问题描述 为使讨论简单易懂,我将问题稍作简化,去掉诸多的背景。 从前有一个皇帝,他有50个妃子,这些妃子很没有天理的给他生了100,000个儿子,于是,皇帝很苦恼,海量的儿子很难管理,而且,他想知道每个妃子给他生了多少个儿子,从而论功行赏,这很难办。
问题描述
为使讨论简单易懂,我将问题稍作简化,去掉诸多的背景。
从前有一个皇帝,他有50个妃子,这些妃子很没有天理的给他生了100,000个儿子,于是,皇帝很苦恼,海量的儿子很难管理,而且,他想知道每个妃子给他生了多少个儿子,从而论功行赏,这很难办。于是,皇帝请了一个程序员帮他编了一个程序,用数据库来存储所有的儿子的信息,这样就可以用程序来统计和管理啦。
数据库的结构如下:
id 皇子的唯一编号 mother 皇子母亲的唯一编号 皇帝把妃子分成了两个等级,天宫娘娘(编号小于25)和地宫娘娘(编号大于等于25),他想知道天宫娘娘们和地宫娘娘们的生育能力孰强孰弱。于是,程序员开始写SQL Query了。
方法1:使用GROUP BY
SQL Query
- SELECT COUNT(*) FROM `prince` GROUP BY `mother` > 24;
执行结果
- count(*)
- 50029
- 49971
在100,000行数据上的运行时间:0.0335 秒
分析
这种GROUP BY方法的最大问题在于:无法区分所得到的结果。这两个数字哪一个是天宫娘娘们所生的皇子数,哪一个是地宫娘娘们所生的皇子数呢?不知道。所以,尽管它统计出了总数,但是没有什么意义。
因此,为了区分统计结果,必须要把条件 mother > 24 也作为一个字段在结果集中作为一个字段体现出来,修改后的sql如下:
- SELECT COUNT(*) AS `number`, `mother` > 24 AS `type` FROM `prince` GROUP BY`mother` > 24;
执行结果
- number type
- 50029 0
- 49971 1
条件表达式作为字段时,该字段的值就是该条件表达式的值,因此,对应我们的例子,type = 1 也就是表示 mother > 24 的值为1,因此,第二行中的数字代表地宫娘娘们所生的皇子数。
经过修改后,我们看出,天宫娘娘们略胜一筹。
优缺点
缺点是显而易见的,由于使用了条件表达式作为分组依据,它只能做二元的划分,对于要分成多类进行统计的情况不能够胜任。比如要分别统计1~10号、11~24号,25号~50号妃子的产子数,就无法实现了。
另外,由于使用了GROUP BY,因此涉及到排序,执行时间上要更长。
我暂时没有发现这种方法的优点。
方法2:使用嵌套的SELECT
使用嵌套的SELECT也可以达到目的,在每个SELECT子句中统计一个条件下的数据,然后用一个主SELECT把这些统计数据整合起来。
SQL Query
- SELECT
- ( SELECT COUNT( * ) FROM `prince` WHERE `mother` >24 ) AS `digong`,
- ( SELECT COUNT( * ) FROM `prince` WHERE `mother` <=24 ) AS `tiangong`
执行结果
- digong tiangong
- 49971 50029
在100,000行数据上的运行时间:0.0216 秒
分析
这种嵌套SELECT的方法非常直观,就是分别统计各个条件下的数值,最后进行汇总,通俗易懂,跟自然语言没啥区别了。
优缺点
优点就是直观,而且速度也比GROUP BY要快。虽然是3条SELECT语句,看起来比GROUP BY的方案多了2条语句,但是它不涉及到排序,这就节省了很多时间。
缺点可能就是语句稍多,对语句数量有洁癖的同学可能会比较不舒服。
方法3:使用CASE WHEN
CASE WHEN语句的功能很强大,可以定义灵活的查询条件,很适合进行分类统计。
SQL Query
- SELECT
- COUNT( CASE WHEN `mother` >24 THEN 1 ELSE NULL END ) AS `digong`,
- COUNT( CASE WHEN `mother` <=24 THEN 1 ELSE NULL END ) AS `tiangong`
- FROM prince
执行结果
- digong tiangong
- 49971 50029
在100,000行数据上的运行时间:0.02365825 秒
分析
此方法的关键在于
- COUNT( CASE WHEN `mother` >24 THEN 1 ELSE NULL END )
这里的COUNT和CASE WHEN联合使用,做到了分类计数。先使用CASE WHEN,当满足条件时,将字段值设置为 1, 不满足条件时,将字段值设置为NULL,接着COUNT函数仅对非NULL字段进行计数,于是,问题解决。
优缺点
优点嘛,此方法也不涉及到排序,因此运行时间上与方法2相当,SELECT语句减少到了 1 条。
缺点就是语句比较长,对语句长度有洁癖的同学可能会比较不舒服。
总结
对于确定分类的按条件计数,可以尽量不用GROUP BY,从而避免排序动作,加速Query的执行。
如果需要根据某个字段的值进行分类,而该字段的值是可变的,比如皇帝要统计每一个妃子的产子数,而他可能不停的再娶很多妃子,这种情况下,使用方法2和方法3就不太灵光了,还是使用一个GROUP BY来得简单便捷。

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。

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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。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)

MySQL函數可用於數據處理和計算。 1.基本用法包括字符串處理、日期計算和數學運算。 2.高級用法涉及結合多個函數實現複雜操作。 3.性能優化需避免在WHERE子句中使用函數,並使用GROUPBY和臨時表。

MySQL批量插入数据的高效方法包括:1.使用INSERTINTO...VALUES语法,2.利用LOADDATAINFILE命令,3.使用事务处理,4.调整批量大小,5.禁用索引,6.使用INSERTIGNORE或INSERT...ONDUPLICATEKEYUPDATE,这些方法能显著提升数据库操作效率。

在MySQL中,添加字段使用ALTERTABLEtable_nameADDCOLUMNnew_columnVARCHAR(255)AFTERexisting_column,刪除字段使用ALTERTABLEtable_nameDROPCOLUMNcolumn_to_drop。添加字段時,需指定位置以優化查詢性能和數據結構;刪除字段前需確認操作不可逆;使用在線DDL、備份數據、測試環境和低負載時間段修改表結構是性能優化和最佳實踐。


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