嗯,写文章之前,还是照例来一小段评论吧。 最近比较火的一条新闻是Mongodb获得了上千万的融资,估值达到十亿美元了。而开源公司里,Redhat达到这个市值花了将近20年的时间。 对于这条消息,该怎么说呢。首先吧,一个是钱的面值变大了。再怎么说,现在的100
嗯,写文章之前,还是照例来一小段评论吧。
最近比较火的一条新闻是Mongodb获得了上千万的融资,估值达到十亿美元了。而开源公司里,Redhat达到这个市值花了将近20年的时间。
对于这条消息,该怎么说呢。首先吧,一个是钱的面值变大了。再怎么说,现在的100美元也没有九十年代的100美元值钱。另外呢,大数据这个概念炒得真是火呀,现在说起大数据,没有Hadoop,Mongodb,好像就不是在搞大数据了。所以,这里的泡沫真是大呀。
我好像是2010年的时候,才第一次从《程序员》杂志上看到NoSQL这东西的,年少无知的我,看了上面的介绍,也觉得NoSQL要拯救世界了。但越到后面,我接触的越多,就发现,NoSQL也就那样。很多工作在互联网公司的程序员会说NoSQL要统治世界了,但实际上,这东西,至少目前来说,真的没有关系数据库重要。也因此,我基本上没有花时间去了解这些东西,当然,我数据库方面的学习本来就非常欠缺,罪过罪过,这一年里要尽量补过。
好了,来说说今天为什么要写这篇文章。
今天我在看MySQL那厚厚的四千多页的文档,看到198页的一个例子,例子里用三种方法获得数据表里面的最大值,有一个是使用 left join实现的,让我非常看不懂,因此就搜索了下,看了几个人写的博客,搞明白了个大概。
首先,你先创建一个数据库,或者使用当前已有的数据库,创建如下表:
CREATE TABLE shop ( article INT(4) UNSIGNED ZEROFILL DEFAULT '0000' NOT NULL, dealer CHAR(20) DEFAULT '' NOT NULL, price DOUBLE(16,2) DEFAULT '0.00' NOT NULL, PRIMARY KEY(article, dealer));
然后插入一些示例数据,如下:
INSERT INTO shop VALUES (1,'A',3.45),(1,'B',3.99),(2,'A',10.99),(3,'B',1.45), (3,'C',1.69),(3,'D',1.25),(4,'D',19.95);
执行:
select * from shop;
可以看到如下的结果:
此时,如果我们想获得price最高的那一列数据,记住,不是price最高是多少,而是price最高所在的那列的数据,要怎么写sql呢?其中一种简单的方法如下:
select * from shop where price=(select max(price) from shop);
获得的结果如下:
还有另一种更加简单的方法就是使用limit关键字。如下:
select * from shop order by price desc limit 1;
上述两种方法,稍微学习过SQL的人,都很容易明白意思,然而下面这种方式,就比较困难了:
select s1.* from shop s1 left join shop s2 on s1.price <p>同样可以得到上图中的结果,这到底是为什么呢? 这两篇博客可以让我们多少了解清楚上述SQL到底做了什么:MYSQl left join 联合查询效率分析 ,以及 关于 MySQL LEFT JOIN 你可能需要了解的三点 。</p> <p>下面我来自己解释一下:</p> <p>首先,on 条件语句,是对右表的过滤,上述语句中就是对s2的过滤。left join的执行过程是这样的,首先,从左表中拿出一条数据,然后根据on条件语句,到右边中取出符合条件的数据,把两个拼接起来,组成一个在内存里的新表。注意,这里有个过程,比如咱们这里是左表右表都是同一个表,从左表取出一条数据之后,其实是会从右表中取出所有的符合条件的数据,拼接。然后再从左表取下一条数据,再次从右表中取出所有符合条件的数据,拼接,递归下去,形成一个新表。然后,where语句再对这个新表进行一次过滤,过滤完毕就是展现在我们眼前的样子了。</p> <p>所以,上述语句,就是先从原表里取出一条数据A,然后再回原表,取满足B.price > A.price的数据,然后继续,左表继续取下一条,然后再回原表,取满足B.price > A.price的数据 。最后,这个过程的结果拼接为一个新表,再用where语句进行过滤。</p> <p>也许说完这些,你还看不怎么懂,没关系,我稍微修改下上述的SQL语句:</p> <pre class="brush:php;toolbar:false">select * from shop s1 left join shop s2 on s1.price <p>生成的结果如下:</p> <p><img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="http://www.68idc.cn/help/uploads/allimg/150119/0Q5445504-2.png" class="lazy" alt="37" border="0" style="max-width:90%" style="border-top: 0px; border-right: 0px; background-image: none; border-bottom: 0px; padding-top: 0px; padding-left: 0px; border-left: 0px; display: inline; padding-right: 0px" title="37" style="max-width:90%"></p> <p>之前那条语句,并没有把所有查询到的字段都展示出来,这次把所有字段都展示出来,并把where语句去掉,展示出结果之后 ,对之前那条语句是不是一下子就明白了呢?</p> <p>说实在的,这句</p> <pre class="brush:php;toolbar:false">select s1.* from shop s1 left join shop s2 on s1.price <p>真的是很好的利用了left join的特性的。price值最大的那个数据,一定不满足 s1.price<s2.price join> <p class="copyright"> 原文地址:利用MySQL的left join找最大值所在的列, 感谢原作者分享。 </p> </s2.price></p>

