mysql根据查询结果批量更新多条数据(插入或更新) 1.1 前言 mysql根据查询结果执行批量更新或插入时经常会遇到1093的错误问题.基本上批量插入或新增都会涉及到子查询,mysql是建议不要对需要操作的表放入子查询条件中的,因此我们尽量避免子查询中涉及到需要操作的表,如果无法避免,则可以考虑用连接查询的方式进行. ERROR 1093 (HY000): You can't specify target table 'dir' for update in FROM clause 1.2 根

1.需求:linux使用shell命令查询结果前后批量追加内容 例如:我需要在当前目录下所有的css文件路径前追加域名 我想的是用sed替换去实现,鲍哥的思路是用for循环 1.1方法1:鲍哥的for循环 这是鲍哥的思路,我写出来后,鲍哥说很二. for i in `find . -type f -name '*.css'`;do echo 'http://www.baidu.com/css/'$i;done 1.2方法2:sed替换 find . -type f -name '*.css'|s

mysql数据库表自增ID批量清零 AUTO_INCREMENT = 0 #将数据库表自增ID批量清零 SELECT CONCAT( 'ALTER TABLE ', TABLE_NAME, ' AUTO_INCREMENT = 0;' ) FROM information_schema.tables WHERE table_schema = 'DBNAME' LIMIT , ;

初始:由于新装服务器出现CPU占用过高,响应不及时的问题排查,因为环境基于最基础的LAMP构架 想到开启 MYSQL slow_query_log 慢查询日志做原因分析: 但是看到日志内容之后有点茫然[我明明设定慢于2秒才能记录慢查询]但是内容如下:     很多日志的Query_time 其实只有几毫秒.这导致文件内容过多无法安心分析 后来查到:http://dba.stackexchange.com/questions/21308/mysqls-slow-query-log-strange-

方法一 这里可以使用事务 bagin; //事务开始 alter table em_day_data add f_day_house7 int(11); alter table em_day_data add f_day_house8 int(11); alter table em_day_data add f_day_house9 int(11); alter table em_day_data add f_day_house10 int(11); commit; //提交事务,事务结束 事务

mysql 分组查询 获取id最大的一条 (1)分组查询获取最大id SELECT MAX(id) as maxId FROM `d_table` GROUP BY `parent_id` ; (2)将(1)中得到的maxId 再次查询 SELECT * FROM `d_table` WHERE id IN (1,12,15) ; 得到的数据就是最大一条的数据

                                                                 1.创建students表mysql> create table students ( -> id int(10) auto_increment unique primary key, -> name varchar(20) not null, -> sex varchar(4), -> age int(10), -> class varch

Mysql慢查询设置 分析MySQL语句查询性能的方法除了使用 EXPLAIN 输出执行计划,还可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句,我们将超过指定时间的SQL语句查询称为“慢查询”. ========================================================= 方法一: 这个方法我正在用,呵呵,比较喜欢这种即时性的. Mysql5.0以上的版本可以支持将执行比较慢的SQL语句记录下来. mysql> show variables like 'lon

有一个表StuInfo,里面只有两列 StuID,StuName其中StuID是int型,主键,自增列.现在我要插入数据,让他自动的向上增长,insert into StuInfo(StuID,StuName) values(????) 如何写? INSERT INTO StuInfo(StuID,StuName) VALUES (NULL, `字符`)或者INSERT INTO StuInfo(StuName) VALUES (`字符`) INSERT和REPLACE语句的功能都是向表中插入新

    查询是数据库技术中最常用的操作.查询操作的过程比较简单,首先从客户端发出查询的SQL语句,数据库服务端在接收到由客户端发来的 SQL语句后, 执行这条SQL语句,然后将查询到的结果返回给客户端.虽然过程很简单,但不同的查询方式和数据库设置,对查询的性能将会有很在的影响. 因此,本文就在MySQL中常用的查询优化技术进行讨论.讨论的内容如:通过查询缓冲提高查询速度:MySQL对查询的自动优化:基于索引的排序:不可达查询的检测和使用各种查询选择来提高性能.      显然,这对于频繁更新的表

  之前写了一篇"MySQL慢查询日志总结",总结了一些MySQL慢查询日志常用的相关知识,这里总结一下在工作当中遇到关于MySQL慢查询日志的相关细节问题,有些是释疑或自己有疑惑,自己测试验证.解惑方面的知识.此篇只是总结个人的一些经验,不足之处,敬请指正! 1: 为什么在慢查询日志里面出现Query_time小于long_query_time阀值的SQL语句呢? 例如,如下截图,long_query_time=5, 但是Query_time小于1秒的SQL都记录到慢查询日志当中了.

