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MySQL 开启慢查询&所有操作记录日志

下面介绍一下如何开启慢查询: 1、开启慢查询 找到 MySQL 的配置文件 ,my.cnf (Windows 为 my.ini ),在 [mysqld]下增加下面几行: long_query_time=...然后重新启动MySQL服务 注意,mysql 5.6版本,记录查询日志的配置方式有修改为: long_query_time=2 slow_query_log=1 slow_query_log_file...=/tmp/slow-query.log 另外,可配置记录没有使用索引的查询日志: log_queries_not_using_indexes=1 2、 MySQL 配置文件的位置 Windows:Windows...注:可通过mysql>show full processlist;来查看当前mysql的连接进程; 3、要记录所有操作日志,包括select 在my.ini或my.cnf配置文件,[mysqld]中增加...:log=文件名 例:log=/tmp/mysqlquery.log 重启mysqld,即会把所有相关操作日志都记录下来 注意:log记录的位置,mysql要有写权限; 注意,mysql 5.6版本,记录所有操作日志的配置方式有修改为

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Oracle查询用户所有

Oracle查询用户所有 来自:https://www.2cto.com/database/201212/174394.html select * from all_tab_comments -- 查询所有用户的...,视图等 select * from user_tab_comments -- 查询本用户的,视图等 select * from all_col_comments --查询所有用户的的列名和注释.... select * from user_col_comments -- 查询本用户的的列名和注释 select * from all_tab_columns --查询所有用户的的列名等信息(详细但是没有备注...如何在oracle中查询所有用户名、主键名称、索引、外键等 1、查找所有索引(包括索引名,类型,构成列): select t....= 外键名称 查询引用的键的列名:select * from user_cons_columns cl where cl.constraint_name = 外键引用的键名 5、查询所有列及其属性

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    MySQL查询

    是一种数据库分割技术,用于将大拆分成多个小,以提高数据库的性能和可管理性。在MySQL中,可以使用多种方法进行分,例如基于范围、哈希或列表等。...下面将详细介绍MySQL如何分以及分后如何进行数据查询。 基于哈希的分 基于哈希的分是一种将数据分散到多个子表中的数据库分策略。这种方法通过计算数据的哈希值来决定数据应该存储在哪个子表中。...基于哈希的分可以帮助平均分布数据,提高查询性能,并减轻单个的负载。下面是详细介绍如何基于哈希的分的步骤: 步骤1:创建子表 首先,你需要创建多个子表,每个子表将存储一部分数据。...示例插入数据: -- 计算数据的哈希值(示例使用MySQL的MD5哈希函数) SET @hash = MD5(CONCAT(customer_id, order_date)); -- 根据哈希值决定插入到哪个子表中...•查询路由算法: 查询路由算法应该与数据分布策略一致,以确保正确路由查询。 基于列表的分 基于列表的分是一种数据库分策略,它根据某个列的值将数据分割到不同的子表中。

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    小白学习MySQL - “投机取巧”统计记录

    同事提了个统计需求,MySQL某个库60%的都有个isdel字段(char(1)),值是0或1,现在要检索该数据库所有存在isdel字段且isdel=‘0’的记录,举个例子,执行如下的count...(2) 依次执行count(*),统计每张记录。 (3) 将(2)中得到的名和记录,存储到另外一张中,作为检索用途。 我们按照倒序,依次操作下, 1....(2) 如果(1)的num>0,则将名、记录、插入时间,存入table_count。...检索table_count,此时记录,就是所有isdel='0',且count(*)>0的名和对应的记录数了, select * from table_count; 其实整个过程,就是我们惯性思维能考虑到的...的校验规则》 《小白学习MySQL - max_allowed_packet》 《小白学习MySQL - mysqldump保证数据一致性的参数差异》 《小白学习MySQL - 查询会锁?》

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    MySQL查询某个中的所有字段并通过逗号分隔连接