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리, 쿼리 및 보안에 적합한 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1. 다양한 운영 체제를 지원하며 웹 응용 프로그램 및 기타 필드에서 널리 사용됩니다. 2. 클라이언트-서버 아키텍처 및 다양한 스토리지 엔진을 통해 MySQL은 데이터를 효율적으로 처리합니다. 3. 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성, 데이터 삽입, 쿼리 및 업데이트가 포함됩니다. 4. 고급 사용에는 복잡한 쿼리 및 저장 프로 시저가 포함됩니다. 5. 설명 진술을 통해 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 6. 성능 최적화에는 인덱스의 합리적인 사용 및 최적화 된 쿼리 문이 포함됩니다.

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

InnoDB의 잠금 장치에는 공유 잠금 장치, 독점 잠금, 의도 잠금 장치, 레코드 잠금, 갭 잠금 및 다음 키 잠금 장치가 포함됩니다. 1. 공유 잠금을 사용하면 다른 트랜잭션을 읽지 않고 트랜잭션이 데이터를 읽을 수 있습니다. 2. 독점 잠금은 다른 트랜잭션이 데이터를 읽고 수정하는 것을 방지합니다. 3. 의도 잠금은 잠금 효율을 최적화합니다. 4. 레코드 잠금 잠금 인덱스 레코드. 5. 갭 잠금 잠금 장치 색인 기록 간격. 6. 다음 키 잠금은 데이터 일관성을 보장하기 위해 레코드 잠금과 갭 잠금의 조합입니다.

MySQL 쿼리 성능이 좋지 않은 주된 이유는 인덱스 사용, 쿼리 최적화에 의한 잘못된 실행 계획 선택, 불합리한 테이블 디자인, 과도한 데이터 볼륨 및 잠금 경쟁이 포함됩니다. 1. 색인이 느리게 쿼리를 일으키지 않으며 인덱스를 추가하면 성능이 크게 향상 될 수 있습니다. 2. 설명 명령을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 Optimizer 오류를 찾으십시오. 3. 테이블 구조를 재구성하고 결합 조건을 최적화하면 테이블 설계 문제가 향상 될 수 있습니다. 4. 데이터 볼륨이 크면 분할 및 테이블 디비전 전략이 채택됩니다. 5. 높은 동시성 환경에서 거래 및 잠금 전략을 최적화하면 잠금 경쟁이 줄어들 수 있습니다.

데이터베이스 최적화에서 쿼리 요구 사항에 따라 인덱싱 전략을 선택해야합니다. 1. 쿼리에 여러 열이 포함되고 조건 순서가 수정되면 복합 인덱스를 사용하십시오. 2. 쿼리에 여러 열이 포함되어 있지만 조건 순서가 고정되지 않은 경우 여러 단일 열 인덱스를 사용하십시오. 복합 인덱스는 다중 열 쿼리를 최적화하는 데 적합한 반면 단일 열 인덱스는 단일 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.


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