怎么做mysql查询系统的简单介绍

第四题怎么做??mysql 怎么用多表查询where来做??

一使用SELECT子句进行多表查询

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SELECT 字段名 FROM 表1,表2 … WHERE 表1.字段 = 表2.字段 AND 其它查询条件

SELECT a.id,a.name,a.address,a.date,b.math,b.english,b.chinese FROM tb_demo065_tel AS b,tb_demo065 AS a WHERE a.id=b.id

注:在上面的的代码中,以两张表的id字段信息相同作为条件建立两表关联,但在实际开发中不应该这样使用,最好用主外键约束来实现

二使用表的别名进行多表查询

如:SELECT a.id,a.name,a.address,b.math,b.english,b.chinese FROM tb_demo065 a,tb_demo065_tel b WHERE a.id=b.id AND b.id='$_POST[textid]'

SQL语言中,可以通过两种方式为表指定别名

MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一,在 WEB 应用方面,MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System,关系数据库管理系统) 应用软件。

MySQL是一种关系数据库管理系统,关系数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性。

MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了双授权政策,分为社区版和商业版,由于其体积小、速度快、总体拥有成本低,尤其是开放源码这一特点,一般中小型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。

满足不定多个条件,该如何查询MySQL数据库?

该类问题可以采用以下两种方法实现:

使用动态生成sql语句进行实现,根据不同查询条件控制生成不同的查询SQL语句,也就是where 后面的内容;

利用开发系统控制where条件,此方法最佳,不但可以控制单多查询条件,也可以实现复杂多条件的查询,例如 = ,,,like等复杂查询,亦可对排序需求进行控制;

以上为大概解决方法,如有疑问 请追问~~ 谢谢

+

deng d

de

`-

declare @str varchar(1000)='';

declare @i int =0;

set @str='select * from master.dbo.spt_values where 1=1'

if @i=0

set @str=@str+' and [type]=''p'''

Exec (@str)

怎么用mysql tomcat jsp 做一个学生成绩查询系统,要求可以按学号和学期查询。

这个超级简单吧。先写一个类连接mysql数据

其次,编写JSP(写好抓起数据库的SQL语句)

挂入tomcat就可以运行

简介mysql之mysql语句执行流程

1.一条查询语句如何执行?

2.一条更新语句如何执行?

3.innodb的redolog是什么?

4.什么是写缓冲

5.写缓冲一定好吗?

6.什么情况会引发刷脏页

关于一条mysql查询语句在mysql中的执行流程

如select name from test where id=10;

1.连接器---先与mysql服务端连接器建立连接,若查询缓存命中则直接返回 (查询缓存的弊端:查询缓存的失效非常频繁,只要有对一个表的更新,这个表上所有的查询缓存都会被清空。)

2.分析器---词法分析告诉服务端你要干什么(我要找 test表中id为10的名字) ( 其中sql语法错误在这块暴露 )

3.优化器---服务端会思考该怎么执行最优(索引的选择)

4.执行器---检查用户对库对表的权限

5.存储引擎--存储数据,提供读写接口

以update a set name=1 where id=1;

主要区别在于在查询到数据之后(select name from a where id=1),如果是innodb引擎它会进行日志的两阶段提交:

1.开启事务,写入redolog(innodb引擎特有),并更新内存

3.写入binlog,提交事务,commit

我们知道mysql数据存储包含内存与磁盘两个部分,innodb是按数据页(通常为16k)从磁盘读取到内存中的(剩余操作在内存中执行),当要更新数据时,若目标数据的数据页刚好在内存中,则直接更新。不在呢?

将这个更新操作(也可能是插入) 缓存在change buffer中 (redolog也会记录这个change buffer操作)等到下一次查询要用到这些数据时,再执行这些操作,改变数据(称为合并操作记录称为merge)。

innodb_change_buffer_max_size

innodb_change_buffering

先介绍两个概念

因为redolog是环形日志,当redolog写满时,就需要“擦掉”开头的一部分数据来达到循环写,这里的擦掉指,指将redolog日志的checkpoint位置从 CP推进到CP‘ ,同时将两点之间的脏页刷到磁盘上(flush操作),此时系统要停止所有的更新操作(防止更新操作丢失)

1.系统内存不足。当要读取新的内存页时就要淘汰一些数据页,如果淘汰的正好是脏页,就要执行一次flush操作

2.Mysql认为系统处于“空闲状态”

3.正常关闭Mysql

上述后两者场景(系统空闲和正常关闭)对于性能都没太大影响。

当为第一种redolog写满时,系统无法执行更新操作,所有操作都会堵塞

当为第二种内存不够用时,如果淘汰脏页太多,影响mysql响应时间

后两者刷脏页会影响性能,所以Mysql需要有刷脏页控制策略,可以从以下几个设置项考虑

1.设置innodb_io_capacity告诉innodb所在主机的IO能力

怎样做一个网页查询系统,包括后台前台和数据库,求详细流程

流程是,先找个,网页设计,然后再找个前端开发,最后找一个后台开发,做好网站后,上传至你的服务器上,并做域名捆绑

mysql查询优化器应该怎么使用

在开始演示之前,我们先介绍下两个概念。

概念一,数据的可选择性基数,也就是常说的cardinality值。

查询优化器在生成各种执行计划之前,得先从统计信息中取得相关数据,这样才能估算每步操作所涉及到的记录数,而这个相关数据就是cardinality。简单来说,就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态。