一.mysql查询的五种子句 where子句(条件查询):按照“条件表达式”指定的条件进行查询. group by子句(分组):按照“属性名”指定的字段进行分组.group by子句通常和count().sum()等聚合函数一起使用. having子句(筛选):有group by才能having子句,只有满足“条件表达式”中指定的条件的才能够输出. order by子句(排序):按照“属性名”指定的字段进行排序.排序方式由“asc”和“desc”两个参数指出,默认是按照“asc”来排序,即升序.

本篇深入了解查询优化和服务器的内部机制,了解MySql如何执行特定查询,从中也可以知道如何更改查询执行计划,当我们深入理解MySql如何真正地执行查询,明白高效和低效的真正含义,在实际应用中就能扬长避短. 声明:本人使用的数据库版本为MySql 5.1 一.基本原则:优化数据访问 查询性能低下的最基本原因就是访问了太多数据,一些查询要不可避免地筛选大量的数据,大部分性能欠佳的查询都可以用减少数据访问的方式进行优化. 1.首先分析应用程序是否正在获取超过需要的数据,这通常表现在获取了过多的行或列.

1.开启慢查询 在mysql的配置文件my.ini最后增加如下命令 [mysqld]port=3306slow_query_log =1long_query_time = 1 2.查看慢查询记录 默认是放在mysql的data目录,并且文件名为host_name-slow.log即 主机名-slow.log 3.mysql查询缓存 在每次mysql重启后,保存的缓存都会丢失,关于缓存的设置也会丢失,所以每次使用缓存前要设置: set session query_cache_type = ON; 

#此处以收集mysql慢查询日志为准,根据文件名不同添加不同的字段值input { file { path => "/data/order-slave-slow.log" type => "mysql-slow-log" start_position => "beginning" codec => multiline { pattern => "^# User@Host:" negate =>

mysql数据库优化课程---16.mysql慢查询和优化表空间 一.总结 一句话总结: a.慢查询的话找到存储慢查询的那个日志文件 b.优化表空间的话可以用optimize table sales; 1.查看慢查询日志是否开启? show variables show variables like "%quer%"; slow_query_log  | ONslow_query_log_file | mysql-slow.loglong_query_time | 10.000000

参考地址:http://blog.csdn.net/u011277123/article/details/54863371 1.MySQL连接查询 连接查询:将多张表(>=2)进行记录的连接(按照某个指定的条件进行数据拼接). 连接查询的意义: 在用户查看数据的时候,需要显示的数据来自多张表. 连接查询分类:SQL中将连接查询分成四类: 内连接,外连接,自然连接和交叉连接 1.1.交叉连接: 交叉连接: cross join, 从一张表中循环取出每一条记录, 每条记录都去另外一张表进行匹配: 匹

查询执行的基础 当希望MySQL能够以更高的性能运行查询时,最好的办法就是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的.MySQL执行一个查询的过程,根据图1-1,我们可以看到当向MySQL发送一个请求时,MySQL都做了什么: 图1-1   查询执行路径 客户端发送一条查询给服务器. 服务器先检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果.否则进入下一阶段. 服务器端进行SQL解析.预处理,再由优化器生成对应的执行计划. MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询

为什么查询速度会慢 通常来说,查询的生命周期大致可以按照顺序来看:从客户端,到服务器,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中“执行”可以认为是整个生命周期中最重要的阶段,这其中包括了大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序.分组等. 在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方花费时间,包括网络,CPU计算,生成统计信息和执行计划.锁等待(互斥等待)等操作,尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作,这些调用需要在内存操作.CPU操作和内存不足时导致

原文:mysql三种带事务批量插入 c#之mysql三种带事务批量插入 前言 对于像我这样的业务程序员开发一些表单内容是家常便饭的事情,说道表单 我们都避免不了多行内容的提交,多行内容保存,自然要用到数据库,如果循环打扰我数据库,数据库也会觉得很累,从而增加数据库服务器压力.所以小子不才,根据平时经验总结了一下用到的批量插入的方法代码.本文是针对c#语言开发,数据库是mysql数据库.当然我这是单片机的本地电脑运行,跟服务器上有很大区别,到了服务器上可能跑的比这快的多,话不多说看下文. 一 生成