如果是一天sql语句中有or和and同时在 正确:where xxx=xx and (xxx=xx or xxx=xx) 错误:where xxx=xx and xxx=xx or xxx=xx (这种情况有时候也可以查出东西来但是效率低,而且有可能出现死循环或卡的不要不要的)

动态SQL 在之前用户所编写的PL/SQL程序时有一个最大的特点:就是所操作的数据库对象(例如:表)必须存在,否则创建的子程序就会出问题,而这样的操作在开发之中被称为静态SQL操作,而动态SQL操作可以让用户在定义程序时不指定具体的操作对象,而在执行时动态的传入所需要的数据库对象,从而使程序变得更加的灵活. 创建一个功能,输入表名,输出表中有多少行,若没有这个表,则创建这个表. 首先禁用所有触发器 GRANT CREATE ANY TABLE TO SCOTT create or replace

AS别名 多张表联合操作,如果表多,字段名长,不方便阅读.这里我们可以使用  as  关键字来对字段名设置别名. as也可以省略,看个人喜好,在这里我还是支持把 as 写上,这样我们在面对复杂的SQL语句时有很好的可读性. 接下来的多表操作将都使用别名,不难,一看便懂. 下面是两张表, 表的链接 1.内连接(又称显示连接) inner  join 如果表中至少有一个匹配,则返回结果 查询列出购买了商品的用户,以及他们买了什么 2.左连接 left  join 即使右表中没有匹配,也从左表返回所有

目录 1/2/3  Statement 和 Preparedstatement 的区别 4 读取properties配置文件 5 数据库连接池 6 利用数据库连接池连接数据库 1 使用Statement执行含有动态信息的SQL语句时有几个不足: 1.1 由于需要将动态数据拼接到SQL语句中,这导致程序复杂度高,容易出错 1.2 拼接的数据若含有SQL语法内容就会导致拼接后的SQL语法含义改变而出现SQL注入攻击 1.3 当大批量执行语义相同,但是含有动态数据的SQL时效率很差 2 使用State

一.背景 我们如今做的项目,用NHibernate实现数据訪问层. 訪问数据时,有的数据库表是确定的:有明白的表名.字段名.这时候依照常规的方法处理就可以:建立数据库表到类的映射.使用HQL读写数据库. 但有的数据訪问,所针对的数据库表是不确定的,在执行阶段确定訪问哪些数据库表的哪些字段. 数据库表和字段都不确定,自然没办法建议O-R映射,仅仅好构造SQL语句了. 既然已经用了NHibernate,我们利用SQL訪问数据库时,也仍然使用NHibernate.主要是想利用它管理的Session,还

前言 因为最近公司项目升级,需要将外网数据库的信息导入到内网数据库内.于是找了一些springboot多数据源的文章来看,同时也亲自动手实践.可是过程中也踩了不少的坑,主要原因是我看的文章大部分都是springboot 1.X版本的. 于是我就打算把这次搭建springboot+mybatis+druid+atomikos的框架过程记录下来,方便大家借鉴,也方便自己以后使用.这里不单单记录搭建过程,同时也会对一些配置文件进行说明,以及我在看别人文章并实践时碰到的一些坑的说明. 开发环境 系统:w

写这篇博客主要是记录自己在对订单进行按日期查询时使用的一种查询的方法,这里的orders是订单表,你也可以改成别的什么表对于最终数据不会造成影响,除非你那个表的数据只有几条那样就会出现查不到日期的情况 SELECT @date := DATE_ADD(@date, INTERVAL + 1 DAY) days FROM ( SELECT @date := DATE_ADD("2019-06-05", INTERVAL - 1 DAY) FROM orders LIMIT 30 ) ti

在有些时候有级联关系的数据放在了同一张表中,在写sql语句的时候可能会遇到这样的场景:我要插入两条数据,第一条是父节点,第二条是子节点,关联关系是父节点的自增长id:在写这样的sql语句时有可能就会出现You can't specify target table '表名' for update in FROM clause这种错误,意思就是:“不能先select出同一表中的某些值,再update这个表(在同一语句中).”产生这个错误的sql如下: INSERT INTO sn_app_label

第一种解决方案: 在学校的时候 遇到这种问题的解决办法是: 卸载VS,先安装SQL Server 2008 再安装VS 就行了: 第二种解决方案: 如果已经安装过VS,在安装SQL Server2008 时就会遇到“重启”失败,重启重启了好多次还是没解决. 当出现挂起或安装不成功(少了部分功能时)可以: a.开始-->运行框中输入regedit b.删除 HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Microsoft SQL Server c.删除 HKEY_LOC

