1. 姓の画数で並べ替え:
Select * From TableName Order By CustomerName Collate Chinese_PRC_Stroke_ci_as //最小値から最大値まで
2. データベース暗号化:
select encrypt('元のパスワード')
select pwdencrypt('元のパスワード')
select pwdcompare('元のパスワード','暗号化されたパスワード') = 1 -- それ以外は同じ; encrypt('元のパスワード')
select pwdencrypt('元のパスワード')
select pwdcompare('元のパスワード','暗号化されたパスワード' ) = 1--同じ; それ以外は異なります
3. テーブル内のフィールドを取得します:
declare @list varchar(1000),
@sql nvarchar(1000)
select @list=@list+','+b. from sysobjects a,syscolumns b where a.id=b.id and a.name='テーブル A'
set @sql='select '+right(@list,len(@list)-1)+' from テーブル A '
exec (@sql)
4. ハードディスクのパーティションを確認します:
EXEC master.. (binary_checksum(*)) from B)
print 'equal'
else
print 'notqual'
6. すべてのプロファイラプロセスを強制終了します:
DECLARE hcforeach CURSOR GLOBAL FOR SELECT 'kill '+RTRIM(spid) FROM master.dbo.sysprocesses WHERE Program_name IN('SQL profiler',N'SQL Profiler')
EXEC sp_msforeach_worker '?'
7.レコード検索:
開始から N 件のレコード
上位 N 件を選択 * テーブルから
----------------------------------
N から Mレコード (プライマリ インデックス ID が必要)
Select Top M-N * From table Where ID in (Select Top M ID From table) Order by ID Desc
---------------------- -------------
N to end Record
Select Top N * From table Order by ID Desc
Case
例 1: テーブルに 10,000 件を超えるレコードがあります。テーブル RecID は自己増加するフィールドで、テーブルの 31 番目から 40 番目のレコードを検索する SQL ステートメントを記述します。
recid が入っていない A から上位 10 個の recid を選択 (A から上位 30 個の recid を選択)
分析: このように書くと、テーブル内に recid が論理インデックスを持っている場合、いくつかの問題が発生します。
Select top 10 recid from A where... はインデックスから検索されますが、後続の select top 30 recid from A はデータ テーブル内で検索されるため、インデックス内の順序はデータ テーブル内の順序と一致しない可能性があります。結果は、「クエリされたものは元の必要なデータではありません」になります。
解決策
1. order by select top 30 recid from A order by ricidを使用します フィールドが自動増加していない場合、問題が発生します
2. そのサブクエリに条件も追加します: select top 30 recid from A where recid> - 1
例 2: テーブルの最後のレコードをクエリする テーブルにどれだけのデータがあるのか、テーブルの構造がわかりません。
set @s = 'select top 1 * from T where pid not in (select top ' + str(@count-1) + ' pid from T)'
print @s exec sp_executesql @s
9: 現在のデータベースを取得Select Name from sysobjects where xtype='u' and status>=0
where id in (select id from sysobjects where type = 'u' and name = 'table name')
2 つのメソッドの効果は同じです
11 : 特定のテーブルに関連するビュー、ストアド プロシージャ、関数を表示します
select a.* from sysobjects a, syscomments b where a.id = b.id and b.text like '%table name%'
12: すべて表示現在のデータベースのストアド プロシージャ
select name as Stored Procedure name from sysobjects where xtype='P'
13: ユーザーが作成したすべてのデータベースをクエリします
select * from master..sysdatabases D where sid not in (select sid from master. .syslogins where name='sa') または select dbid, name AS DB_NAME from master..sysdatabases where sid 0x01
14: 特定のテーブルのフィールドとデータ型をクエリします
select column_name,data_type from information_schema.columns where table_name = 'テーブル名'
15: 異なるサーバーデータベース間のデータ操作
--リンクの作成 Server
exec sp_addlinkedserver 'ITSV ', ' ', 'SQLOLEDB ', 'リモートサーバー名またはIPアドレス'
exec sp_addlinkedsrvlogin 'ITSV ', 'false ',null, 'username', 'password'
--クエリ例
select * from ITSV.Database name.dbo.Table name
--インポート例
select * into table from ITSV.Database name.dbo .テーブル名
--将来使用されなくなったらリンクサーバーを削除します
exec sp_dropserver 'ITSV ', 'droplogins'
--リモート/LANデータの接続(openrowset/openquery/opendatasource)
--1. openrowset
-クエリ例
select * from openrowset( 'SQLOLEDB ', 'SQL Server name'; 'username'; 'password', Database name.dbo.テーブル名)
——ローカルテーブルを生成
select * into table from openrowset('SQLOLEDB ', 'SQLサーバー名'; 'ユーザー名'; 'パスワード', データベース名.dbo.テーブル名)
--ローカルテーブルをリモートテーブルにインポートします
insert openrowset('SQLOLEDB', 'sqlサーバー名'; 'ユーザー名'; 'パスワード', データベース名.dbo.テーブル名)
select *fromローカルテーブル
--ローカルテーブルを更新します
b を更新します b. 列 A=a. openrowset( 'SQLOLEDB ', 'SQL サーバー名'; 'ユーザー名'; 'パスワード', データベース名.dbo.テーブル名) を内部結合ローカル テーブルとして b on a.column1=b.column1
--Openquery を使用するには接続の作成が必要です
--まずリンク サーバーを作成するために接続を作成します
exec sp_addlinkedserver 'ITSV ', ' ', 'SQLOLEDB ', 'リモート サーバー名または IP アドレス'
--Query
select * FROM openquery(ITSV, 'SELECT * FROM database.dbo.table name')
--ローカルテーブルをリモートテーブルにインポートします
insert openquery(ITSV, 'SELECT * FROM database.dbo.テーブル名') )
select * from local table
--Update local table
update b set b.Column B=a.Column B
FROM openquery(ITSV, 'SELECT * FROM database.dbo.table name') as a a. 列A=b. 列A
--3. opendatasource/openrowset
SELECT * FROM opendatasource( 'SQLOLEDB ', 'データソース=ip/サーバー名;ユーザーID=ログイン名;パスワード=パスワード' ).test .dbo.roy_ta
--ローカルテーブルをリモートテーブルにインポートします
insert opendatasource( 'SQLOLEDB ', 'Data Source=ip/ServerName;User ID=Login name;Password=password').Database.dbo .テーブル名
select * from local table
上記は、MYSQL の古典的なステートメント - 開発の章の内容です。さらに関連する内容については、PHP 中国語 Web サイト (www.php.cn) に注目してください。

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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