上节课给大家介绍了数据库的基本概念以及如何创建数据库，具体可回顾MySQL创建数据库（一）。从本节课开始，我们将对MySQL中的基本知识点进行分别介绍。本节课先向大家介绍MySQL数据插入insert into与where条件查询的基本用法。
上节课我们给大家介绍了MySQL分组查询与聚合函数的使用方法，具体可回顾MySQL分组查询与聚合函数的使用方法（三）。本节课我们将介绍where条件查询中的IN关键字子查询的使用方法。
稍不注意，可能你写的查询语句是会导致索引失效，从而走了全表扫描，虽然查询的结果没问题，但是查询的性能大大降低。
在做搜索时，经常会遇到多条件查询，且这些条件是不定的，也就是说当用户输入的条件参数为空时，该条件是不应该加到SQL语句中去的。举例来说，我们要对一个东西进行搜索，可能的条件是这样的：1、价格为100；2、产品名包含关键字p，写成条件就是WHERE price = 100 AND name LIKE '%p%'，问题是这里的100和关键字p都是用户进行的选择或输入，当用户并没有选择或输入其中的一项时，该项的过滤条件也就不应当存在，这样我们在页面中就需要进行逻辑判断，当条件越多，if语句也就出现得越多，页面中就出现了大量的组合SQL语句的逻辑，这显然增加了写程序的工作量以及维护代码的难度。
同时从多张数据表中查取到需要的数据即是多表查询. 多表查询时,参与查询的表中每条数据进行组合,这种效果称为笛卡尔积 。
比如 collection.sort({}).get() collection.del({}).get() collection.add({}).get()
最近一段时间使用mongodb做媒资数据的接入，简单介绍一下mongodb的特性和语法。MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写。它具有自动分片、支持完全索引、支持复制、自动故障处理、高效存储二进制大对象（比如照片和视频）等特点。MongoDB的查询方式多样，可以查询文档中内嵌的对象及数组。MongoDB支持多种语言。但是，它不支持事务处理和join操作。在MongoDB中，默认没有密码。可以通过use操作符来创建数据库。使用db.dropDatabase()可以删除数据库。在MongoDB中，可以使用.insert()方法插入文档。通过db.table_name.find()可以查询数据表中的记录。使用db.table_name.remove()可以删除表中的所有记录。使用db.table_name.count()可以查询表中的记录数。在MongoDB中，可以通过.ensureIndex()方法添加索引。使用db.table_name.find()方法进行条件查询。MongoDB支持多种查询方式，包括等于、不等于、小于、小于等于、大于、大于等于、字符串匹配、数组匹配等。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregate([{"$group":{"_id":"$column_id"}}])可以按column_id进行分组。MongoDB还支持聚合管道操作。可以使用db.collection.aggregate()方法进行聚合操作。例如，db.table_name.aggregat
注意：当使用distinct的时候，只会返回指定的字段，其他字段都不会返回，所以查询语句就变成去重查询语句
去重： 在需要去重的字段前加上 distinct 例如：test表中有多个相同数据字段名为：tt
存储引擎比较 |功能|MyISAM|Memory|InnoDB|Archive| |---|---|---|---|---| |存储限制|256TB|RAM|64TB|None| |支持事务|No|No|Yes|No| |支持全文索引|Yes|No|No|No| |支持数索引|Yes|Yes|Yes|No| |支持哈希索引|No|Yes|No|No| |支持数据缓存|No|N/A|Yes|No| |支持外键|No|No|Yes|No|
升序：按从小到大的顺序排列 (如1、3、5、6、7、9)。 降序：就是按从大到小的顺序排列 (如9、8、6、4、3、1)。
这篇博文的主题是ES的查询，因此我整理了尽可能齐全的ES查询场景，形成下面的图：
哈喽，小伙伴们好。我是狗哥，这篇博文的主题是ES的查询，因此我整理了尽可能齐全的ES查询场景，形成下面的图：
Structured Query Language (SQL) 是一种用于管理关系型数据库的编程语言。它被广泛应用于各种数据库系统中，包括 MySQL。本文旨在为初学者提供 SQL 和 MySQL 的基础知识，并指导如何进行基本数据库操作。
重要字段（我个人认为的）再释义： id：这列就是查询的编号，如果查询语句中没有子查询或者联合查询这个标识就一直是1。如存在子查询或者联合查询这个编号会自增。
