由于数据量过大,我们将根据用户id 将数据存储在不同的表中,根据用户id模10的余数作为表的后缀.有如下十张表:test_0, test_1, ... ,test_9现在需要根据某个条件查询统计数据我们可以使用到union all注:union all 与 union的区别效率上,union all比union更好一点.因为union在执行的时候会把结果集进行排序并删除重复的记录,而union all则会把两个结果集原封不动地合并在一起摘自:http://brilon.iteye.com/blo

[1]建立员工档案表要求字段:员工员工编号,员工姓名,性别,工资,email,入职时间,部门. [2]合理选择数据类型及字段修饰符,要求有NOT NULL,auto_increment, primary key等. DROP TABLE IF EXISTS `workers_info`;CREATE TABLE `workers_info` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`workername` varchar(20) NOT NULL,`sex`

起因:最近在学习mysql的数据库,发现在innodb表中大数据量下count(*)的统计结果实在是太慢,所以想找个办法替代这种查询,下面分享一下我查找的过程. 实践:在给出具体的结论之前,我们先看看下面的现象. 一.     创建数据库 创建数据库的表语句如下: create database IF NOT EXISTS MY_TEST default charset utf8  COLLATE utf8_general_ci; 二.     创建User表 创建User表的语句如下,User

本章通过演示如何使用mysql客户程序创造和使用一个简单的数据库,提供一个MySQL的入门教程.mysql(有时称为“终端监视器”或只是“监视”)是一个交互式程序,允许你连接一个MySQL服务器,运行查询并察看结果.mysql可以用于批模式:你预先把查询放在一个文件中,然后告诉mysql执行文件的内容.使用mysql的两个方法都在这里涉及. 为了看清由mysql提供的一个选择项目表了,用--help选项调用它: shell> mysql --help 本章假定mysql已经被安装在你的机器上,并

MySQL的奇怪的删表数据文件而表照样能打开 author:headsen  chen      2017-11-02   17:57:17 现象:删除一个正在运行的mysql数据库的表的数据文件:*.MYD,此时在数据库里仍然能查看到该表的数据,就算是运行 了flush  privileges 命令仍然能查看到该数据,一旦重启数据库,则该表的会报错. mysql> select count(*) from c5;+----------+| count(*) |+----------+| 245

  count函数是用来统计表中或数组中记录的一个函数,下面我来介绍在MySQL中count函数用法与性能比较吧. count(*) 它返回检索行的数目, 不论其是否包含 NULL值. SELECT 从一个表中检索,而不检索其它的列,并且没有 WHERE子句时, COUNT(*)被优化到最快的返回速度. 例如:SELECT COUNT(*) FROM student; COUNT(DISTINCT 字段),返回不同的非NULL值数目:若找不到匹配的项,则COUNT(DISTINCT)返回 0 .

今天执行批量插入的操作,发现报了错 mysql Column count doesn't match value count at row 1. 后来发现原因:是由于写的SQL语句里列的数目和后面的值的数目不一致, 比如insert into 表名 (field1,field2,field3) values('a','b')这样前面的是三列,后面却只有二个值,这就会出现这个错误的. 查看mapper写法 <insert id="insertBatch" useGeneratedK

MySQL的COUNT()函数理解 标签(空格分隔): MySQL5.7 COUNT()函数 探讨 写在前面的话 细心的朋友会在平时工作和学习中,可以看到MySQL的COUNT()函数有多种不同的参数,从而会有不同的统计方式,本文正是出于此目的一探究竟. 主要内容&你能获得什么 辨析COUNT(*).COUNT(1).COUNT(0).COUNT(列名).COUNT(DISTINCT 列名)的区别和作用. 探讨 基本理解 COUNT()函数用来统计表的行数,也就是统计记录行数,很好理解.查看My

MySQL 中的 information_schema 数据库   版权声明:https://blog.csdn.net/kikajack/article/details/80065753 1. 概述 information_schema 数据库跟 performance_schema 一样,都是 MySQL 自带的信息数据库.其中 performance_schema 用于性能分析,而 information_schema 用于存储数据库元数据(关于数据的数据),例如数据库名.表名.列的数据类

