mysql update语句

2、复合查询 在进行复合查询时，为了体现外连接（left join、right join）和一般联合查询的区别，对student表增加了几条记录，而这几条记录在std_cur和course中都没有对应的记录。 2.1 多表联合查询 多表联合查询的逻辑处理过程如下所示： JOIN:prepare阶段 setup_tables()：对查询涉及的表，逐个查看是否存在，设置变量相应的值，为查询准备。 setup_fields()：对查询的字段进行检查，不同于之前1.1的检查，该过程中如果不指定具体数据表的字段的话，将会对所有查询的数据表进行检查。 setup_conds()：检查查询的where条件中字段是否存在，同样如果不指定具体数据表的字段，将会对所有查询的数据表进行检查。(sql_base.cc:8379) JOIN:optimize阶段 simplify_joins()：如果可以将外连接简化为内连接处理，那么简化为内连接处理。此外，如果查询为内连接或者外连接查询使用的表拒绝 NULL值，那么将ON条件添加到where条件中，将表的连接操作转化为联合查询处理。在该测试中，由于没有显示的JOIN ON操作，因此不做以上处理。 optimize_cond()：优化查询的where条件，对等值条件调用build_equal_items()（sql\sql_select.cc:8273

一，SQL语句性能优化 1， 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。 2，应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，创建表时NULL是默认值，但大多数时候应该使用NOT NULL，或者使用一个特殊的值，如0，-1作为默 认值。 3，应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符， MySQL只有对以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE。 4，应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件， 否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描， 可以 使用UNION合并查询： select id from t where num=10 union all select id from t where num=20 5，in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：Select id from t where num between 1 and 3 6，下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like ‘%abc%’ 或者select id from t where name like ‘%abc’若要提高效率，可以考虑全文检索

目录 python操作mysql mysql sql注入问题 问题描述 解决办法 增/删/改 查询 索引 基本概念 索引的原理 mysql索引种类 普通索引 唯一索引 联合索引 创建索引 正确使用索引 索引未命中 最左前缀 索引覆盖 explain 慢查询日志 基本概念 配置 python操作mysql mysql ''' mysql> select * from user_info; +----+------+----------+ | id | name | password | +----+------+----------+ | 1 | bigb | 123456 | +----+------+----------+ 1 row in set (0.00 sec) ''' import pymysql user_name = input('请输入用户名: ').strip() password = input('请输入密码: ').strip() # 连接数据库 conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='123', database='db3', charset='utf8' ) # 游标 cursor = conn.cursor() # 默认以元祖返回 # cursor = conn

目录 使用python 操作MySQL 先去客户端下载安装pymysql 模块: pip install pymysql sql注入问题 注入问题是指：通过输入特殊字符，让校验代码失效，从而通过验证。 解决方法： 对用户输入的内容进行过滤和规范 查 增 索引 作用：提高查询效率 本质：是一个特殊的文件 原理：B+树 分类： 索引的创建和删除 索引的优缺点： 不会命中索引的情况： 使用python 操作MySQL 先去客户端下载安装pymysql 模块: pip install pymysql import pymysql user = input('输入用户名：').strip() pwd = input('输入密码：').strip() 连接数据库用到的参数 conn = pymysql.connect(host='localhost', # 指定连接本地服务器 user='root', # 登录服务器 用的用户名 password='123', # 登录服务器用的密码 database='test', # 指定目标数据库 charset='utf8') # cursor = conn.cursor() # 调用conn.cursor()实例化一个对象命名为cursor，用于操作数据库。默认返回的值是元祖类型 cursor = conn.cursor(cursor=pymysql

