临时表

利用 distinct 关键字过滤重复的行,将查询的结果写入临时表 select distinct * into #temp from mytable 删除原表的数据 delete mytable将临时表插入到表中 insert mytable select * from #temp释放临时表 drop table #temp删除数据行是NULL的delete from mytable where time is null 来源： https://www.cnblogs.com/Haihong72H/p/11765451.html

语法 ： create temporary table temptable_name 1.和实体表一样有主键、索引 2.在一次查询中不能同时使用2次临时表 （Can’t reopen table） 3.生命周期只在一个连接中，断开连接临时表会被释放 4.临时表分内存临时表和磁盘临时表，当临时表存储空间大于 ‘tmp_table_size’ 值时，会在磁盘上创建临时表，从而效率下降 文章来源: mysql 临时表使用

所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割 所有数据库对象名称禁止使用 MySQL 保留关键字【设计表后逐一排查】 所有表必须使用 Innodb 存储引擎，数据库和表的字符集统一使用 UTF8 所有表和字段都需要添加注释 禁止在数据库中存储图片,文件等大的二进制数据 【 通常存储于文件服务器，数据库只存储文件地址信息 】 优先选择符合存储需要的最小的数据类型【能用整型就不要用字符串】【ip字符串转换成整型】 避免使用text，blob类型，会大大降低SQL执行效率 避免使用ENUM类型，无法使用索引，查询效率低 尽可能把所有列定义为 NOT NULL【实在不行赋予默认值】 【索引 NULL 列需要额外的空间来保存，所以要占用更多的空间】 使用 TIMESTAMP(4 个字节) 或 DATETIME 类型 (8 个字节) 存储时间【切忌使用字符串】 同财务相关的金额类数据必须使用 decimal 类型【精准浮点数据类型，double和float是非精准的】 第一范式：具备原子性，不可分解。 id name age address 其中address可以细分为国家，省市，区域。 第二范式：需要确保数据库表中每一列都和主键相关 第三范式：不允许数据冗余 1.所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割 表名：users，users_like-videos，users_fans

千万级数据量 方案1、 直接使用delete 因delete执行速度与索引量成正比，若表中索引量较多，使用delete会耗费数小时甚至数天的时间 方案2、 （1）创建临时表，表结构与原表结构相同 （2）将需要保留的数据插入至临时表中 （3）drop原表 （4）将临时表改名为原表名 经过测试，drop表一般耗时在3秒以内 此方案主要耗时步骤为第二步，若需要保留的数据量不大时，此方案是最佳方案 来源：博客园 作者： 对我有点小自信 链接：https://www.cnblogs.com/luxd/p/11450881.html

以left join为例： on： 生成临时表时 使用的条件，无论条件是否生效，都会返回左表的行（left join性质影响） where： 生成临时表之后 使用的条件，一定会过滤不满足设定条件的行 示例表： girl id g_name 1 Anna 2 Bill 3 Clark 4 Dell 5 Edward boy id b_name gf_id salary 1 a 1 8000 2 b 2 9000 3 c 3 10000 4 d 4 11000 5 e 6000 原始查询 select b.b_name,b.salary,g.g_name from boy b left join girl g on b.gf_id=g.id 结果： b_name salary g_name a 8000 Anna b 9000 Bill c 10000 Clark d 11000 Dell e 5000 (NULL) 原始查询+on（两个on使用and连接，可以看做（ on b.gf_id=g.id,on salary>9000)，但不能这么写，会有语法错误） select b.b_name,b.salary,g.g_name from boy b left join girl g on b.gf_id=g.id and salary>9000 结果： b_name salary g

下面探讨的数据库为MySQL 存储引擎为innodb因为这是最常见的，使用最多的数据库和引擎 什么是页分裂？ 这是因为聚簇索引采用的是平衡二叉树算法，而且每个节点都保存了该主键所对应行的数据，假设插入数据的主键是自增长的，那么根据二叉树算法会很快的把该数据添加到某个节点下，而其他的节点不用动；但是如果插入的是不规则的数据，那么每次插入都会改变二叉树之前的数据状态。从而导致了页分裂。 为什么一定要设置一个主键 因为就算你不主动设置一个主键，innodb也会帮你生成一个隐藏列，作为自增主键来使用。所以，不管怎么样都会有自增主键，还不如自己指定一个，主键索引可以提高查询效率。 主键使用自增还是UUID 主键肯定是用自增。innodb种的主键是聚族索引，如果主键是自增的，那么每次插入的新数据都会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满时，就会自动开启第二页，如果不是自增主键，那么就可能在中间插入，就会引发页的分裂，产生很多碎片，总之用自增主键性能更好。 UUID产生的索引文件更大，当数据量超过一百万行时，主键查询性能和索引文件大小都比UUID要更有效率和更小。 主键为什么不推荐有业务含义 1）因为任何含有业务的列都有改变的可能性，主键一旦带上业务含义，那么主键就有可能发生改变。主键发生改变，该数据在磁盘上的存储位置就会发生更改，有可能引发页分裂，产生空间碎片。 2

