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, Sql 代码 : 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: Sql 代码 : select id from t where num=0; 3.应尽量避免在 wh

---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法

数据查询 一.基本查询语句 1.语法:写一行 select{*<字段列表>}//查询的字段,多个字段用逗号分开 from<表1>,<表2>…//数据表名 {//可选 [where<表达式>]//限定条件,只能放一个. 2.实例 mysql> select * from publisher; +----+-----+------+ | bh | cbs | bz | +----+-----+------+ | 01 | 2 | 1111 | | 02 |

周末这天手痒,正好没事干,想着写一个分页的例子出来给大家分享一下. 这个案例分前端和后台两部分,前端使用面向对象的方式写的,里面用到了一些回调函数和事件代理,有兴趣的朋友可以研究一下.后台的实现技术是将分页Pager作为一个实体对象放到domain层,当前页.单页数据量.当前页开始数.当前页结束数.总数据条数.总页数都作为成员属性放到实体类里面. 以前项目数据库用的是oracle,sql语句的写法会从当前页开始数到当前页结束数查询数据.刚刚在这纠结了很长时间,查询到的数据显示数量总是有偏差,后来

#coding=utf-8 import mysql.connector import importlib import sys # reload(sys) # sys.setdefaultencoding('utf-8') #连接数据库的信息 class ConnectionMysql(object): __config = { 'host':'115.xx.10.121', ', 'user':'root', 'password':'xxxxx8Z6XPXbvos', 'database':

SELECT语句是最常用的查询语句,它的使用方式有些复杂,但功能却相当强大.SELECT语句的基本语法如下: select selection_list//要查询的内容,选择哪些列 from数据表名//指定数据表 where primary_constraint//查询时需要满足的条件,行必须满足的条件 group by grouping_columns//如何对结果进行分组 order by sorting_cloumns//如何对结果进行排序 having secondary_constra

最近碰到个项目,需要 千万条数据入库的问题,有原本的 类 csv 文件导入, 统计了下  数据行大概有 1400W 行之多 二话不说, 建表,直接 load LOAD DATA LOCAL INFILE '/data/data.csv' INTO TABLE pk_book_price CHARACTER SET utf8  FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' (`no`,`name`,`price`,`ranking`); 照理说

假设有表test mysql> select * from test; +----+------+------+ | id | name | sex | +----+------+------+ | | a | f | | | b | f | | | a | e | | | b | e | | | c | e | | | d | e | +----+------+------+ rows in set (0.00 sec) 现在要找出name列有重复的数据 mysql> ; +------+

import pymysql as ps # 打开数据库连接 db = ps.connect(host='localhost', user='root', password='123456', database='test', charset='utf8') # 创建一个游标对象 cur = db.cursor() a = cur.execute('SELECT * FROM USER') # 返回值是一个int类型的值 print(a) # 提交事务(这个一定要主动提交,不然在数据库中操作增.

前两天产品有个需求,相同的商品因为价格不同而分开展示,但是明细还是算一条明细,具体区分展示出商品的价格和数量信息,其他重复的商品信息要置空. 需求并不难,用程序代码循环处理就可以了.但是后面涉及到打印报表,只能用纯sql语句生成.开始自己用了union 写的复杂了一些,后来百度了下文章看到一种实现思路,在此记录一下.下面的内容是根据其思路分析自己修改实现的一个demo,也简单扩展了一点实现功能. 直接上代码好了: -- ---------------------------- -- Table

一 环境部署 1,首先安装nodejs,并配置好环境变量(看自己习惯), 2,安装Express npm install express -g //全局安装 npm install express-generator -g //安装全局变量 2,初始化项目 mkdir demo //创建文件夹cd demo //进入项目文件夹 express project //创建express框架目录,project是目录名, 3,执行如下命令: 1.cd project //进入项目根目录 2.npm i

Mysql 千万数据10秒批量插入只需三步第一步:配置my.ini文件文件中配置bulk_insert_buffer_size=120M 或者更大将insert语句的长度设为最大.Max_allowed_packet=1MNet_buffer_length=8k保存第二步:查看设置的参选有没有生效.Mysql > SHOW VARIABLES;bulk_insert_buffer_size默认是8M,我们要把它调成100M或百兆以上,也不要太大.第三步:完成设置后,批量插入数据时使用多条模式.I

1.构建数据 --创建MyISAM模式表方便批量跑数据 CREATE TABLE `logs1` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `logtype` varchar(255) DEFAULT NULL, `logurl` varchar(255) DEFAULT NULL, `logip` varchar(255) DEFAULT NULL, `logdz` varchar(255) DEFAULT NULL, `ladduser` varchar

本文为本人最近利用几个小时才分析总结出的原创文章,希望大家转载,但是要注明出处 http://blog.sina.com.cn/s/blog_438308750100im0e.html 有什么问题可以互相讨论:yubaojian0616@163.com 于堡舰 上一篇文章我们测试一些order by查询和分页查询的一些基准性能,现在我们来分析一下条件索引查询的结果集的测试 现在我们继续进行一个测试相同的表结构插入1亿条数据这次用到的是Innodb表引擎,表名有些变化,这里为甚要新建一个表的很重要

mysql大数据量使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 测试实验 1.   直接用limit start, count分页语句, 也是我程序中用的方法: select * from product limit start, count当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from p

---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法

基于Python 从mysql表读取千万数据实践   by:授客 QQ:1033553122 场景:   有以下两个表,两者都有一个表字段,名为waybill_no,我们需要从tl_waybill_bar_record表读取1000w条唯一的waybill_no,然后作为INSERT SQL语句的一部分,填充到ts_order_waybill的waybill_no字段中 tl_waybill_bar_record ts_order_waybill 另外tl_waybill_bar_record表

一.索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了. 提升查询速度的方向一是提升硬件(内存.cpu.硬盘),二是在软件上优化(加索引.优化sql:优化sql不在本文阐述范围之内). 能在软件上解决的,就不在硬件上解决,毕竟硬件提升代码昂贵,性价比太低.代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引. 索引使用得当,能使查询速度提升上万倍,效

MySQL大数据量分页查询方法及其优化   ---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)

ylbtech-DB-SQL-MySQL-杂项-调优:Mysql千万以上数据优化.SQL优化方法 1.返回顶部 1. 1,单库表别太多,一般保持在200以下为宜 2,尽量避免SQL中出现运算,例如select a+5 from A,让DB功能单一化 3,表设计尽量小而精,能用5个字段就不要用6个(不绝对,取决于业务,该冗余时坚决不要手软) 4,SQL事务不能设计太大,比如一次性提交10W条insert,当然这个不仅仅是性能问题了,可能直接内存溢出了 一般来说insert事务的话,5K-1W来做批

1.安装nodejs 2.安装mysql  npm包 地址:https://github.com/felixge/node-mysql npm install mysql 3.相应API查看及调用: var mysql = require('mysql'); var connection = mysql.createConnection({ host : 'localhost', user : 'me', password : 'secret' }); connection.connect();