bitsCN.com
4 rows in set (0.00 sec)
mysql> create temporary table tmp_wrap select * from users_groups group by uid having count(1) > 1 union all
select * from users_groups group by uid having count(1) = 1;
Query OK, 7 rows affected (0.11 sec)
Records: 7 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> truncate table users_groups;
Query OK, 14 rows affected (0.03 sec)
mysql> insert into users_groups select * from tmp_wrap;
Query OK, 7 rows affected (0.03 sec)
Records: 7 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> select * from users_groups;
query result(7 records)
id uid gid
1 11 502
2 107 502
3 100 503
4 110 501
5 112 501
6 104 502
9 102 501
mysql> drop table tmp_wrap;
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
2、还有一个很精简的办法。
查找重复的,并且除掉最小的那个。
delete users_groups as a from users_groups as a,
(
select *,min(id) from users_groups group by uid having count(1) > 1
) as b
where a.uid = b.uid and a.id > b.id;
(7 row(s)affected)
(0 ms taken)
query result(7 records)
id uid gid
1 11 502
2 107 502
3 100 503
4 110 501
5 112 501
6 104 502
9 102 501
3、现在来看一下这两个办法的效率。
运行一下以下SQL 语句
create index f_uid on users_groups(uid);
explain select * from users_groups group by uid having count(1) > 1 union all
select * from users_groups group by uid having count(1) = 1;
explain select * from users_groups as a,
(
select *,min(id) from users_groups group by uid having count(1) > 1
) as b
where a.uid = b.uid and a.id > b.id;
query result(3 records)
id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra
1 PRIMARY users_groups index (NULL) f_uid 4 (NULL) 14
2 UNION users_groups index (NULL) f_uid 4 (NULL) 14
(NULL) UNION RESULT
query result(3 records)
id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra
1 PRIMARY
1 PRIMARY a ref PRIMARY,f_uid f_uid 4 b.uid 1 Using where
2 DERIVED users_groups index (NULL) f_uid 4 (NULL) 14
很明显的第二个比第一个扫描的函数要少。

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。

MySQLの代わりにPostgreSQLが選択されるシナリオには、1)複雑なクエリと高度なSQL関数、2)厳格なデータの整合性と酸コンプライアンス、3)高度な空間関数が必要、4)大規模なデータセットを処理するときに高いパフォーマンスが必要です。 PostgreSQLは、これらの側面でうまく機能し、複雑なデータ処理と高いデータの整合性を必要とするプロジェクトに適しています。

MySQLデータベースのセキュリティは、以下の測定を通じて達成できます。1。ユーザー許可管理:CreateUSERおよびGrantコマンドを通じてアクセス権を厳密に制御します。 2。暗号化された送信:SSL/TLSを構成して、データ送信セキュリティを確保します。 3.データベースのバックアップとリカバリ:MySQLDUMPまたはMySQLPumpを使用して、定期的にデータをバックアップします。 4.高度なセキュリティポリシー:ファイアウォールを使用してアクセスを制限し、監査ロギング操作を有効にします。 5。パフォーマンスの最適化とベストプラクティス:インデックス作成とクエリの最適化と定期的なメンテナンスを通じて、安全性とパフォーマンスの両方を考慮に入れます。

MySQLのパフォーマンスを効果的に監視する方法は? MySqladmin、ShowGlobalStatus、PerconAmonitoring and Management(PMM)、MySQL EnterpriseMonitorなどのツールを使用します。 1. mysqladminを使用して、接続の数を表示します。 2。showglobalstatusを使用して、クエリ番号を表示します。 3.PMMは、詳細なパフォーマンスデータとグラフィカルインターフェイスを提供します。 4.mysqlenterprisemonitorは、豊富な監視機能とアラームメカニズムを提供します。

MySQLとSQLServerの違いは次のとおりです。1)MySQLはオープンソースであり、Webおよび埋め込みシステムに適しています。2)SQLServerはMicrosoftの商用製品であり、エンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。ストレージエンジン、パフォーマンスの最適化、アプリケーションシナリオの2つには大きな違いがあります。選択するときは、プロジェクトのサイズと将来のスケーラビリティを考慮する必要があります。

高可用性、高度なセキュリティ、優れた統合を必要とするエンタープライズレベルのアプリケーションシナリオでは、MySQLの代わりにSQLServerを選択する必要があります。 1)SQLServerは、高可用性や高度なセキュリティなどのエンタープライズレベルの機能を提供します。 2)VisualStudioやPowerbiなどのMicrosoftエコシステムと密接に統合されています。 3)SQLSERVERは、パフォーマンスの最適化に優れた機能を果たし、メモリが最適化されたテーブルと列ストレージインデックスをサポートします。


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