mysql一对多分页问题 部门表:tbl_dept 员工表:tbl_emp 数据库sql文件 CREATE DATABASE /*!32312 IF NOT EXISTS*/`ssm-crud` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8 */; USE `ssm-crud`; /*Table structure for table `tbl_dept` */ DROP TABLE IF EXISTS `tbl_dept`; CREATE TABLE `tbl_dep

在写东西的过程中,多表联查和分页功能必不可少.当然,crud也很重要 但是又不想写代码和xml. 通过苦苦的查找.发现MyBatis-Plus一款国产的框架.优化了许多操作 本次主要记录一下,多表联查和分页的使用. Pom.xml <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId> <version&g

创建两个表如图: sp_user表: sp_dept表: 目的:通过sp_user的dept_id查询所属部门即sp_dept中的name. 原生sq方法一:select t1.*,t2.name as deptname from sp_user as t1,sp_dept as t2 where t1.dept_id = t2.id; 原生sq方法二:select t1.*,t2.name as deptname from sp_user as t1 left join sp_dept as

多表之间关联查询:      据库操作中,多表联合查询是后台开发者常用到的查询语句. JOIN SQL JOIN 子句用于把来自两个或多个表的行结合起来,最常见的 JOIN 类型:SQL INNER JOIN(简单的 JOIN).SQL LEFT JOIN.SQL  RIGHT JOIN.SQL FULL JOIN,其中前一种是内连接,后三种是外链接 JOIN 按照功能大致分为如下三类:     1.CROSS JOIN(交叉连接):        交叉连接又笛卡尔积连接 卡尔积是指在数学中,两

原文:https://www.jianshu.com/p/759b6430ed5b 分析 使用的工程,依旧是 spring-boot,关于分页,官网给出了一个单表的 demo,其实多表分页实现原理相同,都是通过 mybatis 的拦截器 (拦截器做了什么?他会在你的 sql 执行之前,为你做一些事情,例如分页,我们使用了 MP 不用关心 limit,拦截器为我们拼接.我们也不用关心总条数,拦截器获取到我们 sql 后,拼接 select count(*) 为我们查询总条数,添加到参数对象中).

SELECT v.*, vt.id vid, vt.vote_id, vt. option, vt.poll FROM vote v JOIN vote_option vt ON v.id = vt.vote_id WHERE v.id IN ( SELECT t.id FROM ( SELECT id FROM vote ORDER BY id DESC LIMIT , ) AS t ) ORDER BY id DESC

select * from(select H_order.Id ,H_order.userID, ROW_NUMBER() over (order by H_order.Id Desc) as rowNumber from H_order inner join  H_User on H_order.userID=H_User.Id) as t where    t.rowNumber between 1 and 10

多表联查: select p.*,s.Sheng , i.Shifrom  [dbo].[ProductRecordInfo]   --表名 p left join [ShengInfo] s on p.ShengInfo = s.ShengId   --使用left join左连接 让两个表中的指定字段产生连接关系left join [ShiInfo] i on p.ShiInfo = i.ShiId          --使用left join左连接 让三个表中的指定字段产生连接关系 这里的

多条件+ 分页 + 多表联查 多条件查询 1.pom依赖 <dependency> <groupId>commons-dbutils</groupId> <artifactId>commons-dbutils</artifactId> <version>1.6</version></dependency> 2.ServiceImpl获取数据源 @AutowiredDataSource dataSource; 3

Python进阶----索引原理,mysql常见的索引,索引的使用,索引的优化,不能命中索引的情况,explain执行计划,慢查询和慢日志, 多表联查优化 一丶索引原理 什么是索引:       索引在MySQL中也称作'键',是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发更重要. ​      索引优化是对查询性能优化的手段,索引能够轻易将查询性能提高好几个量级.如果没有索引,则需要逐页去查询,可想而知效率就会低下

Mysql 单表查询-排序-分页-group by初识 对于select 来说, 分组聚合(((group by; aggregation), 排序 (order by** ), 分页查询 (limit), 等这些操作, 都是结合 where 过滤(算术表达式, 逻辑表达式, 判空, 范围过滤, 模糊查询), 来进一步对数据集为所欲为地操作哦, group by 也是我工作中每天都必用的, 因为我每天要拆分数据嘛, 先按一或多个字段 group by, 然后, 再对每组的抑或多个字段进行聚合(s

一.JavaScript授课视频(适合有JS基础的) 1.IIFE 2.js中的作用域 3.闭包 4.表达式形式函数 5.回调函数和递归 资源地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1wnl5hUVF25-eoPIXoNVm2Q 提取码:i5aa 二.MySql数据库(适合0基础) 1.mysql复习-单表查询 2.mysql复习-多表联查1 3.mysql复习-多表联查2 资源地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1Gg01sJRYYnYWLY5hEm

0. null和notnull: 使用null的时候: create table t8( id int auto_increment primary key, name varchar(32), email varchar(32) )charset=utf8; insert into t8 (email) values ('xxxx'); mysql> insert into t8 (email) values ('xxxx'); Query OK, 1 row affected (0.05 s

在开始做mysql分页功能组件前,便设定的是要有一定可复用性.先在项目里Views文件夹下右键新建名为_PaginationComponent.cshtml,这里html及css我采用的bootstrap分页组件,这可以参考http://v3.bootcss.com/components/. 先将生成项目效果截图呈上: 这里有需要预先知道的,是mysql分页查询与mssql分页查询实现不同点在于,mysql支持limit语句,limit格式为 limit pageIndex*pageSize,p

看过此博文后Oracle.MySql.SQLServer 数据分页查询,在根据公司的RegionRes表格做出了 SQLserver的分页查询语句: 别名.字段 FROM( SELECT row_number() OVER (ORDER BY oo.ID ASC) AS rownumber, ) AS oo ) AS 别名 ; MySQL的分页查询语句: SELECT DISTINCT *FROM 表 , 其他网站: oracle,mysql,SqlServer三种数据库的分页查询的实例

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

最近简单的对oracle,mysql,sqlserver2005的数据分页查询作了研究,把各自的查询的语句贴出来供大家学习..... (一). mysql的分页查询 mysql的分页查询是最简单的,借助关键字limit即可实现查询,查询语句通式: /* * sql:可以是单表的查询语句,也可以是多表的联合查询语句 * firstIndex:其实的索引 * pageSize:每页显示的记录数 */ select o.* from (sql) o limit firstIndex,pageSize

列选择原则: 1:字段类型优先级 整型 > date,time  >  enum,char>varchar > blob 列的特点分析: 整型: 定长,没有国家/地区之分,没有字符集的差异 time定长,运算快,节省空间. 考虑时区,写sql时不方便 where > ‘2005-10-12’; enum: 能起约束值的目的, 内部用整型来存储,但与char联查时,内部要经历串与值的转化 Char 定长, 考虑字符集和(排序)校对集 varchar, 不定长 要考虑字符集的转换

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

set ANSI_NULLS ON set QUOTED_IDENTIFIER ON go /* 支持多表查询分页存储过程(事理改进)2012.3 --多表联查1 declare @Count int exec [proc_DataPagination] 'SL_Article a,SL_User u','u.RealName,a.*','a.UserId=u.UserId','',1,20,0,@Count output select @Count --多表联查2 declare @Count

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