一些实用的sql,需要的朋友可以参考下。
1.查询高于平均价格的商品名称:SELECT item_name FROM ebsp.product_market_price WHERE item_price > (SELECT AVG(item_price) FROM ebsp.product_market_price
2.oracle9i以上版本,可以实现将某张表的数据同时插入到多张表中。例:
代码如下:
INSERT ALL
WHEN deptno=10 THEN INTO dept10 --部门编号为10的插入表dept10中
WHEN deptno=20 THEN INTO dept20
WHEN deptno=30 THEN INTO dept30
WHEN job='CLERK' THEN INTO clerk --岗位为CLERK的插入表clerk 中
ELSE INTO other
SELECT * FROM emp;
可以将前面的sql语句变为INSERT FIRST 后面不变,当使用First操作符执行多表插入时,如果数据已经满足了先前的条件,并且已经被插入到某表中,那么该行数据在后续的插入中将不会被再次使用。
3.截取字符串制定的长度。
代码如下:
select substr(item_name,0,2) from ebsp.product_market_price
select substr(‘ho鲜红的鲜花 ',0,3) from dual; --print ‘ho鲜'
获得emp系统表中hiredate雇佣日期,有重复的记录,也就是一天中雇佣多名员工的记录。
代码如下:
SQL1: select * from scott.emp where hiredate in (select hiredate mycount from scott.emp group by hiredate having count(*) >1)
SQL2:select t2.* from scott.emp t2 ,
(select t.hiredate,count(*) mycount from scott.emp t group by t.hiredate having count(*) >1) t1
where t2.hiredate = t1.hiredate
如果hiredate存入数据库中时日期型带有时分秒,可以通过to_char(CREATE_DATE, 'YYYY-MM-DD')来代替上面的
4.修改oracle数据库缓存大小,以system登陆:
代码如下:
alter system set db_cache_size = 700m scope = spfile;
alter system set shared_pool_size = 200m scope=spfile;
alter system set pga_aggregate_target = 100m scope=spfile;

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLは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あり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、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、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。

MySQL非同期マスタースレーブレプリケーションにより、BINLOGを介したデータの同期が可能になり、読み取りパフォーマンスと高可用性が向上します。 1)マスターサーバーレコードはBinlogに変更されます。 2)スレーブサーバーは、I/Oスレッドを介してBINLOGを読み取ります。 3)サーバーSQLスレッドは、BINLOGを適用してデータを同期させます。

MySQLは、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)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLのインストールと基本操作には、次のものが含まれます。1。mysqlをダウンロードしてインストールし、ルートユーザーパスワードを設定します。 2。sqlコマンドを使用して、createdatabaseやcreateTableなどのデータベースとテーブルを作成します。 3. CRUD操作を実行し、挿入、選択、更新、コマンドを削除します。 4.パフォーマンスを最適化し、複雑なロジックを実装するためのインデックスとストアドプロシージャを作成します。これらの手順を使用すると、MySQLデータベースをゼロから構築および管理できます。

Innodbbufferpoolは、データとインデックスページをメモリにロードすることにより、MySQLデータベースのパフォーマンスを向上させます。 1)データページは、ディスクI/Oを削減するためにBufferPoolにロードされます。 2)汚れたページは、定期的にディスクにマークされ、リフレッシュされます。 3)LRUアルゴリズム管理データページの排除。 4)読み出しメカニズムは、可能なデータページを事前にロードします。

MySQLは、インストールが簡単で、強力で管理しやすいため、初心者に適しています。 1.さまざまなオペレーティングシステムに適した、単純なインストールと構成。 2。データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、更新、削除などの基本操作をサポートします。 3.参加オペレーションやサブクエリなどの高度な機能を提供します。 4.インデックス、クエリの最適化、テーブルパーティション化により、パフォーマンスを改善できます。 5。データのセキュリティと一貫性を確保するために、バックアップ、リカバリ、セキュリティ対策をサポートします。

完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。


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