使用cmd来调用MySQL的时候提示错误,错误是说MySQL不是内部或外部命令. 1.如图所示,遇到的mysql命令错误. 2.现在就要查询mysql是安装在哪,我们在计算机里面搜索mysql.exe,搜索框随便打开一个文件夹的右上角就可以得到哦. 3.搜索还是挺久的,不过总算找到了mysql.exe . 然后打开mysql.exe在自己电脑中的位置即可,哈哈 5.复制文件夹上边的MySQL路径,点一下就可以全选哦,然后Ctrl+c复制即可 6. 如图,这里还需要用到计算机的属性,单击右键即可看

> 参考的优秀文章 优化LIMIT分页--<高性能MySQL>(电子工业出版社) > 场景描述 遇到一个场景:查询排序后的结果集较大,我们采用分页显示,每页显示20条记录,但是查询效率还是不尽理想. 结果,采用以下两个手段优化效率: 1.对排序的字段加上索引(普通索引,即BTREE),加了索引后,普通查询的效率加快了,但偏移量大的数据(比如排序靠后的数据)查询还是较慢. 2.借鉴<高性能MySQL>的手段,减少扫描范围.延迟关联,偏移量大的数据查询效率也得到优化. &g

MYSQL在创建索引后对索引的使用方式分为两种:1 由数据库的查询优化器自动判断是否使用索引:2 用户可在写SQL语句时强制使用索引 下面就两种索引使用方式进行说明第一种,自动使用索引.数据库在收到查询语句后会查看where语句后面的查询条件,同时查看在表上面有哪些索引,然后根据查询条件和索引进行匹配.查询条件和索引的匹配包括查询字段与索引字段的匹配和查询类型和索引类型的匹配.前者很好理解,就是查询条件的属性上要建有索引,后者则是说查询条件必须能够使用索引,比如等值判断和范围查询可以使用B+树索

最近在着手koa时候,发现mongoose(mongodb)查询数据库后添加新属性,前端拿不到新属性问题, 然后测试了一下Sequelize(mysql),发现也有同样的问题存在.此时着手干! 1.1 mongoose问题展示: router.get('/order_show', async (ctx, next) => { const id = ctx.query.id try { let doc = await Order.findOne({ _id: id }).populate(['bu

MySQL查询提示: 1.LOW_PROPRITY,HIGHT_PRIORITY 作用:指定sql语句的运行优先级,会将加了HIGHT_PROPRITY提示的sql调度到表访问队列的最前面 限制:仅对表级别的锁的引擎有效(MyISAM引擎),对非表级别的引擎的锁无效,比如innodb引擎 用法:update test LOW_PROPRITY set name = 'abc' where id = 1 2.DELAYED 作用:对于Insert或者replace操作,将待写入的数据放入缓冲区,待

一.MySql的Query Cache 1.Query Cache MySQL Query Cache是用来缓存我们所执行的SELECT语句以及该语句的结果集.MySql在实现Query Cache的具体技术细节上类似典型的KV存储,就是将SELECT语句和该查询语句的结果集做了一个HASH映射并保存在一定的内存区域中.当客户端发起SQL查询时,Query Cache的查找逻辑是,先对SQL进行相应的权限验证,接着就通过Query Cache来查找结果.它不需要经过Optimizer模块进行执行

一:缓存条件,原理 MySQL Query Cache是用来缓存我们所执行的SELECT语句以及该语句的结果集,MySql在实现Query Cache的具体技术细节上类似典型的KV存储,就是将SELECT语句和该查询语句的结果集做了一个HASH映射并保存在一定的内存区域中.当客户端发起SQL查询时,Query Cache的查找逻辑是,先对SQL进行相应的权限验证,接着就通过Query Cache来查找结果(注意必须是完全相同,即使多一个空格或者大小写不 同都认为不同,即使完全相同的SQL,如果使

对mysql的优化不在行,搞过几次优化,但是都不是很理想,还是浪费资源太多.一直发现我的mysql的缓存命中率极差,情况良好的时候到达过60-70%,但是运行时间一长,只有10-20%.查了一些资料,关于缓存的一些参数记录 mysql> SHOW VARIABLES LIKE '%query_cache%';+----------+----+| Variable_name                | Value    |+----------+----+| have_query_cache

公司的程序和数据库部署在阿里云上,数据库使用的是阿里云的RDS,这天,经理在开发群中发了一个信息: 您的RDS实例rm********0oq的磁盘在过去一周平均使用率已超过80.%,建议您对实例规格进行升级,以免磁盘资源不足,影响业务运行.详情请您查看您阿里云注册邮箱中的邮件. 1.首先我在Navicat上远程delete阿里云RDS数据表中的数据, 找到对应的表,然后delete 删除部分数据,单个表中的数据达五千万条,所以操作起来很笨重.(懊恼啊,为什么当初没有做分表操作..) 按照产品经理

https://help.aliyun.com/knowledge_detail/41717.html?spm=5176.7841698.2.11.aCvOXJ RDS for MySQL查询缓存 (Query Cache) 的设置和使用 功能和适用范围 原理 限制 设置 验证效果 1. 功能和适用范围 功能: 降低 CPU 使用率 降低 IOPS 使用率(某些情况下) 减少查询响应时间,提高系统的吞吐量 适用范围: 表数据修改不频繁.数据较静态 查询(Select)重复度高 查询结果集小于 1

