包含mysql不同值怎么快的詞條

有20萬條數據,使用mysql數據庫,insert與update哪個速度快;

只有insert才能插入吧，update是更新用的，沒法比較~插入一般都很快。update看where條件了，使用了索引也很快。

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不考慮主鍵變動，索引變動，觸發器聯動的情況下，update比Insertx效率高。

可靠性：delete＋insert比update復雜多步驟，出錯的幾率更多。數據量：delete＋insert要刪數據，又要完整插入數據，update只需更新小量數據。不過某個特定環境下，還是要用delete+inster代替update。

在技術上，InnoDB 是一套放在 MySQL 后臺的完整數據庫系統，InnoDB 在主內存中建立其專用的緩沖池用于高速緩沖數據和索引。

建緩沖區。比如其他類型的高速緩存（redis等）作為中間緩沖層。數據的查詢，更改首先在這個層處理，處理完再更新到對應的數據庫。注意額外增加鎖，或者緩存機制防止緩存擊穿，雪崩導致系統崩潰。

1、查詢兩張表數據不一致的記錄，可以用求差集（非交集）的辦法來解決。SQL語言求差集的辦法相對于求交集的辦法要少很多，一般可用not exists（非存在子句）或左（右）連接后所產生空字段值來篩選兩表的差集。

2、SELECT COUNT(*)，表class，表fg FROM 表1，表2 WHERE 表name=表fn GROUP BY 2，3 執行吧，肯定是你的結果，語句還有許多寫法，理論上速度都是一樣的，提高速度的關鍵方法是索引。

3、選取最適用的字段屬性 MySQL可以很好的支持大數據量的存取，但是一般說來，數據庫中的表越小，在它上面執行的查詢也就會越快。因此，在創建表的時候，為了獲得更好的性能，我們可以將表中字段的寬度設得盡可能小。

4、例子：SELECT SUM(uid) FROM user得到查詢結果：代碼如下：10統計最大數據SELECT MAX() FROM 語法用于從數據表中統計某個字段最大數據。

1、以時間為跨度統計不同的值，在該時間出現的次數。

2、首先，打開sql查詢器，連接上相應的數據庫表，例如stu2表。

3、首先需要創建一個臨時表，用于演示如何篩選出表中指定字段值重復的記錄數量。往臨時表中插入幾行測試數據，其中部分字段的Col2欄位值插入相同值，用于統計篩選相同Col2的行數。查詢臨時表中的測試數據。

4、IN關鍵字可以判斷某個字段的值是否在指定的集合中。如果字段的值在集合中，則滿足查詢條件，該紀錄將被查詢出來。如果不在集合中，則不滿足查詢條件。

1、應盡量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2、對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

3、盡量使用數字型字段，若只含數值信息的字段盡量不要設計為字符型，這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字符串中每一個字符，而對于數字型而言只需要比較一次就夠了。

4、查看建立索引前面的返回的結果。假如沒有索引的話，explain會顯示返回查詢全表的數據自然會很慢了。

5、對于數據庫大的表，在進行統計查詢時通常會比較慢的，并且還要考慮查詢是否會對在線應用產生影響，通常這種情況下我們使用中間表可以提高查詢統計速度，下面我們來統計counttable來統計客戶每天消費的記錄，如下。

1、查詢兩張表的不同字段，一般通過連接(JOIN)來實現，需要兩張表有能夠相互關聯的字段。如果沒有任何關聯字段，直接查兩個字段的話，就會出現笛卡爾積（結果為T1和T2字段的集合，結果條數為T1*T2）。

2、如果是兩張表中查詢的不同字段值有聯系，可以采用內連接或者子查詢的方法，先通過相同量把表聯系起來，再用條件語句進行查詢。

3、對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

而優化數據的重要一步就是索引的建立，對于mysql中出現的慢查詢，我們可以通過使用索引來提升查詢速度。索引用于快速找出在某個列中有一特定值的行。

在這種情況下就需要用到索引。在表中我們可以通過“number”字段來創建一個索引。索引將創建一個由MySQL服務保存的內部寄存器。

對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

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