SQL Server的IO性能受到物理Disk的IO延迟和SQL Server内部执行的IO操作的影响.在监控Disk性能时,最主要的度量值(metric)是IO延迟,IO延迟是指从Application创建IO请求,到Disk完成IO请求的时间延迟.如果物理Disk不能及时完成IO请求,跟不上请求负载的速度,那么SQL Server就容易出现性能问题.SQL Server内部在执行一些特定的操作时,会和Disk做读写交互,这也会影响物理硬盘响应SQL Server的IO请求的性能,使查询进程处

首先什么是全表扫描和索引扫描?全表扫描所有数据过一遍才能显示数据结果,索引扫描就是索引,只需要扫描一部分数据就可以得到结果.如果数据没建立索引. 无索引的情况下搜索数据的速度和占用内存就会比用索引的检索慢和高.下面是一个例子 1:无索引的情况 Product表,里面没有任何索引,如下图: 从上图中,我悲剧的看到了,物理读是9次,也就说明走了9次硬盘,你也可以想到,走硬盘的目的是为了拿数据,逻辑读有1636次,要注意的是这里 的"次"是"页"的意思,也就是在内存中走了

LINQ to SQL语句(1)之Where 适用场景:实现过滤,查询等功能. 说明:与SQL命令中的Where作用相似,都是起到范围限定也就是过滤作用的,而判断条件就是它后面所接的子句.Where操作包括3种形式,分别为简单形式.关系条件形式.First()形式.下面分别用实例举例下: 1.简单形式: 例如:使用where筛选在伦敦的客户 var q = from c in db.Customers where c.City == "London" select c; 再如:筛选19

知己知彼,百战不殆 --孙子兵法 [目录] 0x0 前言 0x1 WAF的常见特征 0x2 绕过WAF的方法 0x3 SQLi Filter的实现及Evasion 0x4 延伸及测试向量示例 0x5 本文小结 0x6 参考资料 0x0 前言 促使本文产生最初的动机是前些天在做测试时一些攻击向量被WAF挡掉了,而且遇到异常输入直接发生重定向.之前对WAF并不太了解,因此趁此机会科普一下并查阅了一些绕过WAF的方法.网上关于绕过WAF有诸多文章,但是观察之后会发现大体上绕过WAF的方法就那八.九种,

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用

网上查找的总结: 1.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 2.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,如果一个字段有索引,

1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 最好不要给数据库留NULL,尽可能的使用 NOT NULL填充数据库. 备注.描述.评论之类的可以设置为 NULL,其他的,最好不要使用NULL. 不要以为 NULL 不需要空间,比如:char(100) 

1.关于SQL查询效率,100w数据,查询只要1秒,与您分享: 机器情况p4: 2.4内存: 1 Gos: windows 2003数据库: ms sql server 2000目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能 SQL查询效率 step by step -- setp 1.-- 建表create table t_userinfo(userid int identity(1,1) primary key nonclustered,nick varchar(50) not null defa

1.数据类型的选择 1.字段最好设置为非空.若字段为char(8),即便是NULL也会现有8个字符的空间. 2.尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销.这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了. 3.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,因为首先变长字段存储空间小,可以节省存储空间,其次对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率显然要

标签:SQL SERVER/MSSQL SERVER/数据库/DBA/权限控制/管理/分配/登入名/数据库用户/角色 概述 对数据库系统而言,保证数据的安全性永远都是最重要的问题之一.一个好的数据库环境,必须明确每个用户的职责,并分配其对应的权限.同时出现问题了也可以找到根源. 你是否会有这样的需求: 给某个用户查询所有数据库的权限 给某个用户只有备份数据库的权限 给一个用户只有指定数据库的权限 给一个用户只有某个表的权限 给一个用户只有查看某些对象(例如:视图)的权限 给一个用户只有执行一些存

Windows 安装mysql(zip包) 1,zip包解压到要安装目录 2,配置环境变量,Path后加mysql路径\bin 3,修改配置文件,mysql目录下my-default.ini basedir=D:\xx(mysql所在目录) datadir=D:\xx\data (mysql所在目录\data) 4,以管理员身份运行cmd,运行cd命令到mysql的bin目录下,运行命令:mysqld -install 5,安装成功后net start mysql启动mysql服务 6,mysq

在部署环境时,不同的环境可能会有一些不同步,而个人遇到的问题就是在开发环境中表中均有字段 BestCaseId 和 RiskId 字段,生产环境中目前只有 BestCaseId 字段,新搭建的测试环境中暂时都不存在这两个字段(某些原因需要另一单独测试环境). 保证在生产环境中的 BestCaseId 字段数据暂时不删除的情况下将其数据迁移到 RiskId 字段, 场景如下: 起始时有如下表及数据: 创建表脚本及插入数据脚本如下:(仅为演示使用,直接创建在master db下) CREATE TA