在使用mysql时,有时需要查询出某个字段不重复的记录,虽然mysql提供有distinct这个关键字来过滤掉多余的重复记录只保留一条,但往往只用它来返回不重复记录的条数,而不是用它来返回不重记录的所有值。其原因是distinct只能返回它的目标字段,而无法返回其它字段,这个问题让我困扰了很久,用distinct不能解决的话,我只有用二重循环查询来解决,而这样对于一个数据量非常大的站来说,无疑是会直接影响到效率的。所以我花了很多时间来研究这个问题,网上也查不到解决方案,期间把朋友拉来帮忙,结果是我们两人都郁闷了!
下面先来看看例子:
table
id name
1 a
2 b
3 c
4 c
5 b
库结构大概这样,这只是一个简单的例子,实际情况会复杂得多。
比如我想用一条语句查询得到name不重复的所有数据,那就必须使用distinct去掉多余的重复记录。
select distinct name from table
得到的结果是:
name
a
b
c
好像达到效果了,可是,我想要得到的是id值呢?改一下查询语句吧:
select distinct name, id from table
结果会是:
id name
1 a
2 b
3 c
4 c
5 b
distinct怎么没起作用?作用是起了的,不过他同时作用了两个字段,也就是必须得id与name都相同的才会被排除……
我们再改改查询语句:
select id, distinct name from table
很遗憾,除了错误信息你什么也得不到,distinct必须放在开头。难到不能把distinct放到where条件里?能,照样报错。。。。。。。
很麻烦吧?确实,费尽心思都没能解决这个问题。没办法,继续找人问。
拉住公司里一JAVA程序员,他给我演示了oracle里使用distinct之后,也没找到mysql里的解决方案,最后下班之前他建议我试试group by。
试了半天,也不行,最后在mysql手册里找到一个用法,用group_concat(distinct name)配合group by name实现了我所需要的功能,兴奋,天佑我也,赶快试试。
报错。。。。。。。。。。。。郁闷。。。。。。。连mysql手册也跟我过不去,先给了我希望,然后又把我推向失望,好狠哪。。。。
再仔细一查,group_concat函数是4.1支持,晕,我4.0的。没办法,升级,升完级一试,成功。。。。。。
终于搞定了,不过这样一来,又必须要求客户也升级了。
突然灵机一闪,既然可以使用group_concat函数,那其它函数能行吗?
赶紧用count函数一试,成功,我。。。。。。。想哭啊,费了这么多工夫。。。。。。。。原来就这么简单……
现在将完整语句放出:
select *, count(distinct name) from table group by name
结果:
id name count(distinct name)
1 a 1
2 b 1
3 c 1
最后一项是多余的,不用管就行了,目的达到。
唉,原来mysql这么笨,轻轻一下就把他骗过去了,郁闷也就我吧(对了,还有容容那家伙),现在拿出来希望大家不要被这问题折腾。
哦,对,再顺便说一句,group by 必须放在 order by 和 limit之前,不然会报错.
更郁闷的事情发生了,在准备提交时容容发现,有更简单的解决方法:
select id, name from table group by name
看来对mysql的了解还是太肤浅了,不怕被笑话,发出来让大家别犯同样的错误。

Speichernde Verfahren sind vorkompilierte SQL -Anweisungen in MySQL zur Verbesserung der Leistung und zur Vereinfachung komplexer Vorgänge. 1. Verbesserung der Leistung: Nach der ersten Zusammenstellung müssen nachfolgende Anrufe nicht neu kompiliert werden. 2. Die Sicherheit verbessern: Beschränken Sie den Zugriff auf die Datenentabelle durch Berechtigungssteuerung. 3. Vereinfachen Sie komplexe Operationen: Kombinieren Sie mehrere SQL -Anweisungen, um die Logik der Anwendungsschicht zu vereinfachen.

Das Arbeitsprinzip des MySQL -Abfrage -Cache besteht darin, die Ergebnisse der ausgewählten Abfrage zu speichern. Wenn dieselbe Abfrage erneut ausgeführt wird, werden die zwischengespeicherten Ergebnisse direkt zurückgegeben. 1) Abfrage -Cache verbessert die Leistung der Datenbank und findet zwischengespeicherte Ergebnisse durch Hash -Werte. 2) Einfache Konfiguration, setzen Sie in MySQL -Konfigurationsdatei query_cache_type und query_cache_size. 3) Verwenden Sie das Schlüsselwort SQL_NO_Cache, um den Cache spezifischer Abfragen zu deaktivieren. 4) In Hochfrequenz-Update-Umgebungen kann Abfrage-Cache Leistungs Engpässe verursachen und muss für die Verwendung durch Überwachung und Anpassung von Parametern optimiert werden.

Die Gründe, warum MySQL in verschiedenen Projekten häufig verwendet wird, umfassen: 1. Hochleistungs und Skalierbarkeit, die mehrere Speichermotoren unterstützen; 2. Einfach zu verwendende und pflegende, einfache Konfiguration und reichhaltige Werkzeuge; 3. Reiches Ökosystem, das eine große Anzahl von Community- und Drittanbietern anzieht; V.

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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