计算中位数可能是小学的内容，然而在数据库查询中实现却并不是一件容易的事。我们今天就来看看都有哪些方法可以实现。
它能记录下所有执行超过longquerytime时间的SQL语句，帮我们找到执行慢的SQL，方便我们对这些SQL进行优化。
当数据量过大时，在一页中查看数据是一件非常麻烦的事情，而且现在很多浏览器也都是分页显示数据，例如：
模型类如果未指明表名，Django默认以小写app应用名_小写模型类名为数据库表名。
有时候大家在做电商商品推广的时候会涉及到一些json串的存储，同时在检索的时候会通过json中里面的段就进行相关检索，这样的话就可能会引入虚拟列这个概念。下面用一个简单的例子来介绍一下虚拟列的使用。
你想知道用户在你的 app 上的访问时长情况。 因此决定统计访问时长区间分别为 "[0-5>", "[5-10>", "[10-15>" 和 "15 or more" （单位：分钟）的会话数量，并以此绘制柱状图。
你在用递归查询 Mysql 的树形结构吗？ 通常树形结构的存储，是在子节点上存储父节点的编号来确定各节点的父子关系，例如这样的组织结构： 与之对应的表数据(department)： idnameparent_idlevel1董事长012总经理123产品部234研发部345设计部346行政总监237财核部648会计759出纳7510行政部64 部门表结构（department） id 部门编号 name 部门名称 level 所在树层级 parent_id
MYSQL数据库-复合查询 零、前言 一、基本查询 二、多表查询 三、自连接 四、子查询 1、单行子查询 2、多行子查询 3、多列子查询 3、在from子句中使用子查询 五、合并查询 1、union 2、union all 零、前言 本章主要讲解学习MYSQL数据库中的复合查询，前面我们讲解的mysql表的查询都是对一张表进行查询，在实际开发中这远远不够 一、基本查询 示例： 查询工资高于500或岗位为MANAGER的雇员，同时还要满足他们的姓名首字母为大写的J 按照部门号升序而雇员的工资降序排序
前面我们的查询都是将所有数据都查询出来，但是有时候我们只想获取到满足条件的数据 语法格式：SELECT 字段名 FROM 表名 WHERE 条件;流程：取出表中的每条数据，满足条件的记录就返回，不满足条件的记录不返回
大家还记得我们之前介绍过MySQL的执行顺序吗？MySQL数据插入INSERT INTO与条件查询WHERE的基本用法（二）。本节课我们将给大家介绍MySQL中常用的几个关键字SELECT/HAVING/DISTINCT/ORDER BY/LIMIT，接下来我们会按照MySQL中的执行顺序一一进行介绍。
将具体的页数换成“下一页”按钮，假设每页显示20条记录，那么每次查询时都是用LIMIT返回21条记录并只显示20条，如果第21条存在，那么就显示“下一页”按钮。 先获取并缓存较多的数据（例如1000条），然后每次分页都从缓存中获取。这样做可以让应用程序根据结果集的大小采取不同策略，如果结果集少于1000，就可以在页面上显示所有的分页连接；如果结果集大于1000，则可以在页面上设计一个额外的“找到的结果多于1000条”之类的按钮。
在 MySQL 中，最常见的去重方法有两个：使用 distinct 或使用 group by，那它们有什么区别呢？接下来我们一起来看。
1.slowlog-max-len配置建议：线上建议调大慢查询列表，记录慢查询时Redis会对长命令做截断操作，并不会占用大量内存。增大慢查询列表可以减缓慢查询被剔除的可能，例如线上可设置为1000以上。
SQL报错注入就是利用数据库的某些机制，人为地制造错误条件，使得查询结果能够出现在错误信息中。这种手段在联合查询受限且能返回错误信息的情况下比较好用。
数据库初始化有9条记录。当我通过分页插件去查询数据库时，查询第2页，每页10条记录时，查询的结果竟然有9条数据。结果显然不合理，因为我查询第2页，按照逻辑应该查询第11-20条记录，因此不存在，所以返回为空，但是现在却返回9条记录。
mysql-1 一.数据库 1. 数据库介绍 数据库就是存储数据的仓库，其本质是一个文件系统，数据按照特定的格式将数据存储起来，用户可以通过sql语句对数据库中的数据进行增加，修改，删除及查询操作 2. 关系型数据库 关系数据库(Relationship DataBase Management System 简写:RDBMS) ，描述是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。说白了就是描述实体与实体之间的关系的数据库.例如用户购物下订单,订单包含商品.他们之间的
建表共4张表，分别对应学生信息（Student）、课程信息（Course）、教师信息（Teacher）以及成绩信息（SC）
注意：null 值不参与聚合函数运算（如果你查询address 出现结果为5）
最最最重要的就是搞清楚sql语句的执行顺序!!!数据就像沙子, 语句就是筛子, 沙子按照顺序经过给定的筛子,留下来的就是你要的!!!并不是写在前面的就先执行!!! 如下:
Mysql性能优化 Mysql的性能参数可以分为以下几个大类，这里仅整理一些常用的参数配置
ElasticSearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，在国内简称为ES；使用Java开发的，底层基于Lucene是一种全文检索的搜索库，直接使用使用Lucene还是比较麻烦的，Elasticsearch在Lucene的基础上开发了一个强大的搜索引擎。前面说这么多，对于新手的你，其实还是不知道他是干什么的。简单来说，他就是一个搜索引擎，可以快速存储、搜索和分析海量数据。我们常用的github、Stack Overflow都采用的Es来做的。为了让你们知道他是干什么的，我们先来分析一下他的功能与适用场景。
从这个题目来看，其实包含了两个要求，第一个要求就是：从MySQL数据表中查询一条随机的记录。第二个要求就是要保证效率最高。
在工作中，有时候，我们使用到集合list，需要对其模拟分页处理。那么这种情况下怎么来处理呢？
MySQL数据库，是当前应用非常广泛的一款关系型数据库 MySQL官网 数据库排名
注：本博文基于数据库之基本查询示例（一） 1、查询fruits表中每个s_id对应的所有f_name值
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 文章来源：https://sourl.cn/aCCTwr | 目录 问题来了 查出所有子孙部门 查询子孙部门总数 判断是否叶子节点 要不试试这个方法？ 查出所有子孙部门 查询子孙部门总数 判断是否叶子节点 其他基本操作 完结 ---- 通常树形结构的存储，是在子节点上存储父节点的编号来确定各节点的父子关系，例如这样的组织结构： 与之对应的表数据(department)： 部门表结构（department） id 部门
读写分离解决的是，数据库的写操作，影响了查询的效率，适用于读远大于写的场景。读写分离的实现基础是主从复制，主数据库利用主从复制将自身数据的改变同步到从数据库集群中，然后主数据库负责处理写操作（当然也可以执行读操作），从数据库负责处理读操作，不能执行写操作。并可以根据压力情况，部署多个从数据库提高读操作的速度，减少主数据库的压力，提高系统总体的性能。
2、创建表：create table student(id int(4) primary key,name char(20));
中大型项目中，一旦遇到数据量比较大，小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了。有垂直和水平两种。
今天来聊聊，中大型项目中，一旦遇到数据量比较大，小伙伴应该都知道就应该对 数据进行拆分 了。有垂直和水平两种。
SQL是结构化查询语言，专门用来访问和处理数据库的编程语言。能够让我们以编程的形式，操作数据库里面的数据。
通常树形结构的存储，是在子节点上存储父节点的编号来确定各节点的父子关系，例如这样的组织结构：
对于MySQL数据库中，千万级别或者上亿级别的大表如何优化？首先需要考虑执行计划优化SQL语句和索引，然后再考虑前段加缓存memcached、Redis数据库，如果还达不到效果，就要使用MySQL数据库集群，配置读写分离架构，配置MySQL表分区，配置MyCat分表分库等。
实现 sql 中 where 的功能，调用过滤器 filter()、exclude()、get()，下面以filter()为例。
在 WHERE 关键词后可以有多个查询条件，这样能够使查询结果更加精确。多个查询条件时用逻辑运算符 AND（&&）、OR（||）或 XOR 隔开。
在开发过程中，经常做的一件事，也是最基本的事，就是从数据库中查询数据，然后在客户端显示出来。当数据少时，可以在一个页面内显示完成。然而，如果查询记录是几百条、上千条呢？直接一个页面显示完全的话，表格得多长啊。。。。。。这时，我们可以用分页技术。
在我们日常开发中，分页查询是必不可少的，可以说每个后端程序猿大部分时间都是CURD，所以分页的查询也接触的不少，你们都是怎么实现的呢？前不久的一段时间，我的一个同事突然找我寻求帮助，他说他写的sql查询太慢了，问我能不能帮他优化一下那条查询语句，经过一段时间的优化，我们成功的将原来8秒一条的sql成功优化到了不到一秒，然而想到知识应该学会分享，所以我今天打算写出这个优化过程，可以让更多的程序猿可以看到。
答： 当我们在 4 核 8G 的机器上运 MySQL 5.7 时，大概可以支撑 500 的 TPS 和 10000 的 QPS。但是当服务的用户量远超这个量的时候，并且读的量大于写数据的量的时候，那我们解决的办法之一就是将数据库进行主从读写分离。
自从Loki2.0发布以来，LogQL v2凭借丰富的查询功能，让Loki也逐渐具备日志分析的能力。对于有些时候，当研发的同学没有提供Metrics时，我们也能利用LogQL构建基于日志的相关指标，这里面就主要用到了聚合查询。
