在使用mysql时,有时需要查询出某个字段不重复的记录,这时可以使用mysql提供的distinct这个关键字来过滤重复的记录,但是实际中我们往往用distinct来返回不重复字段的条数(count(distinct id)),其原因是distinct只能返回他的目标字段,而无法返回其他字段,例如有如下表user:
读取不重复的数据可以在 SELECT 语句中使用 DISTINCT 关键字来过滤重复数据。
在MySQL中,有时候我们需要从表中检索唯一的、不重复的数据。这时,我们可以使用DISTINCT关键字来过滤掉重复的数据行。在本文中,我们将深入探讨MySQL中DISTINCT的用法以及如何在查询中使用它来得到不重复的结果集。
有些 MySQL 数据表中可能存在重复的记录,有些情况我们允许重复数据的存在,但有时候我们也需要删除这些重复的数据。
在MySQL数据库中,经常会遇到需要对数据进行分组和去重的情况。为了达到这个目的,我们通常会使用GROUP BY和DISTINCT这两个关键字。虽然它们都可以用于去重,但是它们具有不同的用法和效果。本文将详细解析MySQL中的GROUP BY和DISTINCT的用法,并比较它们对同一字段的去重效果是否相同。
学习MySQL的知识,学习好索引是非常重要的,索引分类、索引如何正确添加、索引失效的场景、底层数据结构等问题是面试中必问的,就这些内容我们一起学习巩固下。
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》,真心觉得讲的不错,把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家,有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
约束其实就是一种限制,用于修饰表中的列. 通过这种限制来保证表中数据的正确性、有效性和完整性。
我们经常提及到的订单号,大多数是在电商购物场景下的一个唯一标识字符串。实则订单号并不仅仅指的是电商系统,只要需要这样的业务场景,我们都可以使用订单号的模式来处理。例如我们的省份证号,要求唯一可读性强等特点,也可以将之理解为一个订单号。
昨天在调试一个业务代码中,无意间发现了一个问题。数据入库后的主键不是连续自增的,主键键值没过几秒就从两千多直接跳到了五千上下。这是为什么?瞬间引起我的注意。 先简单说明下环境。Mysql版本:5.6.23。为了防止某些数据重复,数据库中对某些字段设置了唯一索引,即unique key。经确认此表也只有一个业务程序在操作。那么,问题就定位到主键的auto_increment属性上了。 问题重现 下面来还原问题,以便能准确查找出原因。 表结构如下: CREATE TABLE `test_innodb` (
主键,不可重复,自带索引,可以在定义的列名上标注,需要自己生成并维护不重复的约束。如果自己不设置@Id主键,mongo会自动生成一个唯一主键,并且插入时效率远高于自己设置主键。原因可参考上一篇mongo和mysql的性能对比。 在实际业务中不建议自己设置主键,应交给mongo自己生成,自己可以设置一个业务id,如int型字段,用自己设置的业务id来维护相关联的表。
在日常开发中,我们会经常遇到某一张表中某列或者多列的值是唯一的,不能重复插入同一个值。遇到这样的设计,我们一般会设置一个unique的索引。也就是在要求值不能是重复的列或者多列上添加一个唯一索引。例如,会执行这一条SQL语句:
一列 (或一组列),其值能够唯一区分表中的每个行。唯一标识表中每行的这个列(或这组列)称为主键。主键用来表示一个特定的行。没有主键,更新或删除表中特定行很困难,因为没有安全方法保证只涉及相关的行而不误伤其他行!
1.查版本号无论做什么都要确认版本号,不同的版本号下会有各种差异。>Select version(数据库
Non_unique:如果是唯一索引,则值为 0,如果可以有重复值,则值为 1 Key_name:索引名字 Seq_in_index:索引中的列序号,比如联合索引 idx_a_b_c (a,b,c) ,那么三个字段分别对应 1,2,3 Column_name:字段名 Collation:字段在索引中的排序方式,A 表示升序,NULL 表示未排序 Cardinality:索引中不重复记录数量的预估值,该值等会儿会详细讲解 Sub_part:如果是前缀索引,则会显示索引字符的数量;如果是对整列进行索引,则该字段值为 NULL Null:如果列可能包含空值,则该字段为 YES;如果不包含空值,则该字段值为 ’ ’ Index_type:索引类型,包括 BTREE、FULLTEXT、HASH、RTREE 等
在项目过程中因需要大批量数据的insert or update操作,为了减少应用程序的校验逻辑,所以使用了mysql 的特殊语法insert into … on duplicate key update。用于解决出现相同的主键执行update ,不同主键执行新增。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
对于关系型数据库 MySQL 前面一节已经讲过表相关操作,如感兴趣戳此直达[关系型数据库 MySQL 表相关操作],对于已经创建好的表,虽然字段的数据类型决定了所能存储的数据类型,但是表中所存储的数据是否合法并没有进行检查,想要对这些数据进行检查时,就可以通过约束来完成。
在MySQL中需要查询表中不重复的记录时,可以使用distinct关键字过滤重复记录。
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1、自动增长字段: 自动增长型字段允许我们在向数据库添加数据时,不考虑主键的取值,记录插入后,数据库系统会自动为其分配一个值,确保绝对不会出现重复。这是我们设置主键的首选:
建立表s1,id字段为int类型,设置为自增主键 create table s1( id int AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name char(20), age int );
