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SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;
-- ----------------------------
-- Table structure for `staff`
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `staff`;
CREATE TABLE `staff` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(100) DEFAULT NULL,
`age` smallint(10) DEFAULT NULL,
`department` int(10) DEFAULT NULL,
`type` smallint(5) DEFAULT NULL,
`create_time` datetime DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=10 DEFAULT CHARSET=utf8;
-- ----------------------------
-- Records of staff
-- ----------------------------
INSERT INTO `staff` VALUES ('1', '刘德华', '54', '1', '1', '2014-06-21 11:29:22');
INSERT INTO `staff` VALUES ('2', '张学友', '50', '1', '1', '2014-06-21 11:29:27');
INSERT INTO `staff` VALUES ('3', '郭富城', '52', '1', '1', '2014-06-21 11:29:27');
INSERT INTO `staff` VALUES ('4', '黎明', '53', '1', '1', '2014-06-21 11:29:27');
INSERT INTO `staff` VALUES ('5', '刘德华', '54', '2', '2', '2014-06-21 11:39:27');
INSERT INTO `staff` VALUES ('6', '梁朝伟', '55', '2', '2', '2014-06-21 11:29:27');
INSERT INTO `staff` VALUES ('7', '黄日华', '57', '2', '2', '2014-06-21 11:29:27');
INSERT INTO `staff` VALUES ('8', '梁朝伟', '55', '3', '3', '2014-06-21 11:30:36');
INSERT INTO `staff` VALUES ('9', '刘德华', '54', '3', '3', '2014-06-21 11:31:01');
SELECT * FROM `staff` as t1 group by `name`,age,department,type,create_time
having create_time = (select max(create_time) from staff as t2 where t2.name=t1.name ) #group by t2.name
;
解析:group by是先按`name`,age,department,type,create_time 进行分组,分完组后having对每个分组里面按照create_time进行过滤,最后得到每个name的最新一条记 录;也就行有多少个分组分组就要执行多少遍 having create_time = (select max(create_time) from staff as t2 where t2.name=t1.name ) 语句,select max(create_time) from staff as t2 where t2.name=t1.name 查询的数据源是从全表中通过name进行过滤后,再查找最大的一条。
思考:可以把having后面的所有create_time都换成id看看结果对比一下
另一种通过子查询的实现方式:
SELECT * FROM
(
select * from staff order by create_time desc
) as t1 group by `name`;
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InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

EXPLAIN命令的关键指标包括type、key、rows和Extra。1)type反映查询的访问类型,值越高效率越高,如const优于ALL。2)key显示使用的索引,NULL表示无索引。3)rows预估扫描行数,影响查询性能。4)Extra提供额外信息,如Usingfilesort提示需要优化。

Usingtemporary在MySQL查询中表示需要创建临时表,常见于使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通过优化索引和重写查询避免其出现,提升查询性能。具体来说,Usingtemporary出现在EXPLAIN输出中时,意味着MySQL需要创建临时表来处理查询。这通常发生在以下情况:1)使用DISTINCT或GROUPBY时进行去重或分组;2)ORDERBY包含非索引列时进行排序;3)使用复杂的子查询或联接操作。优化方法包括:1)为ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四种事务隔离级别:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。1.ReadUncommitted允许读取未提交数据,可能导致脏读。2.ReadCommitted避免脏读,但可能发生不可重复读。3.RepeatableRead是默认级别,避免脏读和不可重复读,但可能发生幻读。4.Serializable避免所有并发问题,但降低并发性。选择合适的隔离级别需平衡数据一致性和性能需求。

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。


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