[转]MySQL查询缓存详解 转自:https://www.cnblogs.com/Alight/p/3981999.html 相关文章:http://www.zsythink.net/archives/1111 转载,方便自己查阅 一:缓存条件,原理 MySQL Query Cache是用来缓存我们所执行的SELECT语句以及该语句的结果集,MySql在实现Query Cache的具体技术细节上类似典型的KV存储,就是将SELECT语句和该查询语句的结果集做了一个HASH映射并保存在一定的内存

MySQL查询缓存详解(总结) 一.总结 一句话总结: mysql查询缓存还是可以用用试一试,但是更推荐分布式,比如redis/memcache之流,将数据库中查询的数据和查询语句以键值对的方式存进分布式中 1.MySQL查询缓存 原理? SELECT语句以及该语句的结果集组成的键值对 MySQL Query Cache是用来缓存我们所执行的SELECT语句以及该语句的结果集,MySql在实现Query Cache的具体技术细节上类似典型的KV存储,就是将SELECT语句和该查询语句的结果集做了

本文简单对比下Solr与MySQL的查询性能速度. 测试数据量:10407608     Num Docs: 10407608 这里对MySQL的查询时间都包含了从MySQL Server获取数据的时间. 在项目中一个最常用的查询,查询某段时间内的数据,SQL查询获取数据,30s左右 SELECT * FROM `tf_hotspotdata_copy_test` WHERE collectTime BETWEEN '2014-12-06 00:00:00' AND '2014-12-10 21

Mysql 查询练习 ---创建班级表 create table class( cid int auto_increment primary key, caption ) )engine=innodb default charset=utf8; ---创建学生表 create table student( sid int auto_increment primary key, sname ), gender ) default '男', class_id int )engine=innodb d

MySQL 安装和启动服务,以及遇到的问题 MySQL版本: mysql-5.7.13-winx64.zip (免安装,解压放到程序文件夹即可,比如 C:\Program Files\mysql-5.7.13-winx64) 下载地址:http://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-5.7/mysql-5.7.13-winx64.zip 遇到的问题: 1. MySQL service 已经安装成功,创建了空的data文件夹,也填了初始化ini文件,但是无法启动

mysql查询在一张表不在另外一张表的记录   问题:    查询一个表(tb1)的字段记录不在另一个表(tb2)中      条件:tb1的字段key的值不在tbl2表中      ----------------------     最原始的写法:      select   A.*   from   tbl1 A where   A.key   not   in   (select   key   from   tbl2)          如果tbl2表中数据量很大,比如数据上百万条,每

PHP:PHP 5.3.6 (cli) (built: Jun 15 2011 16:29:50) MYSQL:5.1.51 如果我们有的一张表有几百万或几千万的记录,我们要使用 PHP 将所有的记录都获取过来(遍历数据表)进行处理.查询语句: SELECT * FROM largetable; PS:为了证明上面的做法是最佳的办法,我尝试使用 largetable 中的一个字段做 where ,以及 LIMIT,OFFSET .上面那种 WHERE 获得结果很慢,虽然用了索引.后面这种 LIM

如果ID是主键或者有索引,可以直接查找: 方法一: 查询上一条记录的SQL语句(如果有其他的查询条件记得加上other_conditions以免出现不必要的错误): select * from table_a where id = (select id from table_a where id < {$id} [and other_conditions] order by id desc limit 1) [and other_conditions]; 查询下一条记录的SQL语句(如果有其他的

最近在网上找了下mysql查询随机的几个sql,我把最终的记录下来. SELECT * FROM uchome_mtag AS a JOIN (SELECT MAX(tagid) AS id FROM uchome_mtag) AS b ON (a.tagid>=FLOOR(b.id*RAND())) LIMIT 50 我试验后发现一个问题,当你的表里的总数和想要得到的条数很接近时,可能会不理想,有可能你有10条,你想查出随机的8条时,却只给出了5条的结果. 应该是那个大于等于造成的吧. 还有p

启用MySQL查询缓存能够极大地减低数据库server的CPU使用率,实际使用情况是:开启前CPU使用率120%左右,开启后降到了10%. 查看查询缓存情况: mysql> show variables like '%query_cache%';  (query_cache_type 为 ON 表示已经开启) +------------------------------+----------+ | Variable_name                | Value    | +-----

为了给高并发情况下的mysql进行更好的优化,有必要了解一下mysql查询更新时的锁表机制. 一.概述 MySQL有三种锁的级别:页级.表级.行级.MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁(table-level locking):BDB存储引擎采用的是页面锁(page-level locking),但也支持表级锁:InnoDB存储引擎既支持行级锁(row-level locking),也支持表级锁,但默认情况下是采用行级锁. MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下: 表级锁:开销小,加