写在前面:我上一篇转载的别人的 文章 《sql 中可以 实现 随机 显示的几种方法对比 》中详细讲解了各种 随机 函数 的用法下面我就来介绍下编者亲自使用个 函数 的感受希望对有想使用 随机 函数 的朋友有些帮助。写的有不到的地方请多多包涵! 首先newid() 函
写在前面:我上一篇转载的别人的文章《sql 中可以实现随机显示的几种方法对比》中详细讲解了各种随机函数的用法下面我就来介绍下编者亲自使用个函数的感受希望对有想使用随机函数的朋友有些帮助。写的有不到的地方请多多包涵!
首先newid() 函数
这个函数是sql several中自带的一个随机函数,可以很方便的实现文章的随机调用,但是小编的数据库是access的,所以很悲催的测试了n多遍都不行,最后自己看了下才恍然大悟原来newid() 函数只适用于sql的数据库,如果你的数据库是sql的那就很好办了,直接套用吧( AD
西力士)
用法SELECT TOP 10 * FROM ywle order by newid()
第二个rand()函数
这个是比较实用与access的数据库的,不过这个函数有一个后遗症就是,它只能随机一次。也就是说你第一次测试结果它是随机的,不过无论你怎么刷新以后的结果都和第一次测试显示的结果是一样的,为什么 会这样呢?小编很纳闷不过还好经过小编的努力这个问题终于搞定了,原来rand()函数在正值的情况下是不能再次随机的,所以呢我们现在做的就是想办法把rand()一直处于负值,那么这样就可以实现无限的随机啦,呵呵,废话就不多说了上源码 (AD
排污泵)
随机函数
set rs=server.CreateObject("adodb.recordset") '创建rs记录集
Randomize
sql="select top 10 * from [news] order by rnd(-(id+" & rnd() & "))" '排序:desc 是倒序 asc正序
rs.open sql,conn,1,1 '打开记录集
%>
这是小编网站上的源码就直接粘贴这里的,有需要的童鞋可以参考下,目前小编接触的数据库就这两种,至于其他的数据库要想达到这个效果实在是能力有限啊
如果以后又接触的话再来和大家分享,感觉还可以就回个帖留个言,感觉不好的也可以指正,谢谢大家能仔细看完!

MySQL不是一门编程语言,但其查询语言SQL具备编程语言的特性:1.SQL支持条件判断、循环和变量操作;2.通过存储过程、触发器和函数,用户可以在数据库中执行复杂逻辑操作。

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,适用于数据存储、管理、查询和安全。1.它支持多种操作系统,广泛应用于Web应用等领域。2.通过客户端-服务器架构和不同存储引擎,MySQL高效处理数据。3.基本用法包括创建数据库和表,插入、查询和更新数据。4.高级用法涉及复杂查询和存储过程。5.常见错误可通过EXPLAIN语句调试。6.性能优化包括合理使用索引和优化查询语句。

选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。

InnoDB的锁机制包括共享锁、排他锁、意向锁、记录锁、间隙锁和下一个键锁。1.共享锁允许事务读取数据而不阻止其他事务读取。2.排他锁阻止其他事务读取和修改数据。3.意向锁优化锁效率。4.记录锁锁定索引记录。5.间隙锁锁定索引记录间隙。6.下一个键锁是记录锁和间隙锁的组合,确保数据一致性。

MySQL查询性能不佳的原因主要包括没有使用索引、查询优化器选择错误的执行计划、表设计不合理、数据量过大和锁竞争。 1.没有索引导致查询缓慢,添加索引后可显着提升性能。 2.使用EXPLAIN命令可以分析查询计划,找出优化器错误。 3.重构表结构和优化JOIN条件可改善表设计问题。 4.数据量大时,采用分区和分表策略。 5.高并发环境下,优化事务和锁策略可减少锁竞争。

在数据库优化中,应根据查询需求选择索引策略:1.当查询涉及多个列且条件顺序固定时,使用复合索引;2.当查询涉及多个列但条件顺序不固定时,使用多个单列索引。复合索引适用于优化多列查询,单列索引则适合单列查询。

要优化MySQL慢查询,需使用slowquerylog和performance_schema:1.启用slowquerylog并设置阈值,记录慢查询;2.利用performance_schema分析查询执行细节,找出性能瓶颈并优化。


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