怎么加快查询速度，优化查询效率，主要原则就是应尽量避免全表扫描，应该考虑在where及order by 涉及的列上建立索引。 　　建立索引不是建的越多越好，原则是： 　　第一：一个表的索引不是越多越好，也没有一个具体的数字，根据以往的经验，一个表的索引最多不能超过6个，因为索引越多，对update和insert操作也会有性能的影响，涉及到索引的新建和重建操作。 　　第二：建立索引的方法论为： 　　多数查询经常使用的列； 　　很少进行修改操作的列； 　　索引需要建立在数据差异化大的列上 　　利用以上的基础我们讨论一下如何优化sql. 1、sql语句模型结构优化指导 　　　　a. ORDER BY + LIMIT组合的索引优化 　　　　　　如果一个SQL语句形如：SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] ORDER BY [sort] LIMIT [offset],[LIMIT]; 　　　　　　这个SQL语句优化比较简单，在[sort]这个栏位上建立索引即可。 　　　　b. WHERE + ORDER BY + LIMIT组合的索引优化 　　　　　　如果一个SQL语句形如：SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] WHERE [columnX] = [VALUE] ORDER BY [sort]

1、数据库的索引有哪几种？ https://www.cnblogs.com/sessionbest/articles/8689255.html 2、在一个千万级的数据库查寻中，如何提高查询效率？ ： https://www.cnblogs.com/Can-daydayup/p/8463877.html 3、使用SQL语句查询重复的数据有哪些？ https://www.cnblogs.com/Can-daydayup/p/10454336.html 使用SQL删除多余的重复数据，并保留Id最小的一条唯一数据： DELETE FROM brand WHERE Id NOT IN (SELECT Id FROM (SELECT MIN(Id) AS Id FROM brand GROUP BY brandName) t) 在一个千万级的数据库查寻中，如何提高查询效率？ 1 ）数据库设计方面： a、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 b、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id from t

导读 解决Oracle临时表空间过大有两种方法，方法一增加临时表空间的大小，方法二重建临时表空间，解决临时表空间过大的问题。。 方案一：增加临时表空间的大小 --1.临时表空间的使用情况题 SELECT D.tablespace_name, SPACE "SUM_SPACE(M)", blocks "SUM_BLOCKS", used_space "USED_SPACE(M)", Round(Nvl(used_space, 0) / SPACE * 100, 2) "USED_RATE(%)", SPACE - used_space "FREE_SPACE(M)" FROM (SELECT tablespace_name, Round(SUM(bytes) / (1024 * 1024), 2) SPACE, SUM(blocks) BLOCKS FROM dba_temp_files GROUP BY tablespace_name) D, (SELECT tablespace, Round(SUM(blocks * 8192) / (1024 * 1024), 2) USED_SPACE FROM v$sort_usage GROUP BY tablespace) F WHERE D.tablespace_name = F.tablespace(+) AND D

1. 原始单据与实体之间的关系 可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下，它们是一对一的关系：即一张原始单据对应且只对应一个实体。在特殊情况下，它们可能是一对多或多对一的关系，即一张原始单证对应多个实体，或多张原始单证对应一个实体。 这里的实体可以理解为基本表。明确这种对应关系后，对我们设计录入界面大有好处。 〖例1〗：一份员工履历资料，在人力资源信息系统中，就对应三个基本表：员工基本情况表、社会关系表、工作简历表。这就是“一张原始单证对应多个实体”的典型例子。 2. 主键与外键 一般而言，一个实体不能既无主键又无外键。在E—R 图中, 处于叶子部位的实体, 可以定义主键，也可以不定义主键(因为它无子孙), 但必须要有外键(因为它有父亲)。 主键与外键的设计，在全局数据库的设计中，占有重要地位。当全局数据库的设计完成以后，有个美国数据库设计专家说：“键，到处都是键，除了键之外，什么也没有”，这就是他的数据库设计经验之谈，也反映了他对信息系统核心(数据模型)的高度抽象思想。 因为：主键是实体的高度抽象，主键与外键的配对，表示实体之间的连接。 3. 基本表的性质 基本表与中间表、临时表不同，因为它具有如下四个特性： 原子性。基本表中的字段是不可再分解的。 原始性。基本表中的记录是原始数据（基础数据）的记录。 演绎性。由基本表与代码表中的数据，可以派生出所有的输出数据。 稳定性