前言:关于多级别菜单栏或者权限系统中部门上下级的树形遍历,oracle中有connect by来实现,mysql没有这样的便捷途径,所以MySQL遍历数据表是我们经常会遇到的头痛问题,下面通过存储过程来实现. 1.建立测试表和数据: DROP TABLE IF EXISTS test.channel; CREATE TABLE test.channel ( id ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, cname ) DEFAULT NULL, parent_id ) DEFAUL

1.邻接表(Adjacency List) 实例:现在有一个要存储一下公司的人员结构,大致层次结构如下: 那么怎么存储这个结构?并且要获取以下信息: 1.查询小天的直接上司. 2.查询老宋管理下的直属员工. 3.查询小天的所有上司. 4.查询老王管理的所有员工. 方案一.(Adjacency List)只存储当前节点的父节点信息. -- -- MySQL树结构 -- -- Author: xielong Email:cnxielong@gmail.com -- -- 建表 -- DROP TAB

背景说明 需求:MySQL树形结构, 根据指定的节点,获取其下属的所有子节点(包含路径上的枝干节点和叶子节点) 枝干节点:如果一个节点下还有子节点,则为枝干节点. 叶子节点:如果一个节点下不再有子节点,则为叶子节点. 问题分析 1.可以使用类似Java这种面向对象的语言,对节点集合进行逻辑处理,获取所有子节点. 2.直接自定义MySQL函数 getChildList,通过一层while循环,实现对指定节点的所有子节点进行查询. 功能实现 1.创建数据表 1)表结构截图如下(此处简单建一张表 t_

MySQL InnoDB表是索引组织表这一点应该是每一个学习MySQL的人都会首先学到的知识,这代表这表中的数据是按照主键顺序存储,也就是说BTree的叶子节点存储了所有该行的数据. 我最开始是搞Oracle的,头一次接触MySQL的时候,默认引擎还是MyISAM.当时我看到公司建立的所有的InnoDB表都会在第一列加一个业务无关的自增主键,我觉得很没有必要,问了些人这么做的意义,得到的答案也是让人搞不懂,其实也都没有说到根本上,只是说这样据说效率会更好.于是我在数据仓库项目的建设时普遍没有采用

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

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

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

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 1.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 2.VARC

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

问题:一个sql执行很慢,5分钟左右,关键是最大的表是5万出头,另一张表不到5000原因:是两个表的字符集不同,导致匹配时,没有匹配到 解决办法:将两个表的字符集改成一样具体的命令: ALTER TABLE todo_list CONVERT TO CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci; 具体情况: 下面这个SQL执行很慢:druid都报error了,slow sql表todo_works中有不到5000的数据,表todo_user中有

sqlite3树形结构遍历效率对照測试 一.缘起 项目数据结构:本人从事安防行业,视频监控领域.项目中会遇到监控点位的组织机构划分.暂时划分的巡逻点位等.这些相机点位.连同组织机构,它们在逻辑关系上构成了一个树形结构. 又因为不论什么一个点位属于一个组织机构,也可能属于一个被暂时创建的视频巡逻计划中,因此,能够看出,不论什么一个节点,包含相机节点和组织机构节点,都有可能有至少一个父级节点,且不论什么一个组织机构节点也会有多个下级子节点.这中逻辑关系又构成了图. 数据量规模:一个市级别的管理平台,

一.SQL优化 1.优化SQL一般步骤 1.1 查看SQL执行频率 SHOW STATUS LIKE 'Com_%'; Com_select:执行SELECT操作的次数,一次查询累加1.其他类似 以下参数只针对InnoDB存储引擎,累加算法略有不同 Innodb_rows_read:SELECT查询操作插入的行数 Innodb_rows_inserted/updated/deleted:执行INSERT/UPDATE/DELETE操作的行数 通过以上参数,可以了解当前数据库应用是查询为主还是写入

背景说明 需求:MySQL树形结构, 根据指定的节点,获取其所在全路径节点序列. 问题分析 1.可以使用类似Java这种面向对象的语言,对节点集合进行逻辑处理,获取全路径节点序列. 2.直接自定义MySQL函数 getFullPathNodeList,通过两个while循环,实现对指定节点的所有父节点和所有子节点分别进行查询,最后,将二个查询结果合并,即可得出节点所在全路径节点序列. 功能实现 1.创建数据表 1)表结构截图如下(此处简单建一张表 t_tree,id主键自增,uuid表示本节点,

背景说明 需求:MySQL树形结构, 根据指定的节点,获取其所有父节点序列. 问题分析 1.可以使用类似Java这种面向对象的语言,对节点集合进行逻辑处理,获取父节点. 2.直接自定义MySQL函数 getParentNodeList,通过一层while循环,实现对指定节点的所有父子节点进行查询. 功能实现 1.创建数据表 1)表结构截图如下(此处简单建一张表 t_tree,id主键自增,uuid表示本节点,parent_uuid表示父节点): 2)建表语句如下: /* Navicat Prem

背景说明 需求:MySQL树形结构, 根据指定的节点,获取其下属的所有叶子节点. 叶子节点:如果一个节点下不再有子节点,则为叶子节点. 问题分析 1.可以使用类似Java这种面向对象的语言,对节点集合进行逻辑处理,获取叶子节点. 2.直接自定义MySQL函数 getLeafNodeList,通过两层while循环,实现对指定节点的所有叶子节点进行查询. 功能实现 1.创建数据表 1)表结构截图如下(此处简单建一张表 t_tree,id主键自增,uuid表示本节点,parent_uuid表示父节点

MySQL 树形索引结构 B树 B+树   如何评估适合索引的数据结构 索引的本质是一种数据结构 内存只是临时存储,容量有限且容易丢失数据.因此我们需要将数据放在硬盘上. 在硬盘上进行查询时也就产生了硬盘的I/O操作,而硬盘的I/O存取消耗的时间要比读取内存大很多.因此数据查询的时间主要决定于I/O操作的次数. 每访问一次节点就需要对磁盘进行一次I/O操作.   树模型 二分查找的时间复杂度是O(log2n),是一种很高效的查询方式.在一系类树种使用二分查找的树有很多,但并不是所有树都适合作为索

mysql向表中某字段后追加一段字符串:update table_name set field=CONCAT(field,'',str) mysql 向表中某字段前加字符串update table_name set field=CONCAT('str',field) MySQL中concat函数使用方法:CONCAT(str1,str2,…) 返回结果为连接参数产生的字符串.如有任何一个参数为NULL ,则返回值为 NULL. 注意:如果所有参数均为非二进制字符串,则结果为非二进制字符串. 如果