例如:查找'A,' 在'A,B,C,D,A,B,C,D,C,D,B,A,C,E,'中第二次出现的位置怎么实现,SQL 中有这样的函数吗? SQL code /* 方法很多,这里简单写一个 返回@find在@str中第(@n)次出现的位置.没有第(@n)次返回0. */ create function fn_find(@find varchar(8000), @str varchar(8000), @n smallint) returns int as begin if @n < 1 return

项目中和前端联调的时候,发现Mysql查询语句中字符型字段值过滤是不区分大小写的,之前没有关注过这个设置,特意去网上看了下,原因是Mysql中“COLLATE”属性区分大小写,而该属性默认值为“utf8_general_ci”,这个值表示是不区分大小写的.现将解决方法记录如下: 1.设置“COLLATE”属性值为“utf8_bin”或者“utf8_gerneral_cs”,utf8_bin表示二进制比较,同时也支持区分大小写:在Mysql5.6.10版本中,不支持utf8_genral_cs:

MySQL查询性能优化 MySQL查询性能的优化涉及多个方面,其中包括库表结构.建立合理的索引.设计合理的查询.库表结构包括如何设计表之间的关联.表字段的数据类型等.这需要依据具体的场景进行设计.如下我们从数据库的索引和查询语句的设计两个角度介绍如何提高MySQL查询性能. 数据库索引 索引是存储引擎中用于快速找到记录的一种数据结构.索引有多种分类方式,按照存储方式可以分为:聚簇索引和非聚簇索引:按照数据的唯一性可以分为:唯一索引和非唯一索引:按照列个数可以分为:单列索引和多列索引等.索引也有多

MYSQL查询语句大全集锦 1:使用SHOW语句找出在服务器上当前存在什么数据库: mysql> SHOW DATABASES; 2:2.创建一个数据库MYSQLDATA mysql> CREATE DATABASE MYSQLDATA; 3:选择你所创建的数据库 mysql> USE MYSQLDATA; (按回车键出现Database changed 时说明操作成功!) 4:查看现在的数据库中存在什么表 mysql> SHOW TABLES; 5:创建一个数据库表 mysql&

MySQL查询性能优化 MySQL查询性能的优化涉及多个方面,其中包括库表结构.建立合理的索引.设计合理的查询.库表结构包括如何设计表之间的关联.表字段的数据类型等.这需要依据具体的场景进行设计.如下我们从数据库的索引和查询语句的设计两个角度介绍如何提高MySQL查询性能. 数据库索引 索引是存储引擎中用于快速找到记录的一种数据结构.索引有多种分类方式,按照存储方式可以分为:聚簇索引和非聚簇索引:按照数据的唯一性可以分为:唯一索引和非唯一索引:按照列个数可以分为:单列索引和多列索引等.索引也有多

MySql查询 单表查询: 查询所有字段 SELECT * FROM 表名; '*' 代表所有字段 查询指定字段 SELECT 字段名1, 字段名2 FROM 表名; 按照指定条件查询记录 1. 查询某条特定记录: SELECT * FROM 表名 WHERE 字段名 = '条件'; 2. 带 IN 关键字的条件查询: SELECT * FROM 表名 WHERE 字段名 IN ('范围'); SELECT * FROM 表名 WHERE 字段名 NOT IN ('范围'); 3. 带 BETW

数据查询语言DQL 基本查询语法形式 select [all | distinct] 字段或表达式列表 [from子句] [where子句] [group by子句] [having子句] [order by子句] [limit子句]: select avg(degree),cno from score where cno like "3%" group by cno having count(cno)>=5; 解释说明: select语句,作用是从“数据源”中,找出(取出)一定

MySQL查询关键数据方法 操作表的SQL语句补充 1.修改表名 alter table 表名 reame 新表名: 2.新增字段名 alter table 表名 add 字段名 字段类型(数字) 约束条件: #默认队尾添加 alter table 表名 add 字段名 字段类型(数字) 约束条件 after 已经存在的字段: # 在某个已存在的字段后方添加字段 alter table 表名 add 字段名 字段类型(数字) 约束条件 frist: # 在队列首添加字段 3.修改字段 alter

通过查询资料发现需要设置collate(校对) . collate规则: *_bin: 表示的是binary case sensitive collation,也就是说是区分大小写的 *_cs: case sensitive collation,区分大小写 *_ci: case insensitive collation,不区分大小写 解决方法. 1.可以将查询条件用binary()括起来.  比如: ? 1 select * from TableA where binary columnA =

mysql查询中通配符的使用     在mysql查询中经常会使用通配符,并且mysql的通配符和pgsql的存在区别(稍候再讨论),而且mysql中还可以使用正则表达式. SQL模式匹配: “_” 匹配单个字符,”\_” 匹配”_” “%” 匹配任意个字符,包括零个字符 sql模式下的匹配,缺省是忽略大小写的,并且sql模式下的模糊匹配不能使用“=”或”!=”,而使用 like 或 not like. 例如: SELECT * FROM ［user］ WHERE u_name LIKE ‘%三