1、什么是数据库 数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合 (人们通常用数据库这个术语来代表他们使用的数据库软件，这是不正确的。数据库软件应称为DBMS（数据库管理系统），数据库是通过DBMS创建和操纵的容器) 表（table）是某种特定类型数据的结构化清单 （数据库中的每个表都有一个名字，用来标识自己，此名字是唯一的） 模式（schema）关于数据库和表的布局及特性的信息 列（column）表中的一个字段。正确的将数据分解成多个列很重要。每个列都有相应的数据类型，用来定义列可以存储的数据种类 行 表中的数据是按行存储的，所保存的每个记录存储在自己的行内 主键（primary key）一列（或一组列），其值能够唯一区分表中的每一行 注意：1、任意两行都不具有相同的主键值 2、每个行都必须具有一个主键值（主键列不允许NULL值） SQL是结构化查询语言（Structured Query Language）的缩写，是一种专门用来与数据库通信的语言 优点：1、不是某个特定数据库供应商专有的语言，几乎所有重要的DBMS都支持2、简单易学3、可以进行非常复杂和高级的数据库操作 2、MySQL （1）、开放源代码，可以免费使用 （2）、性能非常好 （3）、可信赖并且简单易用 DBMS可分为两类：（1）、基于共享文件系统的DBMS（例如：Microsoft Access和FileMaker）（2）、基于客户机-服务器的DBMS（例如：MySQL,Oracle,Microsoft SQL Server） 基于客户机-服务器的DBMS与数据文件打交道的只有服务器软件，关于数据、数据添加、删除和数据更新的所有请求都由服务器软件完成 2.1 mysql命令行实用程序 2.2 MySQL Administrator是一个图形交互客户机，用来简化MySQL服务器的管理（需要安装） 2.3 MySQL Query Browser为一个图形交互客户机，用来编写和执行MySQL命令 3、使用MySQL 常用命令： use database 选择数据库 show databases 显示数据库 show tables 显示数据库里的表 show clumns from table 显示表中的列 （同 describe table） show status 用于显示广泛的服务器状态信息 show create database 和 show create table 用来显示创建特定的数据库和表的MySQL语句 show grants 用来显示授予用户（所有用户和特定用户）的安全权限 show errors和show warnings 用来显示服务器错误或警告消息 4、检索数据 SELECT id,name FROM table; 使用DISTINCT 来告诉MySQL来返回不同的行 5、排序检索数据 ORDER BY ASC DESC 6、过滤数据 WHERE = 等于 <> 不等于 ！= 不等于 < 小于 <= 小于等于 > 大于 >= 大于等于 between 在指定的两个值之间 检查单个值 不匹配检查 范围值检查 空值检查 AND 操作符 OR 操作符 IN 操作符 IN 操作符优点：1、在使用长的合法选项清单时，IN操作符的语法更清楚更直观2、计算的次序更容易管理3、一般比OR操作符清单执行更快4、可以包含其他SELECT 语句 NOT 操作符 用通配符进行过滤 LIKE 操作符 百分号（%）通配符 下划线（_）通配符 注意：下划线只匹配单个字符而不是多个字符 用正则表达式来进行搜索REGEXP？？？？ 在LIKE与REGEXP之间有一个重要的差别 进行OR匹配（|） 匹配几个字符之一可通过指定一组用[和]括起来的字符来完成（eg：WHERE prod_name REGEXP '[123] Ton' 输出：1 ton vil 2 ton vil） 匹配范围（eg:[1-9],[a-z]） 匹配特殊字符 匹配多个实例 匹配定位符 7、创建计算字段 拼接（concatenate）将值联结到一起构成单个值 多数DBMS使用+或|| 来实现拼接，MySQL则使用Concat()函数来实现（eg: SELECT Concat(vend_name,'(',vend_country,')')） 执行算术计算 SELECT id,num*price as total_price FROM t_order;(操作符有 + - * /) 8、使用数据处理函数 文本处理函数:RTrim()、Upper()、Left()、Length()、Locate()、Lower()、LTrim()、Right()、Soundex
SQL的各个子句执行先后顺序: 1):FROM 子句: 确定了从哪一张表中去做查询. 2):WHERE子句:从表中直接筛选出符合条件数据. 3):SELECT子句:从筛选之后的结果集中显示出某些列. 4):ORDER BY子句:对查询结果做排序操作
本文介绍如何利用python来对MySQL数据库进行操作，本文将主要从以下几个方面展开介绍：
Mysql慢查询和慢查询日志分析 众所周知，大访问量的情况下，可添加节点或改变架构可有效的缓解数据库压力，不过一切的原点，都是从单台mysql开始的。下面总结一些使用过或者研究过的经验，从配置以及调节索引的方面入手，对mysql进行一些优化。 第一步应该做的就是排查问题，找出瓶颈，所以，先从日志入手 开启慢查询日志 mysql>show variables like “%slow%”; 查看慢查询配置，没有则在my.cnf中添加，如下 log-slow-queries = /data/mysqldata/
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