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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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    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 >=...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。...: # 就是将一个查询语句的结果用括号括起来当做另一个查询语句的条件去用 # 接着上面的mysql> select * from emp; +----+-------+--------+-----...,也可以通过其别名的方式把它作为一张虚拟去跟其他做关联查询 额外题: 部门中薪资超过部门平均薪资的员工姓名及薪资 mysql> select t1.name,t1.salary,t1.post,t2

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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查询操作实例

    在安装完数据库后,不管是Windows 还是Linux平台,  MySQL的sql命令都大同小异,相关命令都是相同的,每个命令结束后 都以  ;  结尾,注意在Windows平台中表名是不区分大小写的,...在安装完数据库后会出现的几个系统数据库:   Mysql 库: 该数据库存储了系统的用户权限信息   In_formation_schema库: 该数据库存储了一些数据库对象信息。...DROP TABLE emp;   6.修改 --  修改类型, 将empename字段从varchar(10)改为varchar(20) ALTER TABLE emp MODIFY ename...查询 -- 查询不重复记录 DISTINCT SELECT DISTINCT * FROM emp; -- 查询条件(比较运算符可以是=,>,=,<=,!...`deptno`;   14.子查询   子查询的关键字主要包括in、not in、=、!

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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的基本查询

    的基本查询 的增删查改 的增删查改,简称的 CURD 操作 : Create(创建),Update(更新),Retrieve(读取),Delete(删除). 下面我们逐一进行介绍。 1....全列查询 语法:SELECT * FROM 名; 通常情况下不建议使用 * 进行全列查询,因为: 查询的列越多,意味着需要传输的数据量越大; 可能会影响到索引的使用。...[order by ...] limit n offset s; 建议:对未知进行查询时,最好加一条 limit 1,避免因为中数据过大,查询数据导致数据库卡死。...(2)截断 语法: truncate [table] table_name 注意:这个操作慎用 只能对整操作,不能像 delete 一样针对部分数据操作; 实际上 MySQL 不对数据操作,所以比...实例:创建一个新,插入一个旧表中查询到的去重后的数据 先创建一个旧表,并插入数据: mysql> create table duplicate_table (id int, name varchar

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    MySQL查询与连接

    MySQL 查询的基本语法格式如下: SELECT [DISTINCT] {* | {column [, column] ...}...(注:对未知进行查询时,最好加一条 LIMIT 1,避免因为中数据过大,查询数据导致数据库卡死) 注意:MySQL 不区分大小写和单双引号,所以这些关键字在使用是无论是大写还是小写都可以。...1、多表查询 上面我们讲解的 mysql 查询都是对一张进行查询,但在实际开发中数据往往来自不同的,所以我们需要进行多表查询。...对 mysql 的理解 在前面分组聚合统计中我们提到,分组其实就是 “分”,我们可以将分组的结果当成逻辑上的子表来看待,然后分组查询就简化为了对子表进行查询,而这其实就是最基础的查询。...所以,我们可以认为 mysql 中一切皆,任何查询其本质上都是单查询,这和我们 Linux 中的一切皆文件很类似。

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    MySQL查询详细解析

    一、关键字的执行优先级   1,from:找到   2,where:拿着where指定的约束条件,去文件/中取出一条条数据   3,group by:将取出的一条条数据进行分组,如果没有group...*12,是因为我们通过查询语句查询出来的也是一张,但是这个是不是内存当中的一个虚拟,并不是我们硬盘中存的那个完整的,对吧,虚拟是不是也有标题和记录啊, 既然是一个,我们是可以指定这个虚拟的标题的...name, salary*12 AS Annual_salary FROM employee; #as + 新字段名,就是起一个别名的意思,上面的那个salary*12的字段名也是一个别名,只不过不直观,是MySQL...四、分组查询group by select * from 名 group by 字段  对sql_mode进行设置为ONLY_FULL_GROUP_BY,此时就会报错,只能查看该字段的内容,但如果没有设定...group by post;#按照岗位分组,并查看每个组有多少人,每个人都有唯一的id号,我count是计算一下分组之后每组有多少的id记录,通过这个id记录我就知道每个组有多少人了 关于集合函数,mysql

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    MySQL的单多表查询

    1.单查询 #单查询语法 select from where group by field 分组...6条,然后包含在这一条在内让后查5条,也就是6-10 2.多表查询 #多表查询的语法 SELECT 字段列表 FROM 1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN 2 ON 1...发现department中id=203部门在employee中没有对应的员工,发现employee中id=6的员工在department中没有对应关系 #查看两个的交叉连接 mysql> select...#例一:以内连接的方式查询employee和department,并且employee中的age字段值必须大于25,即找出年龄大于25岁的员工以及员工所在的部门 mysql> select employee.name...#例子: #1.查询大于所有人平均年龄的员工名与年龄 #思路:先查询出所有人的平均年龄,然后再和原来的员工进行比较 mysql> select name,age from employee where

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