欢迎进入Linux社区论坛,与200万技术人员互动交流 >>进入 在今天开发时碰到了这样的一个问题: 在数据库表中有一个对varchar类型的数值进行desc排序,很简单的要求吧。可是奇怪的现象出现了表中的数据不会根据从高到底进行排序了瞬间有点泪奔的感觉呀还好经
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在今天开发时碰到了这样的一个问题:
在数据库表中有一个对varchar类型的数值进行desc排序,很简单的要求吧。可是奇怪的现象出现了表中的数据不会根据从高到底进行排序了瞬间有点泪奔的感觉呀还好经过高手指点啊。所以想和大家分享一下希望下一个mysql初学者以后不要像我一样了啊还是废话少说,看代码吧
如:有一张T_TESTDEMO表,其有两个DEMOID,DEMONAME字段,其中DEMOID是int类型,DEMONAME是VARCHAR类型但是存放的是认为是数值类型的数据,里面的数据如下:
1,"222222"
2,"33333333"
3,"111111"
4,"2222"
5,"99999"
6,"8888"
7,"11111"
8,"777"
现在有个要求是根据DEMONAME里面的数据从大到小排序,一看很简单的嘛,于是很得意的写下以下SQL:
SELECT * FROM T_TESTDEMO ORDER BY DEMONAME DESC
可是排序的结果是:
5,"99999"
6,"8888"
8,"777"
2,"33333333"
1,"222222"
4,"2222"
3,"111111"
7,"11111"
完全不是想要的那种根据大小排序的,瞬间有点石化啊。所以下面重点来了:
假如使用下面的sql,会是怎样呢?
SELECT * FROM T_TESTDEMO ORDER BY (DEMONAME + 0) DESC ;
排序结果为:
2,"33333333"
1,"222222"
3,"111111"
5,"99999"
7,"11111"
6,"8888"
4,"2222"
8,"777"
呀。好像是想要的那种数据比较大小的了呀可是为什么+0就好了呢?
原来,+0后就转换INT类型排序了。这样就可以按照大小排序了

存儲過程是MySQL中的預編譯SQL語句集合,用於提高性能和簡化複雜操作。 1.提高性能:首次編譯後,後續調用無需重新編譯。 2.提高安全性:通過權限控制限制數據表訪問。 3.簡化複雜操作:將多條SQL語句組合,簡化應用層邏輯。

MySQL查詢緩存的工作原理是通過存儲SELECT查詢的結果,當相同查詢再次執行時,直接返回緩存結果。 1)查詢緩存提高數據庫讀取性能,通過哈希值查找緩存結果。 2)配置簡單,在MySQL配置文件中設置query_cache_type和query_cache_size。 3)使用SQL_NO_CACHE關鍵字可以禁用特定查詢的緩存。 4)在高頻更新環境中,查詢緩存可能導致性能瓶頸,需通過監控和調整參數優化使用。

MySQL被廣泛應用於各種項目中的原因包括:1.高性能與可擴展性,支持多種存儲引擎;2.易於使用和維護,配置簡單且工具豐富;3.豐富的生態系統,吸引大量社區和第三方工具支持;4.跨平台支持,適用於多種操作系統。

MySQL數據庫升級的步驟包括:1.備份數據庫,2.停止當前MySQL服務,3.安裝新版本MySQL,4.啟動新版本MySQL服務,5.恢復數據庫。升級過程需注意兼容性問題,並可使用高級工具如PerconaToolkit進行測試和優化。

MySQL備份策略包括邏輯備份、物理備份、增量備份、基於復制的備份和雲備份。 1.邏輯備份使用mysqldump導出數據庫結構和數據,適合小型數據庫和版本遷移。 2.物理備份通過複製數據文件,速度快且全面,但需數據庫一致性。 3.增量備份利用二進制日誌記錄變化,適用於大型數據庫。 4.基於復制的備份通過從服務器備份,減少對生產系統的影響。 5.雲備份如AmazonRDS提供自動化解決方案,但成本和控制需考慮。選擇策略時應考慮數據庫大小、停機容忍度、恢復時間和恢復點目標。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中優化數據庫模式設計可通過以下步驟提升性能:1.索引優化:在常用查詢列上創建索引,平衡查詢和插入更新的開銷。 2.表結構優化:通過規範化或反規範化減少數據冗餘,提高訪問效率。 3.數據類型選擇:使用合適的數據類型,如INT替代VARCHAR,減少存儲空間。 4.分區和分錶:對於大數據量,使用分區和分錶分散數據,提升查詢和維護效率。

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