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

MySQL查询时使用LIKE匹配下划线,您会发现连查询“%A_B%”时会出现“%A B%”和“%AB%”也查询出来了,这是因为下划线也被当作特殊字符,做了任意匹配转换了,所以,要想匹配下划线,那么就需要“转义”一下.转义的方法有如下(示例想查询A_B匹配字段). 一.使用Escape转义 示例: SELECT * FROM mytable WHERE col LIKE '%A#_B%' ESCAPE '#'; 或, SELECT * FROM mytable WHERE col LIKE '%A

在做一些查询时,总希望能避免数据库引擎做全表扫描,因为全表扫描时间长,而且其中大部分扫描对客户端而言是没有意义的.那么,在mysql中有那些方式是可以避免全表扫面?除了通过使用索引列或分区等方式来进行查询的优化之外,还有那些呢? 看了一个老外写的程序,在 MySQL 查询中使用了很多 Limit 关键字,这就让我很感兴趣了,因为在我印象中, Limit 关键字似乎更多被使用 MySQL 数据库的程序员用来做查询分页(当然这也是一种很好的查询优化),那在这里举个例子,假设我们需要一个分页的查询 ,

需求:更改mysql数据数据文件目录及my.ini位置. 步骤: 1.查找my.ini位置,可通过windows服务所对应mysql启动项,查看其对应属性->可执行文件路径,获取my.ini路径. "D:\MySQL\MySQL Server 5.5\bin\mysqld" --defaults-file="D:\MySQL Data\my.ini" MySQL55 2.编辑my.ini中对应datadir 改前:datadir="D:\MySQL

MySQL查询数据表中数据记录(包括多表查询) 在MySQL中创建数据库的目的是为了使用其中的数据. 使用select查询语句可以从数据库中把数据查询出来. select语句的语法格式如下: select selection_list // 要查询的内容,选择哪些列 from table_list // 从什么表中查询,从何处选择行 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

当我们输入不管大小写都能查询到数据,例如:输入 aaa 或者aaA ,AAA都能查询同样的结果,说明查询条件对大小写不敏感. 解决方案一: 于是怀疑Mysql的问题.做个实验:直接使用客户端用sql查询数据库. 发现的确是大小不敏感 . 通过查询资料发现需要设置collate(校对) . collate规则: *_bin: 表示的是binary case sensitive collation,也就是说是区分大小写的 *_cs: case sensitive collation,区分大小写 *_

Mysql 查询缓存总结 MySQL查询缓存解释 缓存完整的SELECT查询结果,也就是查询缓存.保存查询返回的完整结果.当查询命中该缓存,mysql会立刻返回结果,跳过了解析.优化和执行阶段, 查询缓存系统会跟踪查询中涉及的每个表,如果这些表发生变化,那么和这个表相关的所有数据都将失效 命中条件 Mysql判断缓存命中的方法很简单:缓存存放在一个引用表中,通过一个哈希值引用,这个哈希值包括如下因素,即查询本身.当前要查询的数据库.客户端协议的版本等一些都有可能影响返回结果信息. 当判断查询缓存

MySQL查询日志介绍 MySQL的查询日志记录了所有MySQL数据库请求的信息.无论这些请求是否得到了正确的执行.默认文件名为hostname.log.默认情况下MySQL查询日志是关闭的.生产环境,如果开启MySQL查询日志,对性能还是有蛮大的影响的.另外很多时候,MySQL慢查询日志基本可以定位那些出现性能问题的SQL,所以MySQL查询日志应用的场景其实不多,有点鸡肋的感觉,它跟SQL Server中的profiler有点类似,但是这个不能跟踪某个会话.用户.客户端.它只能对整个数据库进

不使用索引原文 : http://itlab.idcquan.com/linux/MYSQL/918330.html MySQL查询不使用索引汇总 众所周知,增加索引是提高查询速度的有效途径,但是很多时候,即使增加了索引,查询仍然不使用索引,这种情况严重影响性能,这里就简单总结几条MySQL不使用索引的情况 如果MySQL估计使用索引比全表扫描更慢,则不使用索引.例如,如果列key均匀分布在1和100之间,下面的查询使用索引就不是很好:select * from table_name where

mysql查询默认是不区分大小写的 如: select * from some_table where str=‘abc'; select * from some_table where str='ABC'; 得到的结果是一样的,如果我们需要进行区分的话可以按照如下方法来做: 第一种方法: 要让mysql查询区分大小写,可以: select * from some_table where binary str='abc' select * from some_table where binary

本文首先介绍了MySQL的查询计划中ken_len的含义:然后介绍了key_len的计算方法:最后通过一个伪造的例子,来说明如何通过key_len来查看联合索引有多少列被使用. key_len的含义 在MySQL中,可以通过explain查看SQL语句所走的路径,如下所示: mysql> create table t(a int primary key, b int not null, c int not null, index(b));Query OK, 0 rows affected (0.