比如表t1有100行记录,其中一列为f1。f1中唯一值的个数可以是100个,也可以是1个,当然也可以是1到100之间的任何一个数字。这里唯一值越的多少,就是这个列的可选择基数。

那看到这里我们就明白了,为什么要在基数高的字段上建立索引,而基数低的的字段建立索引反而没有全表扫描来的快。当然这个只是一方面,至于更深入的探讨就不在我这篇探讨的范围了。

概念二,关于HINT的使用。

这里我来说下HINT是什么,在什么时候用。

HINT简单来说就是在某些特定的场景下人工协助MySQL优化器的工作,使她生成最优的执行计划。一般来说,优化器的执行计划都是最优化的,不过在某些特定场景下,执行计划可能不是最优化。

比如:表t1经过大量的频繁更新操作,(UPDATE,DELETE,INSERT),cardinality已经很不准确了,这时候刚好执行了一条SQL,那么有可能这条SQL的执行计划就不是最优的。为什么说有可能呢?

来看下具体演示

譬如,以下两条SQL,

A:

select * from t1 where f1 = 20;

B:

select * from t1 where f1 = 30;

如果f1的值刚好频繁更新的值为30,并且没有达到MySQL自动更新cardinality值的临界值或者说用户设置了手动更新又或者用户减少了sample page等等,那么对这两条语句来说,可能不准确的就是B了。

这里顺带说下,MySQL提供了自动更新和手动更新表cardinality值的方法,因篇幅有限,需要的可以查阅手册。

那回到正题上,MySQL 8.0 带来了几个HINT,我今天就举个index_merge的例子。

示例表结构:

mysql desc t1;+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| Field      | Type         | Null | Key | Default | Extra          |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| id         | int(11)      | NO   | PRI | NULL    | auto_increment || rank1      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                || rank2      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                || log_time   | datetime     | YES  | MUL | NULL    |                || prefix_uid | varchar(100) | YES  |     | NULL    |                || desc1      | text         | YES  |     | NULL    |                || rank3      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+7 rows in set (0.00 sec)

表记录数:

mysql select count(*) from t1;+----------+| count(*) |+----------+|    32768 |+----------+1 row in set (0.01 sec)

这里我们两条经典的SQL:

SQL C:

select * from t1 where rank1 = 1 or rank2 = 2 or rank3 = 2;

SQL D:

select * from t1 where rank1 =100  and rank2 =100  and rank3 =100;

表t1实际上在rank1,rank2,rank3三列上分别有一个二级索引。

那我们来看SQL C的查询计划。

显然,没有用到任何索引,扫描的行数为32034,cost为3243.65。

mysql explain  format=json select * from t1  where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "3243.65"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "ALL",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "rows_examined_per_scan": 32034,      "rows_produced_per_join": 115,      "filtered": "0.36",      "cost_info": {        "read_cost": "3232.07",        "eval_cost": "11.58",        "prefix_cost": "3243.65",        "data_read_per_join": "49K"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))"    }  }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我们加上hint给相同的查询,再次看看查询计划。

这个时候用到了index_merge,union了三个列。扫描的行数为1103,cost为441.09,明显比之前的快了好几倍。

mysql explain  format=json select /*+ index_merge(t1) */ * from t1  where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "441.09"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "index_merge",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "union(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)",      "key_length": "5,5,5",      "rows_examined_per_scan": 1103,      "rows_produced_per_join": 1103,      "filtered": "100.00",      "cost_info": {        "read_cost": "330.79",        "eval_cost": "110.30",        "prefix_cost": "441.09",        "data_read_per_join": "473K"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))"    }  }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我们再看下SQL D的计划:

不加HINT,

mysql explain format=json select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "534.34"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "ref",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "idx_rank1",      "used_key_parts": [        "rank1"      ],      "key_length": "5",      "ref": [        "const"      ],      "rows_examined_per_scan": 555,      "rows_produced_per_join": 0,      "filtered": "0.07",      "cost_info": {        "read_cost": "478.84",        "eval_cost": "0.04",        "prefix_cost": "534.34",        "data_read_per_join": "176"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100))"    }  }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

加了HINT,

mysql explain format=json select /*+ index_merge(t1)*/ * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "5.23"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "index_merge",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "intersect(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)",      "key_length": "5,5,5",      "rows_examined_per_scan": 1,      "rows_produced_per_join": 1,      "filtered": "100.00",      "cost_info": {        "read_cost": "5.13",        "eval_cost": "0.10",        "prefix_cost": "5.23",        "data_read_per_join": "440"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank1` = 100))"    }  }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

对比下以上两个,加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。

总结下,就是说表的cardinality值影响这张的查询计划,如果这个值没有正常更新的话,就需要手工加HINT了。相信MySQL未来的版本会带来更多的HINT。


文章题目:怎么做mysql查询系统的简单介绍
文章来源:http://scjbc.cn/article/dsdpopo.html

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