    想多造一些测试数据,中字段又多一个个敲很麻烦,导出中部分字段数据又不想导出ID字段(因为ID字段是自增的,导出后再插入会报唯一性错误),select * 查出来又是所有的字段。...可以通过如下SQL查询所有字段通过逗号连接,然后复制出来进行select查询再导出 select group_concat(COLUMN_NAME) '所有字段' from information_schema.COLUMNS...where table_name = '名'; 执行效果如下: 下面的语句可以查询某个库中某个所有字段,字段的名称、类型、字符长度和字段注释等信息 select * from information_schema.COLUMNS...where table_name = '名' and table_schema = '数据库名'; 执行效果如下:

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    MySQL之单查询、多表查询

    一、单查询: 单个查询方法及语法顺序需要通过实际例子来熟悉 先将数据创建下: ? ?...查询数据的条件依据 找到数据形成虚拟 ②、where约束条件的使用 # 1.查询id大于等于3小于等于6的数据 mysql> select * from emp where id >=...) # 查询记录,其中匹配名字条件为以j开头,n或者y结尾的名字 mysql> select * from emp where name regexp '^j....多个之间的查询一般都是在 之间存在某种逻辑关联的情况下进行的查询,这种逻辑上的关联其实就是中某个字段名和另外一个中的字段名存在一个一一对应的关系或者关联。...# 将2张关联到一起的操作,有专门的方法 # 1、内连接(inner join):只取两张有对应关系的记录 mysql> select * from emp inner join dep on emp.dep_id

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    mysql+分页查询

    背景 我们都知道,数据量大了,都要对数据库进行分库分。奈何一直对分及分查询没什么概念,这里先不讲那么多概念,先直接演示一个demo。我们直接上车,请坐稳扶好。...where id%2=0; insert into tb_member2(id,name,age) select id,name,age from tb_member where id%2=1; 分页查询...接下来,我们需要考虑的是一张tb_member被拆分成2张,那分页如何实现呢?...其实tb_member_all表里面是没有存储数据,它就是一个外壳,里面的数据是tb_member1,tb_member2的并集,数据的存储是放在分中;做数据查询的时候,就直接用tb_member_all...查询数据 SELECT * FROM tb_member_all order by id LIMIT 10 OFFSET 10; 删除数据 delete from tb_member_all where

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    MySQL查询,联结

    一,子查询查询:嵌套在其他查询中;执行顺序由里到外。子查询数目没有限制,如果要使用多层查询,注意写好缩进格式,不要出错。...二,联结 SQL强大的功能之一就是能够在数据检索查询的执行中使用联结(join)。使用联结的的原理是一个与另一个有相关联的列。一个的外键是另一个列主键,通过外键可以将两个联结起来。...在使用联结时,实际上做的是将第一个的每一行与第二行行进行匹配。因此,如果没有联结条件,检索出的行数目将是第一个的行数乘以第二个的行数,即所谓的笛卡儿积。...对于联结的数目没有限制,对于那些复杂的查询使用联结将变得简单。...外部链接,左联结(left outer join),右联结(right outer join);左联结左边全部返回,右边没有匹配的为空;右联结同理。

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    mysql-单查询

    语法: 一、单查询的语法    SELECT 字段1,字段2... ...from 2.拿着where指定的约束条件,去文件/中取出一条条记录 3.将取出的一条条记录进行分组group by,如果没有group by,则整体作为一组 4.将分组的结果进行having过滤...#1、首先明确一点:分组发生在where之后,即分组是基于where之后得到的记录而进行的 #2、分组指的是:将所有记录按照某个相同字段进行归类,比如针对员工信息的职位分组,或者按照性别进行分组等...----+-----------+--------------+------------+--------+-----------+ 18 rows in set (0.00 sec) 小练习 1  查询所有员工信息...| | operation |  16800.026000 | +-----------+---------------+ 2 rows in set (0.00 sec) (5)limit  限制查询记录

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