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

在处理一个大数据量数据库的时候 突然发现mysql对于count(*)的不同处理会造成不同的结果 比如执行 SELECT count(*) FROM tablename 即使对于千万级别的数据mysql也能非常迅速的返回结果 而对于 SELECT count(*) FROM tablename WHERE..... mysql的查询时间开始攀升 仔细查阅累下手册,发现当没有WHERE语句对于整个mysql的表进行count运算的时候 MyISAM类型的表中保存有总的行数,而当添加有WHERE限定

mysql数据库优化课程---16.mysql慢查询和优化表空间 一.总结 一句话总结: a.慢查询的话找到存储慢查询的那个日志文件 b.优化表空间的话可以用optimize table sales; 1.查看慢查询日志是否开启? show variables show variables like "%quer%"; slow_query_log  | ONslow_query_log_file | mysql-slow.loglong_query_time | 10.000000

主要内容: 一.单表查询的语法 二.关键字的执行优先级 三.简单查询 四.where约束 五.分组查询 group by 六.having过滤 七.查询排序 order by 八.限制查询的记录数 limit 九.使用正则表达式查询 1️⃣ 单表查询的语法 SELECT 字段1,字段2... FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY field HAVING 筛选 ORDER BY field LIMIT 限制条数 2️⃣  关键字的执行优先级 重点中的重点:关键字的执行优先级(从上至

一.单表查询的语法 SELECT 字段1,字段2... FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY field HAVING 筛选 ORDER BY field LIMIT 限制条数 二.关键字的执行优先级(重点) 1.from 库.表——找到表 2.where 条件——按照where指定的约束条件,去表中取出一条条记录 3.group by 分组条件——对取出的一条条记录分组,如果没有group by,整体作为一组 4.having 过滤——将分组的结果进行过滤 5.select——从

转载自:https://www.jb51.net/article/130222.htm 以下内容给大家介绍了MYSQL通过Adjacency List (邻接表)来存储树形结构的过程介绍和解决办法,并把存储后的图例做了分析(可以用来做权限控制). 今天来看看一个比较头疼的问题,如何在数据库中存储树形结构呢? 像mysql这样的关系型数据库,比较适合存储一些类似表格的扁平化数据,但是遇到像树形结构这样有深度的人,就很难驾驭了. 举个栗子:现在有一个要存储一下公司的人员结构,大致层次结构如下: 那么

(1)单表查询 1)环境准备 mysql> CREATE TABLE company.employee5( id int primary key AUTO_INCREMENT not null, name varchar(30) not null, sex enum('male','female') default 'male' not null, hire_date date not null, post varchar(50) not null, job_description varcha

1.创建表的结构和数据 CREATE TABLE `t_student`( `id` INT PRIMARY KEY, `stuName` VARCHAR(10) NOT NULL, `age` INT NOT NULL, `sex` VARCHAR (4), `gradeName` VARCHAR(10) NOT NULL ); 插入数据: INSERT INTO `t_student` (`id`,`stuName`,`age`,`sex`,`gradeName`) VALUES ('1',

一.基本查询语句 二.单表查询 1.查询所有字段 mysql> SELECT * FROM tb_bookinfo; +----------+-----------+--------+-----------+------+-------+------+----------+------------+------+----+ | barcode | bookname | typeid | author | ISBN | price | page | bookcase | inTime | del

MySQL中Count函数的参数该传入什么样的值? 查询用户表中总记录 用户表中信息如下: 1.SELECT COUNT(*) FROM USER 结果为:3条 2.  SELECT COUNT(username) FROM USER 结果为:3条 3.  SELECT COUNT(sex) FROM USER 结果为:3条 4.  SELECT COUNT(birthday) FROM USER 结果为:0条 5.  SELECT COUNT(adress) FROM USER 结果为:2条

在清理整个大表时,我们推荐使用drop,而非delete.但是如果表实在太大,即使是drop,也需要消耗一定的时间.这时可以利用linux的硬连接来快速删除大表,操作过程如下:有一个大表test,共有4194304行数据,表空间文件大小为1.3Gmysql> select count(*) from test;+----------+| count(*) |+----------+|  4194304 |+----------+1 row in set (15.20 sec) mysql> s

一.MySQL 数据库性能优化之SQL优化 注:这篇文章是以 MySQL 为背景,很多内容同时适用于其他关系型数据库,需要有一些索引知识为基础 优化目标 减少 IO 次数IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段. 降低 CPU 计算除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了.order by, group