看看下面三个关联查询的 SQL 语句有何区别?   SELECT * FROM film JOIN film_actor ON (film.film_id = film_actor.film_id) SELECT * FROM film JOIN film_actor USING (film_id) SELECT * FROM film, film_actor WHERE film.film_id = film_actor.film_id 最大的不同更多是语法糖,但有一些有意思的东西值得关注.

  建立如此结构的数据表,并插入110万条随机记录,进行查询性能测试. 插入110万条随机记录后,数据表的大小为102MB. 现在使用phpMyAdmin自带的SQL查询器进行性能分析. 下面进行带索引的模式下查询测试: A. 随机的字符型字段全匹配查询,用时 0.0005(S) B.随机的主键查询,用时 0.0005(S) C.随机的使用字符函数查询,用时 0.4482(S) D.使用LIKE模式一查询,用时 0.0007(S) E.使用LIKE模式二查询,用时 0.7361(S) 下面是删除

只有好的库表结构.合理的索引还不够,我们还需要合理的设计查询,齐头并进,一个不少才能充分发挥MySQL的优势. 一.查询为什么会慢? 每一个查询由一系列的子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间.这个我们在之前的单个查询分析时已经简单介绍了,当然还有额外的因素,比方说包括网络,CPU计算,统计信息,执行计划,锁等待等操作,或者底层引擎在调用内存,CPU操作,I/O操作等上的消耗时间. 优化查询的目的就是减少和消除这些操作所花费的时间. 查询性能低下的最基本原因是访问的数据太多,大部分的性能低下的

一,union查询用法 union查询比较简单,就好像把两张表合并了,字段也合成一块 假如是 select * from table1, table2 的话,两个的相同的字段不会合并但 select a1 from table1 union select a1 from table2 这样的话就可以把两个表的a1合成一个 上面不知道你看明白了,没有我们接着看实例 一使用SELECT子句进行多表查询 SELECT 字段名 FROM 表1,表2 - WHERE 表1.字段 = 表2.字段 AND 其

查询数据指从数据库中获取所需要的数据.查询数据是数据库操作中最常用,也是最重要的操作.用户可以根据自己对数据的需求,使用不同的查询方式.通过不同的查询方式,可以获得不同的数据.MySQL中是使用SELECT语句来查询数据的.在这一章中将讲解的内容包括. 1.查询语句的基本语法 2.在单表上查询数据 3.使用聚合函数查询数据 4.多表上联合查询 5.子查询 6.合并查询结果 7.为表和字段取别名 8.使用正则表达式查询 什么是查询? 怎么查的? 数据的准备如下: create table STUD

mybatis 提供了高级的关联查询功能,可以很方便地将数据库获取的结果集映射到定义的Java Bean 中.下面通过一个实例,来展示一下Mybatis对于常见的一对多和多对一关系复杂映射是怎样处理的. 设计一个简单的博客系统,一个用户可以开多个博客,在博客中可以发表文章,允许发表评论,可以为文章加标签.博客系统主要有以下几张表构成: Author表:作者信息表,记录作者的信息,用户名和密码,邮箱等. Blog表   :  博客表,一个作者可以开多个博客,即Author和Blog的关系是一对多.

MySQL 子查询子查询是将一个 SELECT 语句的查询结果作为中间结果,供另一个 SQL 语句调用.MySQL 支持 SQL 标准要求的所有子查询格式和操作,也扩展了特有的几种特性. 子查询没有固定的语法,一个子查询的例子如下: SELECT * FROM article WHERE uid IN(SELECT uid FROM user WHERE status=1) 对应的两个数据表如下: article 文章表: user 用户表: 查询返回结果如下所示: 在该例子中,首先通过子查询语

优化mysql嵌套查询和联表查询 嵌套查询糟糕的优化 在上面我提到过,不考虑特殊的情况,联表查询要比嵌套查询更有效.尽管两条查询表达的是同样的意思,尽管你的计划是告诉服务器要做什么,然后让它决定怎么做,但有时候你非得告诉它改怎么做.否则优化器可能会做傻事.我最近就碰到这样的情况.这几个表是三层分级关系:category, subcategory和item.有几千条记录在category表,几百条记录在subcategory表,以及几百万条在item表.你可以忽略category表了,我只是交代一

本篇文章是对MySQL中优化sql语句查询常用的30种方法进行了详细的分析介绍,需要的朋友参考下   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 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 3.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