用:select MAX(id) from table limit 0,1;Mysql中數(shù)字類型字段可直接使用MAX()函數(shù),使用max函數(shù)查詢一個(gè)字符串類型的字段時(shí),因?yàn)樽址愋痛笮”容^是先比較首字符,然后依次往后進(jìn)行比較 如有數(shù)據(jù):10000,9999。
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簡(jiǎn)單查詢簡(jiǎn)單的Transact-SQL查詢只包括選擇列表、FROM子句和WHERE子句。它們分別說明所查詢列、查詢的表或視圖、以及搜索條件等。例如,下面的語句查詢testtable表中姓名為“張三”的nickname字段和email。
field=mysql_fetch_row($result);print_r($field);? 結(jié)果:Array ( [0] = 161 )因?yàn)閙ysql中varchar不能用max()所以通過id+0來轉(zhuǎn)換id類型從而解決這個(gè)問題 ,如果你建表時(shí)id是整數(shù)型的就可以直接用max()了。
select top 1 id,name,age from 表 order by age desc 按照年齡倒序排序,然后取第一條。
select * from A where b ifnull(c, b-1); 如果c為null 就返回b-1的結(jié)果,這樣就能滿足小于b了。
SELECT COUNT(*),表class,表fg FROM 表1,表2 WHERE 表name=表fn GROUP BY 2,3 執(zhí)行吧,肯定是你的結(jié)果,語句還有許多寫法,理論上速度都是一樣的,提高速度的關(guān)鍵方法是索引。
可以這樣寫 select distinct id , name , max(yy) from A group by id , name 取id和name相同的最大yy,這樣就只保留一條記錄。
分表。可以按時(shí)間,或按一定的規(guī)則拆分,做到查詢某一條數(shù)據(jù)庫,盡量在一個(gè)子表中即可。這是最有效的方法 2讀寫分離。尤其是寫入,放在新表中,定期進(jìn)行同步。
參考方法: delete from 表名; truncate table 表名; 不帶where參數(shù)的delete語句可以刪除mysql表中所有內(nèi)容,使用truncate table也可以清空mysql表中所有內(nèi)容。
單機(jī)MySQL數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化 服務(wù)器硬件對(duì)MySQL性能的影響 ①磁盤尋道能力(磁盤I/O),我們現(xiàn)在上的都是SAS15000轉(zhuǎn)的硬盤。MySQL每秒鐘都在進(jìn)行大量、復(fù)雜的查詢操作,對(duì)磁盤的讀寫量可想而知。
如果成員的 XCom 線程忙于處理大信息的時(shí)間過長(zhǎng),它可能會(huì)去查看其他成員的 XCom 實(shí)例。例如,忙碌的成員失效。如果是這樣,該組可以從該組中驅(qū)逐忙碌的成員。
其實(shí)就跟分頁獲取數(shù)據(jù)類似,網(wǎng)上這種例子就比較多了,分段獲取你可以把當(dāng)前獲取的最大的自增id存儲(chǔ)在文件、數(shù)據(jù)庫或者memcache中,下一段用大于這個(gè)做條件,然后遍歷完再更新這個(gè)數(shù)就行了。
1、實(shí)際上,水平分表現(xiàn)在最流行的實(shí)現(xiàn)方式,是通過水平分庫來實(shí)現(xiàn)的。即剛才所說的10個(gè)表,分布在10個(gè)mysql數(shù)據(jù)庫上。這樣可以通過多個(gè)低配置主機(jī)整合起來,實(shí)現(xiàn)高性能。
2、水平拆分:就是我們常說的分庫分表了;分表,解決了單表數(shù)據(jù)過大的問題,但是畢竟還在同一臺(tái)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上,所以IO、CPU、網(wǎng)絡(luò)方面的壓力,并不會(huì)得到徹底的緩解,這個(gè)可以通過分庫來解決。
