工作中遇到了一个问题,邮件系统群发失败,后来经过排查查找到了原因 原来是因为mysql中的两张表的关联字段竟然不一致, 表A mysql> desc rm_user_router;+------------+-------------+------+-----+---------+-------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+------------+-------------+------+-----+---------+---

update groupuser as g1 join groupuser as g2 on (g1.user_id=1 and g2.user_id = 2) or(g1.user_id = 2 and g2.user_id=1) set g1.group_id = g2.group_id,g2.group_id=g1.group_id;

需求: 1.将数据库中两条数据中的唯一约束列  做值的替换 原始思想: 将两条数据查出来,在程序中设置第三方变量,进行两条数据的替换,然后将原始两条数据删除,将新的两条替换后的数据插入. 新思想: 1>JPA查询出两条数据,此时还是持久化状态. 2>(放置字段数据库唯一)将其中一条数据字段+“自定义字符串”, 3>save(本条更改数据) 4>flush(),此时已经将更改 同步到了数据库中 5>然后将另一条数据更新,此时唯一约束就不存在了,因为上面已经将相同的值替换掉了 6

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/u011925175/article/details/24186917  有一个mysql数据库的表,要查询他的最后两条数据的结果例如以下: 这是原表中的内容: idname 1 ad 2 jk 3 tre  4 hgv 这是查询的最后两条的数据的内容(为最新的插入的数据):  语句:select * from demo1 order by id desc limit 0,2;  结果:id n

SQLServer比较两条数据是否相同 直接比较可能会一个一个字段的比较,也可以将多个字段拼成一个串然后比较,这里有个hash值比较的方法,很好用 用法 将需要的比较的column放进去,逗号隔开,只要保证包含相同的column,顺序无关,因为这个是hash值的和. select HashText = checksum( Q.FName , Q.LName , Q.MName , Q.Address1 , Q.Address2 , Q.City , Q.State , Q.Zip) from M

提高MYSQL百万条数据的查询速度 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null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中

摘要: 下文讲述使用sql脚本实现相邻两条数据相减的方法,如下所示: 实验环境:sql server 2008 R2 实现思路: 1.使用cte表达式,对当前表进行重新编号 2.使用左连接对 表达式 生成的临时表进行错位连接,并对生成的新纪录中两列进行相减 ),qty int); go ----生成基础数据 insert into [maomao365](sort, qty)values (),(), (),(), (),() go with cte_temp as ( select row_n

多条数据以一条数据展示:GROUP_CONCAT select GROUP_CONCAT(uuid) from user; 判断某字符是否存在某字段:INSTR select * from( select GROUP_CONCAT(uuid) names from user ) temp where INSTR(uuid,'001');

最近有一张2000W条记录的数据表需要优化和迁移.2000W数据对于MySQL来说很尴尬,因为合理的创建索引速度还是挺快的,再怎么优化速度也得不到多大提升.不过这些数据有大量的冗余字段和错误信息,极不方便做统计和分析.所以我需要创建一张新表,把旧表中的数据一条一条取出来优化后放回新表: 一. 清除冗余数据,优化字段结构 2000W数据中,能作为查询条件的字段我们是预知的.所以将这部分数据单独创建新的字段,对于有规则的数据合理改变字段结构,比如身份证就是varchar(18).对于不重要的数据我们

上周值班,碰到这样的一个客户问题,表结构简化如下: CREATE TABLE `aa` (`c1` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,`c2` int(11) DEFAULT NULL,`c3` int(11) DEFAULT '0',`c4` int(11) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`c1`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8   在使用如下的语法时,怎么会插入两条 c2 = 10

实现将多条数据合并为一条数据,在mysql中可以通过 GROUP_CONCAT 函数实现 上面是潇leader发我的和工作不相关的小小小需求描述,很明显是要把id和name相同的数据合并为一条,下面按照截图建个demo演示 ; -- ---------------------------- -- Table structure for demo -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `demo`; CREATE TABLE `d

<!-- 计算每两次消费的间隔天数 --> SELECT B.MEN_ID,TIMESTAMPDIFF(DAY,B.PRE_DATE,B.CURR_DATE) AS DAYS FROM ( <!-- 行变列 --> SELECT A.MEN_ID,A.ORDER_DATE AS CURR_DATE,@A.ORDER_DATE AS PRE_DATE,@A.ORDER_DATE:= A.ORDER_DATE FROM TBL_MAS_ORDER_MASTER A,(SELECT @A

问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 我尝试解决该问题,so,有个这个日志. 方案概述 方案一:优化现有mysql数据库.优点:不影响现有业务

问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 我尝试解决该问题,so,有个这个日志. 方案概述 方案一:优化现有mysql数据库.优点:不影响现有业务

摘要: 多条纪录中,几个字段相同,但是其中一个或者多个字段不同,则去该字段最大(这里只有一个不同) 源数据: 目的是移除:在同一天中只能存在一天数据,则取审核日期最大,数据库脚本如下: SELECT p.BizType, pdt.WeekDate, pdt.BizDateDtl, MAX(p.AuditTime) AuditTime FROM b_bc_personshift p INNER JOIN b_bc_personshiftdtl pdt ON p.ShiftUUID = pdt.Sh

1.查询一个表中有多少个字段: SELECT COUNT(*) FROM information_schema. COLUMNSWHERE table_schema = '数据库名'AND table_name = '表名'; 2.查询一个数据库中有多少张表: SELECT COUNT(*) TABLES, table_schema FROM information_schema.TABLES   WHERE table_schema = '数据库名' GROUP BY table_schema

根据库名获取所有表的信息 SELECT * FROM information_schema.`TABLES` WHERE TABLE_SCHEMA = 'erp'; 根据库名获取所有表名称和表说明 SELECT TABLE_NAME, TABLE_COMMENT FROM information_schema.`TABLES` WHERE TABLE_SCHEMA = 'erp'; view: 根据库名获取所有的字段信息 SELECT TABLE_SCHEMA AS '库名', TABLE_NA

select IFNULL(c.nodeCount,0) + IFNULL(c.phyCount,0) as totalCount from ( select count(*) nodeCount, (select count(*) from rn_base a join rn_ext_systeminfo b on a.id = b.nodeId where (a.subType = 'VIRTUAL' or a.subType = 'PHYSICAL')) phyCount from rn_

begin ),(, ))) from workplan a join org_employee b on b.id = a.idowner , LEN(aa.sglzbbh))) glh from workplan aa group by aa.idowner ) c on c.id = a.idowner where a.id = '${targetID}' --自动关联上周计划编号 --自动关联上周计划编号 update a set a.idszzb = b.id from workpla

地址:https://database.51cto.com/art/201902/592522.htm 虽然是广告文,但整体可读性尚可.

group_concat()会计算哪些行属于同一组,将属于同一组的列显示出来,group by指定的列进行分组. 例如: -- 根据物流订单id查询所有物流订单,车源订单,车辆信息(多条数据合并为一条数据,英文逗号隔开)         SELECT             a.id AS logisOrderId,            a.logistics_order_code AS logisOrderCode,            a.logis_order_sum_fee AS l