事情的发生时这样的,在很久很久以前,SQL SERVER 有一个字段类型叫timestamp, 对比其他数据库都没有的 row version 自动化管理的东西。这个东西厉害的地方,虽然看上去可能是一个时间字段,但实际上不是,只要你对SQL SERVER 表的任意一行进行变动,那你放心那个字段的值一定会自动变化,这样你就可以通过这个字段,在程序里面先将这行的 timestamp值取出来,然后根据业务逻辑,如果需要过段时间你再去这一行变化或曾经变化过吗?之间与现在的timestamp字段值进行比对,那妥妥的能告诉你,这行的数据任意字段是否变化过,有人说MYSQL也有timestamp ,那个字段是通过时间来update 只要这个行变动过就触发timestamp 更改时间就可以了,当然datetime也行,早期版本不行。
当MySQL表字段设置unique key或者primary key时,被约束的字段就必须是唯一的。新插入数据直接使用insert into,如果出现唯一性冲突,就会抛出异常。我们可以根据需求选择合适的插入语句。
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MGR是MySQL官方开发的一个开源插件,和其他的异步复制和半同步复制不同,它是利用了MySQL的组复制技术来实现高可用的一种解决方案,保证了数据的强一致性。MySQL在5.7.17版本中正式引入。所谓的组是指多个MySQL服务器被Group Replication插件连接在一起,组内的成员通过组管理服务实现了自动化的管理功能。对于用户来讲,只需要将新的服务器加入到已有的组里面,或者从已有的组里面剔除故障服务器即可,组内的通信方式,用户可以无需关心。
该文章针对订单号的设计进行初探,会在不断的实践中完善、后期也会不断更新。希望大家关注。
长期以来,我的博客数据库中连续文章的主键编号一直都不是连续的,让我这个强迫症晚期患看着很不舒服。在忍受了这么长时间以后,趁着给博客换域名的时机,我把所有的文章编号全部改成了连续的,可算是舒服多了。
左边子节点的数据小于父节点数据,右边子节点的数据大于父节点数据。如果col2是索引,查找索引为89的行元素,那么只需要查找两次,就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址。
当然,是没有必要退出的,因为在其他数据库的时候,还是可以使用show databases;命令查看所有数据库,并使用use 数据库名;直接进入其他数据库
自己创建一个表,然后塞n多数据,分表将查询的字段无索引和创建唯一索引,创建普通索引都对比一下。
比如name字段中要让其用户名不重复,这就需要添加约束。或者必须注册的时候需要添加邮箱等
上篇文章说了连接查询的成本,主要由驱动表的扇出值和被驱动表的查询方法决定,而成本这些都是可以在%cost%表查看的,因为分为server和engine表,server不管理数据成本,里面包含连接管理,查询缓存,sql解码,sql优化,engine就是数据引擎成本,而distinct,union等特殊查询,会建立临时表,临时表看数据量可能建立磁盘或者内存,比如distinct会用unique索引建立临时表去重。
不管是任何数据库.都会有查询功能.而且是很重要的功能.上一讲知识简单的讲解了表的查询所有.
1、最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。
MySQL 已提供了 INSERT IGNORE INTO 、REPLACE INTO、INSERT … ON DUPLICATE KEY UPDATE 等表达式实现不重复插入的功能,不过,要使用这些表达式,表上必须有主键或者唯一索引字段,主键或者唯一索引作为判断重复记录的依据。
我们都知道,在关系型数据库中,索引的存在是非常重要的,但是不合理的索引反而会影响到业务的性能,那怎么才能合理的设计索引也是业务高效访问数据库需要考虑的?如何才能评估索引创建的合理呢?今天我们给出其中一个评估指标:Cardinality
create index `sindex` on `test` (`aaa`,`bbb`,`ccc`);
系统:Windows 10 编辑器:JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64
索引也是一种排好序的数据结构,它记录了原数据的单个列或多个列,通过索引查询,程序不需要查所有记录,只需要先按照索引查到具体的数据,然后在根据索引记录的指针位置,找到对应的原始数据记录。举个例子来说,索引就好比是我们书本的目录,我们通过目录能够快速定位到我们想看指定章节的页数,如果我们不适用索引,会是什么情况呢?我们最大可能就是从头往后方,一页一页确认去找。
查询数据的本质:mysql会到你本地的硬盘上找到对应的文件,然后打开文件,按照你的查询条件来找出你需要的数据。下面是完整的一个单表查询的语法 select * from,这个select * 指的是要查询所有字段的数据。 SELECT distinct 字段1,字段2... FROM 库名.表名 #from后面是说从库的某个表中去找数据,mysql会去找到这个库对应的文件夹下去找到你表名对应的那个数据文件,找不到就直接报错了,找到了就继续后面的操作 WHERE 条件 #从表中找符合条件的数据记录,where后面跟的是你的查询条件 GROUP BY field(字段) #分组 HAVING 筛选 #过滤,过滤之后执行select后面的字段筛选,就是说我要确定一下需要哪个字段的数据,你查询的字段数据进行去重,然后在进行下面的操作 ORDER BY field(字段) #将结果按照后面的字段进行排序 LIMIT 限制条数 #将最后的结果加一个限制条数,就是说我要过滤或者说限制查询出来的数据记录的条数关于上面这些内容,我们在下面一个一个的来详细解释
0x00 课题内容 📷 实验十 文件操作练习 使用MySQL数据库管理系统,建立名为“Information”数据库,在该数据库中创建表名为“userInfo”的数据表,用于存储用户注册时在注册界面输入的用户信息,包括:用户名、密码等,为“userInfo”表设置主键。 编写User.java类,该类对应于数据库的userInfo表,其成员变量和数据库字段相对应,提供对成员变量操作的常规方法,包括:所有成员变量的set方法和get方法等。 编写数据库连接类DBUtil.java,该类实现连接数据库的功能
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