随笔分类 - 数据库
摘要：当一张表某个字段不适合建唯一键，且在某个插入场景里需要该字段值不存在时才插入，我们可以用到下列方式 表User 为例 字段 id, name, tmp INSERT INTO User(name) SELECT '张三' FROM DUAL WHERE NOT EXISTS(SELECT name
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摘要：话说今天的一个小小的查询失误给了我比较深刻的教训，也让我对mongo有了更深刻的理解，下面我们来说说这个事情的原委： 我们经常使用阿里云子账号在DMS上查询线上数据库数据，今天也是平常的一次操作 集合： XXXX_message数据量约 600万 我执行了下面的mongo查询： db.XXXX_me
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摘要：Redis: - nosql数据库，非关系型数据库 - 支持5大数据类型 (字符串String，列表list、字典hash，集合set，zset) - 与之相似的有memcache，但memcache只支持string类型 - 单进程单线程，好处在于不用考虑并发 Redis常用操作 from red
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摘要：索引与慢查询优化 知识回顾:数据都是存在硬盘上的，那查询数据不可避免的需要进行IO操作 索引在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。 primary key unique key index key primary key unique key index key 注意
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摘要：函数 注意与存储过程的区别，mysql内置的函数只能在sql语句中使用！ 参考博客：http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7495918.html#_label2 + + +| date_format(sub_time,"%Y-%m") | count
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摘要：事务 什么是事务？ 事务是指一些SQL语句的集合，这些语句同时执行成功完成某项功能 事务的CAID特性： 原子性：一个事务的执行是整体性的，要么内部所有语句都执行成功，要么一个都别想成功 一致性：事务必须使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。 隔离性：一个事务的执行不可以被其他事务干扰，一个
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摘要：视图 概念：通过查询得到的一张虚拟表，然后保存下来就是视图 视图的好处：如果要频繁使用某张虚拟表，那么就可以保存为视图，以后查找就直接拿这个视图就会非常方便 视图语法规则： 视图需要注意的点： 1、视图在硬盘中只有表结构文件，没有表数据文件，数据取自原查询的表 2、视图常用于查询，尽量不要修改视图表
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摘要：表准备： 这次我们用到5张表： class表： student表： score表： course表： teacher表： 表结构模型： 我们针对以下需求分析联表查询： 1、查询所有的课程的名称以及对应的任课老师姓名2、查询平均成绩大于八十分的同学的姓名和平均成绩3、 查询没有报李平老师课的学生姓名4
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摘要：单表查询 前期表准备 1.语法执行顺序 2.where约束条件 3.group by 练习题 4.having 截止目前已经学习的语法 having的语法格式与where一致，只不过having是在分组之后进行的过滤，即where虽然不能用聚合函数，但是having可以！ 5.distinct 6.
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摘要：外键 前戏之一对多关系 一对多(Foreign Key) 多对多 一对一 客户表和学生表(培训学校客户与学生之间,报名之前都是客户，只有报了名的才能是学生) 修改表 复制表
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摘要：表操作 1.数据类型 建表的时候，字段都有对应的数据类型 整型 浮点型 字符类型(char与varchar) 日期类型 枚举与集合 整型 浮点型 字符类型(char与varchar) 日期类型 枚举与集合 2.约束条件 primary key unique key not null foreign
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