MySQL是一款常用的关系型数据库，广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。然而，随着数据量的增加和业务的复杂性，MySQL数据库的性能问题变得越来越普遍。在这种情况下，慢查询分析和性能优化成为了MySQL数据库管理员必须掌握的重要技能。本文将详细介绍MySQL慢查询分析和性能优化的方法和技巧。
假如现在有一个提交表单，里面是N个查询的条件（工号、姓名、性别、年龄、部门、工资、奖金）用户可以只填写其中的几个条件来进行查询。（也可以不填写条件）
2.查询指定字段： select 字段1，字段2，字段3….from 表名；
SELECT是SQL关键字，SQL关键字是不区分大小写的，但是表名是区分大小写的。SELECT关键字表示查询操作，而*表示查询所有字段。FROM是SQL关键字，表示从哪张表查询。tablename是表名。分号是在数据库系统中分隔每条 SQL 语句的标准方法，这样就可以在对服务器的相同请求中执行一条以上的 SQL 语句。另外MySQL要求每条SQL语句的结束都需要加上分号。
本文简单讲述了PHP数据库编程之MySQL优化策略。分享给大家供大家参考，具体如下： 前些天看到一篇文章说到PHP的瓶颈很多情况下不在PHP自身，而在于数据库。我们都知道，PHP开发中，数据的增删改查是核心。为了提升PHP的运行效率，程序员不光需要写出逻辑清晰，效率很高的代码，还要能对query语句进行优化。虽然我们对数据库的读取写入速度上却是无能为力，但在一些数据库类扩展像memcache、mongodb、redis这样的数据存储服务器的帮助下，PHP也能达到更快的存取速度，所以了解学习这些扩展也是非常必要，这一篇先说一下MySQL常见的优化策略。 几条MySQL小技巧 1、SQL语句中的关键词最好用大写来书写，第一易于区分关键词和操作对象，第二，SQL语句在执行时，MySQL会将其转换为大写，手动写大写能增加查询效率(虽然很小)。 2、如果我们们经对数据库中的数据行进行增删，那么会出现数据ID过大的情况，用ALTER TABLE tablename AUTO_INCREMENT=N，使自增ID从N开始计数。 3、对int类型添加 ZEROFILL 属性可以对数据进行自动补0 4、导入大量数据时最好先删除索引再插入数据，再加入索引，不然，mysql会花费大量时间在更新索引上。 5、创建数据库书写sql语句时 ，我们可以在IDE里创建一个后缀为.sql的文件，IDE会识别sql语法，更易于书写。更重要的是，如果你的数据库丢失了，你还可以找到这个文件，在当前目录下使用/path/mysql -uusername -ppassword databasename < filename.sql来执行整个文件的sql语句（注意-u和-p后紧跟用户名密码，无空格）。 数据库设计方面优化 1、数据库设计符合第三范式，为了查询方便可以有一定的数据冗余。 2、选择数据类型优先级 int > date,time > enum,char>varchar > blob，选择数据类型时，可以考虑替换，如ip地址可以用ip2long()函数转换为unsign int型来进行存储。 3、对于char(n)类型，在数据完整的情况下尽量较小的的n值。 4、在建表时用partition命令对单个表分区可以大大提升查询效率，MySQL支持RANGE，LIST，HASH，KEY分区类型，其中以RANGE最为常用，分区方式为：
本文简单讲述了PHP数据库编程之MySQL优化策略。分享给大家供大家参考，具体如下：
一、SELECT查询 ( Select 字段1，字段2，字段3 ……. from table_name )
最近在学习scrapy redis，在复习redis的同时打算把mysql和mongodb也复习一下，本篇为mysql篇，实例比较简单，学习sql还是要动手实操记的比较牢。
数据库提供一个存储空间用于存放各种数据(其中包括整型、文本、小数、日期等)，我们可以将数据库看作是一个存储数据的容器。
select * from 表1 left join 表2 on (表1和表2共同的条件)
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。
在企业日常生产环境中，除非有很大的业务数据变动，否则不会轻易地修改或创建新的数据库和数据表，一般都是在原有的表内添加修改操作，以及使用最频繁的查询操作。
无论是基础查询还是条件查询，最终的结果都是显示了所有字段。即：包含了id, class_id, name, gender, score。如果我们只关心name字段，那么查询语句应该按照如下格式：
