MySQL 判断数据库和数据表是否存在 如何使用SQL查询语句,判断数据库和数据表是否存在? 1.判断数据库是否存在 查询SQL如下: select * from information_schema.SCHEMATA where SCHEMA_NAME = '需要查找的数据库名'; 也可以模糊查询,SQL如下: select * from information_schema.SCHEMATA where SCHEMA_NAME like '%需要查询的数据库名的部分名称%'; 2.判断数据表

开始以为和SQL Server一样,使用not exists进行判断,结果不行: ) INSERT INTO vrv_paw_template(templateName,templateFileName,createTime,updateTime) VALUES('自定义','policycustom',NOW(),NOW()); END IF 正确的写法: INSERT INTO vrv_paw_template(templateName,templateFileName,createTime

select `TABLE_NAME` from `INFORMATION_SCHEMA`.`TABLES` where `TABLE_SCHEMA`='数据库名' and `TABLE_NAME`='表名' ---MYSQL 5 以前没有系统表 只能 show databases; show tables; ---如果表不存在就建立这个表,那么可以直接用 create table if not exists tablenam create database if not exists `dbn

本文是针对MySql数据库创建的SQL脚本,别搞错咯. 判断表是否存在,不存在就可新增 CREATE TABLE IF NOT EXISTS `mem_cardtype_resource` ( ... ) ENGINE DEFAULT CHARSET=utf8; 判断表字段是否存在,不存在就可新增.修改.删除,移除修改列名 MySql中没有直接的语法可以在增加列前进行判断该列是否存在,解决方案是写一个存储过程来完成此任务. 参考:https://blog.csdn.net/huangjin050

用locate 是最快的,like 最慢.position一般实战例子:select * from historydatawhere locate('0',opennum) and locate('1',opennum)order by number desc limit 10; 方法一:locate(字符,字段名)使用locate(字符,字段名)函数,如果包含,返回>0的数,否则返回0 , 它的别名是 position inselect * from 表名 where locate(字符,字段

一. 表设计 库名.表名.字段名必须使用小写字母,“_”分割. 库名.表名.字段名必须不超过12个字符. 库名.表名.字段名见名知意,建议使用名词而不是动词. 建议使用InnoDB存储引擎. 存储精确浮点数必须使用DECIMAL替代FLOAT和DOUBLE. 建议使用UNSIGNED存储非负数值. 建议使用INT UNSIGNED存储IPV4. 整形定义中不添加长度,比如使用INT,而不是INT(4). 使用短数据类型,比如取值范围为0-80时,使用TINYINT UNSIGNED. 不建议使用

用Myisamchk让MySQL数据表更健康 2011-03-15 09:15 水太深 ITPUB 字号:T | T 为了让MySQL数据库中的数据表“更健康”,就需要对其进行定期体检.在这里笔者推荐使用Myisamchk工具来对数据表进行不定期的检查.同时笔者给出了一些相关的注意事项以及使用技巧. AD:51CTO 网+首届APP创新评选大赛火热启动——超百万资源等你拿! 在MySQL数据库中,数据表数以百计,数据库管理员不可能有这么多的时间和精力去依次检查表的有效性,所以他们急需要一种工具,

Mysql 创建表之前判断表是否存在,如果存在则删除已有表 DROP TABLE IF EXISTS sys_area; CREATE TABLE sys_area ( id int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '编号', parent_id varchar(64) NOT NULL COMMENT '父级编号', parent_ids varchar(2000) NOT NULL COMMENT '所有父级编号', name varchar(100) NOT

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

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

一.概念 1.为什么要分表和分区?日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表.这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕.分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率.2.什么是分表?分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表,我们可以称为子表,每个表都对应三个文件,MYD数据文件,.MYI索引文件,.frm表结构文件.这些子

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

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

从mysql数据库中导出正常数据库的脚本语句,而后使用脚本语句创建数据库的过程中,执行语句提示Can't Create Table 'XXX' erro150的错误,语句执行中断,创建table失败,仔细分析相关语句发现导致此错误的原因为创建的外键和关联的表的主键类型不匹配. 仔细查看被执行的语句,发现无法执行的table语句中含有CONSTRAINT关键字和FOREIGN KEY 外键关键字,因此判断该table的创建必须在外键表创建完成之后才可执行,找不到引用外键的表导致语句执行失败,遂先找

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

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: 转自:https://segmentfault.com/a/1190000006158186 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

一. 表设计 库名.表名.字段名必须使用小写字母,“_”分割. 库名.表名.字段名必须不超过12个字符. 库名.表名.字段名见名知意,建议使用名词而不是动词. 建议使用InnoDB存储引擎. 存储精确浮点数必须使用DECIMAL替代FLOAT和DOUBLE. 建议使用UNSIGNED存储非负数值. 建议使用INT UNSIGNED存储IPV4. 整形定义中不添加长度,比如使用INT,而不是INT(4). 使用短数据类型,比如取值范围为0-80时,使用TINYINT UNSIGNED. 不建议使用