3、也就是A表中保留B表中存在的數(shù)據(jù),可以通過篩選把這樣的數(shù)據(jù)放在第三個(gè)表 只要索引合理,數(shù)據(jù)量不算大 祝好運(yùn),望采納。
4、可以有兩種方式,一種是分表,另一種是分區(qū) 首先是分表,就像你自己所說的,可以按月分表,可以按用戶ID分表等等,至于采用哪種方式分表,要看你的業(yè)務(wù)邏輯了,分表不好的地方就是查詢有時(shí)候需要跨多個(gè)表。
5、mysql數(shù)據(jù)庫對(duì)1億條數(shù)據(jù)的分表方法設(shè)計(jì):目前針對(duì)海量數(shù)據(jù)的優(yōu)化有兩種方法:(1)垂直分割 優(yōu)勢(shì):降低高并發(fā)情況下,對(duì)于表的鎖定。不足:對(duì)于單表來說,隨著數(shù)據(jù)庫的記錄增多,讀寫壓力將進(jìn)一步增大。
6、針對(duì)mysql,sqlserver等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫單表數(shù)據(jù)過大的處理方式 如果不是阿里云的分布式數(shù)據(jù)庫 DRDS那種多機(jī)器集群方案的話:先考慮表分區(qū) ;然后考慮分表 ;然后考慮分庫。
1、查詢數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單暴力的方式是遍歷所有記錄;如果數(shù)據(jù)不重復(fù),就可以通過組織成一顆排序二叉樹,通過二分查找算法來查詢,大大提高查詢性能。而BTREE是一種更強(qiáng)大的排序樹,支持多個(gè)分支,高度更低,數(shù)據(jù)的插入、刪除、更新更快。
2、查看建立索引前面的返回的結(jié)果。假如沒有索引的話,explain會(huì)顯示返回查詢?nèi)淼臄?shù)據(jù)自然會(huì)很慢了。
3、\ 對(duì)于 information_schema 中的元數(shù)據(jù)表,執(zhí)行計(jì)劃不能提供有效信息。\ 通過查看 MySQL 改寫后的 SQL,我們猜測(cè)了優(yōu)化器發(fā)生了誤判。\ 我們?cè)黾恿?hint,指導(dǎo) MySQL 正確進(jìn)行優(yōu)化判斷。
4、先安裝 Apache Spark,查詢數(shù)據(jù)庫的速度可以提升10倍。在已有的 MySQL 服務(wù)器之上使用 Apache Spark (無需將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到 Spark 或者 Hadoop 平臺(tái)上),這樣至少可以提升 10 倍的查詢性能。
5、張表100個(gè)字段。。分表,然后用表外連接查詢可以調(diào)高查詢效率,也可以用復(fù)合查詢,不過復(fù)合查詢效率沒有外連接查詢效率高,但是sql語句寫起來方便。如果數(shù)據(jù)量不是上百萬級(jí)別的,推薦用復(fù)合查詢。
1、分表。可以按時(shí)間,或按一定的規(guī)則拆分,做到查詢某一條數(shù)據(jù)庫,盡量在一個(gè)子表中即可。這是最有效的方法 2讀寫分離。尤其是寫入,放在新表中,定期進(jìn)行同步。
2、查看建立索引前面的返回的結(jié)果。假如沒有索引的話,explain會(huì)顯示返回查詢?nèi)淼臄?shù)據(jù)自然會(huì)很慢了。
3、要優(yōu)化此種查詢,要么在頁面中限制分頁數(shù)量,要么是優(yōu)化大偏移量的性能。使用“延遲關(guān)聯(lián)”,它讓MySQL掃描盡可能少的頁面,獲取需要要訪問的記錄后再根據(jù)關(guān)聯(lián)列回原表查詢需要的所有列。
網(wǎng)頁題目:mysql數(shù)據(jù)太大怎么查 mysql數(shù)據(jù)太大查詢慢
網(wǎng)站URL:http://vcdvsql.cn/article31/diopspd.html
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