索引 索引的使用 什么时候使用索引表的主关键字 表的字段唯一约束 直接条件查询的字段 查询中与其它表关联的字段 查询中排序的字段 查询中统计或分组统计的字段 什么情况下应不建或少建索引 表记录太少 经常插入、删除、修改的表 数据重复且分布平均的表字段 经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段 复合索引 命中规则 需要加索引的字段，需要在where条件中 数据量少的字段不需要索引 如果where条件中是or条件，加索引不起作用 符合最左原则 · 最左原则：Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询
条件查询（Condition Query）是一种在数据库查询中根据特定条件筛选数据的方法。在编程中，我们经常需要根据一些特定的条件来查询数据库中的记录。MyBatis-Plus 是一个 MyBatis 的增强工具，它提供了许多便捷的功能，包括条件查询。
Mybatis官网：https://mybatis.net.cn/index.html
聚簇索引（Clustered Index）和非聚簇索引（Non-clustered Index）是数据库中的两种索引类型，它们在组织和存储数据时有不同的方式。
查询表 ==> 分组前条件过滤 ==> 分组 ==> 分组后条件过滤 ==> 获取哪些字段 ==> 按照字段排序 ==> 分页显示
在数据库中，使用最多的就是查询语句：SELECT 语句用于检索表中的数据。常用的查询语句格式如下：
在MybatisPlus中的查询语句是怎么实现的，我们可以通过两种方式实现查询语句
SQL性能下降原因： 1. 查询语句写的烂 2. 索引失效 3. 关联查询太多join（设计缺陷或不得已的需求，七八张表关联一块） 4. 服务器调优及各个参数设置不合理（缓存，线程数等） ...
MySQL UNION 操作符用于连接两个以上的 SELECT 语句的结果组合到一个结果集合中。多个 SELECT 语句会删除重复的数据。
Loki语言是一种用于日志分析的查询语言，它具有类似SQL的语法结构，但是专门针对日志数据进行设计。Loki是Prometheus生态系统中的一个组件，它允许您将日志数据存储在可扩展的分布式系统中，并且使用Loki查询语言查询这些数据。
使用Spring Data JPA提供的查询方法已经可以解决大部分的应用场景，但是对于某些业务来说，我们还需要灵活的构造查询条件，这时就可以使用@Query注解，结合JPQL的语句方式完成查询
导读 软件测试人员在工作使用SQL语言中的查询是使用得最多的，而查询也是SQL语言中最复杂的，很多测试人员只使用到其中最简单的查询 1.数据库的使用 现在在任何项目中都有数据的存在，那么在测试过程中查看数据库中的数据是必不可少的步骤，那什么情况下测试人员会查看数据库呢？ 比如有一个测试场景是注册新用户，用户在前端页面上添加了一个新用户，点击提交后，弹出提示用户注册成功。 这时预期结果中就应该包含查询数据库： 查询user表中新增一条数据，数据字段的信息与注册信息一致； 查询password表中新增一条数据
如果使用覆盖索引就可以不回表扫描。 索引类型：InnoDB引擎，默认B+树（O(logN)）、Hash索引 B树索引 O(1)
先说说这个问题，这个问题在POLARDB 和 MYSQL 都存在，所以这不是POLARDB 代码的问题，这是存在于 MYSQL 8 的问题， 而由于POLARDB 使用了 MYSQL 的语句处理和解析等部分，导致的跟随性问题。
“ 在上一篇关系型数据库之MySQL的文章中，我们介绍了什么是关系型数据库以及MySQL查询优化的大体思路，那今天我们就针对具体的语句来看一下，如何优化MySQL的查询语句。”
本文介绍了Redis、MongoDB、PostgreSQL、MySQL这四种数据库的基本特性，包括数据类型、持久化方式、事务支持、分区和分片等特性。每种数据库都有其适用的场景，例如Redis适合用于缓存和计数器，MongoDB适合用于高并发的读写，PostgreSQL适合用于事务处理和数据仓库，MySQL适合用于关系型数据库和事务处理。每种数据库都有其优缺点，需要根据具体的需求和场景来选择合适的数据库。
MySQL自5.7版本就开始提供JSON类型，本次问题就是在使用JSON类型时出现的MySQL服务可以正常查询而使用Mybatis查询失效问题。
关于数据库中行数统计，无论是MySQL还是Oracle，都有一个函数可以使用，那就是COUNT。
MySQL常见的性能瓶颈一般都是出现在CPU和I/O上，即在数据装入内存中或磁盘上读取数据时，CPU发生了饱和或装入数据过大，内存容量不足，磁盘I/O性能被限制。这时候就要使用到Explain关键字来进行分析和调优。
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