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怎么说呢,用markdown编辑好的文本,无法用在博客园中,不知道怎么处理。
一、排序
1、按多个列排序
使用逗号隔开,如果指定方向则紧挨着要排序的列名
对于多个列的排序,先按照前一个排序然后在前一个的基础上按照后面的排序。
如:
SELECT * FROM a2 ORDER BY a_id DESC,t_id desc
数据结果如下:

2、order by与limit
SELECT * FROM a2 ORDER BY a_id DESC,t_id desc LIMIT 1
注意:
order by 的位置,from之后,limit之前。
二、数据过滤操作符(and/or/in/not)
注意:优先级
当含有and和or时,and的优先级高于or,所以先执行and,解决的办法就是使用()括号的优先级高于and,能够消除歧义。
如:
SELECT * FROM a2 WHERE (a_id = 2 or t_id>4) AND id>3
in操作符的特点
in操作符完成了与or相同的功能,如:
SELECT * FROM a2 WHERE t_id in(1,2,3)
SELECT * FROM a2 WHERE t_id =1 OR t_id=2 OR t_id=3
上面两个功能相同。
既然如此,那么为什么还用in呢,下面就说说in的优点:
in的优点:
1.在使用长的合法选项清单时,IN操作符的更清楚直观
2.计算次序容易管理
3.比OR执行快
4.IN最大的优点可以包含其他select语句,能够动态的建立Where子句。
SELECT * FROM a2 WHERE t_id in(
SELECT t_id FROM a2 WHERE id=5
);
NOT 取反
NOT对IN、BETWEEN、exists子句取反。
三、数据过滤通配符
%通配符
%:表示任何字符出现任意次数
LIKE '惠普%' :以'惠普'开头
LIKE '%惠普' :以'惠普'结尾
LIKE '%惠普%':包含'惠普'
LIKE 's%e':以s开头,e结尾
注意:
1.除了一个或多个字符外,%还能匹配0个字符。
2.尾空格可能会干扰通配符匹配,如:保存great时,如果它后面有一个或多个空格,则%great将不会匹配它们,因为后面有多余的字符(空格),解决办法就是使用双%,%great%,一个更好的办法是使用函数去掉首尾空格。
3.%不能匹配NULL.
_通配符
下划线通配符与%相同,但是它只匹配单个字符而非多个。
SELECT * FROM a WHERE name LIKE '_ood' #good
SELECT * FROM a WHERE name LIKE 'goo_' #good
SELECT * FROM a WHERE name LIKE 'go_d' #good
优化:
通配符在搜索处理上比其他的要慢些,所以要记住以下技巧:
1.不要过度使用通配符
2.不要把它们用在搜索模式的开始处,如若不然,搜索起来会很慢的。
3.仔细注意通配符的位置,切勿放错。
四、使用正则表达式
本小节学习如何在Where子句中使用正则表达式来更好的控制数据过滤。
1.基本字符的匹配
SELECT * FROM a1 WHERE name regexp '1000' #匹配名称含有1000的所有行
SELECT * FROM a1 WHERE name regexp '.000' #匹配以000结尾的所有行,(.正则中表示:匹配任意一个字符)
从中可以看到正则表达式能够模拟LIKE使用通配符,注意:在通配符能完成的时候就不用正则,因为正则可能慢点,当然正则也能简化通配符,完成更大的作用。所以要有所取舍。
LIKE与REGEXP的区别:
SELECT * FROM a1 WHERE name LIKE 'a'
SELECT * FROM a1 WHERE name regexp 'a'
下面两条语句第一条不返回数据,第二条返回数据。
原因如下:
LIKE匹配整个列值时,不会找到它,相应的行也不会被返回(除非使用通配符)
REGEXP匹配时,会自动查找并返回结果。
那么REGEXP也能匹配整个列值,使用^和$定位符即可!
匹配不区分大小写
Mysql正则大小写都会匹配,为区分大小写可使用binary关键字,如:
SELECT * FROM a1 WHERE name LIKE binary '%J%' #使用LIKE+通配符匹配大写J
SELECT * FROM a1 WHERE name regexp binary 'j' #使用正则匹配小写j
[1] [2]

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。

MySQLのSQLコマンドは、DDL、DML、DQL、DCLなどのカテゴリに分割でき、データベースとテーブルの作成、変更、削除、データの挿入、更新、削除、複雑なクエリ操作の実行に使用できます。 1.基本的な使用には、作成可能な作成テーブル、INSERTINTO INSERTデータ、クエリデータの選択が含まれます。 2。高度な使用法には、テーブル結合、サブQueries、およびデータ集約のためのグループに参加します。 3.構文エラー、データ型の不一致、許可の問題などの一般的なエラーは、構文チェック、データ型変換、許可管理を介してデバッグできます。 4.パフォーマンス最適化の提案には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、およびデータの一貫性を確保するためのトランザクションの使用が含まれます。

INNODBは、ロックメカニズムとMVCCを通じて、非論的、一貫性、および分離を通じて原子性を達成し、レッドログを介した持続性を達成します。 1)原子性:Undologを使用して元のデータを記録して、トランザクションをロールバックできることを確認します。 2)一貫性:行レベルのロックとMVCCを介してデータの一貫性を確保します。 3)分離:複数の分離レベルをサポートし、デフォルトでrepeatable -readが使用されます。 4)持続性:Redologを使用して修正を記録し、データが長時間保存されるようにします。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1)Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。


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