1.mysql判断表里面一个逗号分隔的字符串是否包含单个字符串 : FIND_IN_SET select * from tablename where FIND_IN_SET(传的参数,匹配字段) 例如: ',age) 2.查询结果用逗号分隔 : GROUP_CONCAT select GROUP_CONCAT(分隔字段,分隔符) from tablename 例如: select GROUP_CONCAT(name,',') from testtb

MYSQl 全表扫描以及查询性能 -- 本文章仅用于学习,记录 一. Mysql在一些情况下全表检索比索引查询更快: 1.表格数据很少,使用全表检索会比使用索引检索更快.一般当表格总数据小于10行并且数据行的长度非常小的时候会使用全表检索;   2.在ON或者WHERE中,没有使用索引列作为查询条件:   3.使用了索引列与一个常量进行比较,但是mysql发现该索引列覆盖的数据太大,反而全表检索更快(一般当索引列覆盖的数据大于全表数据的30%时,会触发mysql使用全表检索);   4.使用了一

6.1 为什么查询速度会慢   查询的生命周期大致可按照顺序来看: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.   在完成这些任务时,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的IO操作上

在大多数应用场景下,我们使用mysql进行查询时只会用到'=', '>' , '<' , in, like 等常用的方法,看起来,大多数情况下,已经足以应付我们的小型应用了.不过,在一些特殊场景,则需要特殊的查询方式了. 1. 根据状态来排序的查询 假设现在一个记录有四种状态,未处理(0).正在处理(2).处理成功(1).处理失败(4),之所以他们的值是这个样子,是因为我们一般情况下是不会用它去排序,所以自然的就想到这样的一些值赋予意义.但是,在排序的时候怎么处理呢? 假如要求的先后顺序是这样

对于一些数据量较大的系统,数据库面临的问题除了查询效率低下,还有就是数据入库时间长.特别像报表系统,每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久.因此,优化数据库插入性能是很有意义的. 修改mysql数据库配置: 0. 最快的当然是直接 copy 数据库表的数据文件(版本和平台最好要相同或相似):1. 设置 innodb_flush_log_at_trx_commit = 0 ,相对于 innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 可以十分明显的提升导入速

当向MySQL 发送一个请求的时候MySQL 到底做了什么? 1.客户端发送一条查询给服务器 2.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 3.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 4.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 5.将结果返回给客户端 注意:MySQL客户端和服务器之间的通信协议是“半双工”,这意味着,在任何时刻,要么有服务器向客户端发送数据,要么由客户端向服务器发送数据,这两个动作

前提条件: 1.表的唯一索引 2.百万级数据 SQL语句: select c.* FROM ( SELECT a.logid FROM tableA a where 1 = 1 <#if phone?exists&& phone!=""> AND a.phone like "%":phone"%" </#if> ORDER BY a.create_time DESC limit :startIndex,:m

1.Oracle AND NAME LIKE '%'||#{name}||'%' 2.Mysql AND NAME LIKE "%"#{name}"%"

前面已经讲了MySQL的其他查询性能优化方式,没看过可以去了解一下: MySQL查询性能优化七种武器之索引潜水 MySQL查询性能优化七种武器之链路追踪 今天要讲的是MySQL的另一种查询性能优化方式 - 索引下推(Index Condition Pushdown,简称ICP),是MySQL5.6版本增加的特性. 1. 索引下推的作用 主要作用有两个: 减少回表查询的次数 减少存储引擎和MySQL Server层的数据传输量 总之就是了提升MySQL查询性能. 2. 案例实践 创建一张用户表,造

MySQL匹配指定字符串的查询 使用正则表达式查询时,正则表达式可以匹配字符串.当表中的记录包含这个字符串时,就可以将该记录查询出来.如果指定多个字符串时,需要用“|”符号隔开,只要匹配这些字符串中的任意一个即可查询出来. 实例1 从baike369表的name字段中查询包含“ic”的记录.SQL代码如下: SELECT * FROM baike369 WHERE name REGEXP 'ic'; 在DOS提示符窗口中查看name字段中查询包含“ic”的记录的操作效果.如下图所示: 上图中代码

sql判断以逗号分隔的字符串中是否包含某个字符串---------------https://blog.csdn.net/wttykj/article/details/78520933 MYSQL中利用select查询某字段中包含以逗号分隔的字符串的记录方法-----https://blog.csdn.net/diandian_520/article/details/38947625

首先我们建立一张带有逗号分隔的字符串. CREATE TABLE test(id int(6) NOT NULL AUTO_INCREMENT,PRIMARY KEY (id),pname VARCHAR(20) NOT NULL,pnum VARCHAR(50) NOT NULL); 然后插入带有逗号分隔的测试数据 INSERT INTO test(pname,pnum) VALUES('产品1','1,2,4'); INSERT INTO test(pname,pnum) VALUES('产

首先我们建立一张带有逗号分隔的字符串. CREATE TABLE test(id int(6) NOT NULL AUTO_INCREMENT,PRIMARY KEY (id),pname VARCHAR(20) NOT NULL,pnum VARCHAR(50) NOT NULL); 然后插入带有逗号分隔的测试数据 INSERT INTO test(pname,pnum) VALUES('产品1','1,2,4'); INSERT INTO test(pname,pnum) VALUES('产

对于高性能数据库操作,只靠设计最优的库表结构.建立最好的索引是不够的,还需要合理的设计查询.如果查询写得很糟糕,即使库表结构再合理.索引再合适,也无法实现高性能.查询优化.索引优化.库表结构优化需要齐头并进,一个不落. 6.1 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>>服务器>>在服务器上进行解析>>生成执行计划>>执行>>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

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.

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

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.

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

优化特定类型的查询 COUNT()的作用 COUNT()是一个特殊函数,有两个非常不同的作用:它可以统计某个列值的数量,也可以统计行数.在统计列值时要求列值是非空的(不统计NULL). 如果在COUNT()的括号中指定了列或者列的表达式, 则统计的就是这个表达式有值的结果数. 因为很多人对NULL理解有可题, 所以这里很容易产生误解. COUNT()的另一个作用是统计结果集的行数.当MySQL确认括号内的表达式值不可能为空时,实际上就是在统计行数. 最简单的就是当我们使用COUNT(*)的时候,

MySQL查询优化器的局限性 MySQL的万能“嵌套循环”并不是对每种查询都是最优的.不过还好,MySQL查询优化只对少部分查询不适用,而且我们往往可以通过改写查询让MySQL高效地完成工作. 关联子查询 MySQL的子查询实现都非常糟糕.最糟糕的一类查询是WHERE条件中包含IN()的子查询语句.例如,我们希望找到Sakila数据库中,演员Penlope Guiness(他的actor_id为1)参演的所有影片信息.很自然的,我们会按照下面的方式用子查询实现: SELECT * FROM sa