联结A.B表的结果和左联结B.A的结果是一样的,最后出来的记录集会包括表B的全部记录.具体如下: Select l

原文博客如下: http://yoshinorimatsunobu.blogspot.com/2013/10/making-full-table-scan-10x-faster-in.html 如下是读博客做的笔记: Facebook对全表扫描的需求场景: 1.logical backups(eg: mysqldump); 2.online schema changes(eg: SELECT... INTO OUTFILE);   Facebook 使用logical backups(vs ph

update TableA  as a inner join TableB as b on a.order_id=b.order_id set a.last_time='2018-01-01' where b.channel_ordersn='18';

2.1 内连接 select a.*,b.* FROM  a INNER join  b  ON a.id = b.id;  查出所有 或者 select a.*,b.* FROM a join b on a.id=b.id 效果: 2.2 外连接  http://blog.csdn.net/jintao_ma/article/details/51260458

Error: DELETE FROM t_23andme_addref WHERE id IN (  SELECT min(id)  FROM t_23andme_addref   GROUP BY rsid HAVING count(rsid) > 1) ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; DELETE tt FROM t_23andme_addref tt, ( SELECT min(id) AS id FROM

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

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转:https://segmentfault.com/a/1190000006158186?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时

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本文原作者“ manong”,原创发表于segmentfault,原文链接:segmentfault.com/a/1190000006158186 1.引言   MySQL作为开源技术的代表作之一,是互联网得以广泛流行的重要基础技术之一. 国外 GitHub.Airbnb.Yelp.Coursera 均在使用 MySQL 数据库,国内阿里巴巴.去哪儿网.腾讯.魅族.京东等等的部分关键业务同样使用了 MySQL 数据库.同时,MySQL 也是众多数据库排行榜单的第一名,丛多国内一线互联网企业都在用

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转自:https://mp.weixin.qq.com/s/VY69wWlrVLjRtKU7ULrYGw 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SM

单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的长度只分配真正需要的空间 使用枚举或整数代替字符串类型 尽量使用TIMESTAMP