1、MySQL的复制原理以及流程 (1)、复制基本原理流程 1. 主：binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句，放进master上的binlog中； 2. 从：io线程——在使用start slave 之后，负责从master上拉取 binlog 内容，放进 自己的relay log中； 3. 从：sql执行线程——执行relay log中的语句； (2)、MySQL复制的线程有几个及之间的关联 MySQL 的复制是基于如下 3 个线程的交互（ 多线程复制里面应该是 4 类线程）： 1. Master 上面的 binlog dump 线程，该线程负责将 master 的 binlog event 传到slave； 2. Slave 上面的 IO 线程，该线程负责接收 Master 传过来的 binlog，并写入 relay log； 3. Slave 上面的 SQL 线程，该线程负责读取 relay log 并执行； 4. 如果是多线程复制，无论是 5.6 库级别的假多线程还是 MariaDB 或者 5.7 的真正的多线程复制， SQL 线程只做 coordinator，只负责把 relay log 中的 binlog读出来然后交给 worker 线程， woker 线程负责具体 binlog event 的执行； (3)

MySQL性能 最大数据量 最大并发数 查询耗时0.5秒 实施原则 数据表设计 数据类型 避免空值 text类型 索引优化 索引分类 优化原则 SQL优化 分批处理 不做列运算 避免Select * 操作符<>优化 OR优化 IN优化 LIKE优化 JOIN优化 LIMIT优化 其他数据库   博主负责的项目主要采用阿里云数据库MySQL，最近频繁出现慢SQL告警，执行时间最长的竟然高达5分钟。导出日志后分析，主要原因竟然是 没有命中索引和没有分页处理 。其实这是非常低级的错误，我不禁后背一凉，团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中，总结了一些经验分享给大家，如果有错误欢迎批评指正。 MySQL性能 最大数据量    抛开数据量和并发数，谈性能都是耍流氓 。MySQL没有限制单表最大记录数，它取决于操作系统对文件大小的限制。 文件系统 单文件大小限制 FAT32 最大4G NTFS 最大64GB NTFS5.0 最大2TB EXT2 块大小为1024字节，文件最大容量16GB；块大小为4096字节，文件最大容量2TB EXT3 块大小为4KB，文件最大容量为4TB EXT4 理论可以大于16TB 《阿里巴巴Java开发手册》提出单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB，才推荐分库分表。性能由综合因素决定，抛开业务复杂度，影响程度依次是硬件配置、MySQL配置

1.ROWNUM的使用——TOP-N分析 使用SELECT语句返回的结果集，若希望按特定条件查询前N条记录，可以使用伪列ROWNUM。 ROWNUM是对结果集加的一个伪列，即先查到结果集之后再加上去的一个列 (强调：先要有结果集)。简单的说ROWNUM是符合条件结果的序列号。它总是从1开始排起的。 使用ROWNUM时，只能使用<、<=、!=符号。 举例： student(学生)表，表结构为： ID char(6) --学号 name VARCHAR2(10) --姓名 --建表 create table student (ID char(6), name VARCHAR2(10)); --添加测试记录 insert into student values('200001','张一'); insert into student values('200002','王二'); insert into student values('200003','李三'); insert into student values('200004','赵四'); commit; --测试 SQL> select * from student; ID NAME ------ ------------------------ 200001 张一 200002 王二 200003 李三 200004 赵四 ⑴

<?php header("Content-type:text/html;charset:utf-8"); if ($_FILES["file"]["error"]>0) { echo $_FILES["file"]["error"]."<br>"; } else { echo " 文件名 :".$_FILES["file"]["name"]."<br>"; echo " 类型 :".$_FILES["file"]["type"]."<br>"; echo " 大小 :".$_FILES["file"]["size"]."<br>"; echo " 临时位置 :".$_FILES["file"]["tmp_name"]."<br>";} echo " 文件后缀名 :".@end(explode(".",$_FILES["file"]["name"])); ?> explode( 标识 , 字符串 ), 按照标识将字符串分割为数组 explode(".","test.te.png") == array("test","te","png"); end( 数组 ) 取出数组中最后一个值 . 上传文件完整代码 html: <!DOCTYPE html> <html> <head> <title></title> <meta charset="utf-8"> </head> <body>

import pymysql 连接数据库方法1： ip ="192.168.xx.xx" user = 'jxz' password="123456" db='jxz' port=3306 charset='utf8' conn = pymysql.connect(host=ip,user=user,password=password,db=db,port=port,charset=charset,autocommit=True)　　#建立连接 cur = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) 　　 # 游标(输出的是个字典形式) sql = 'select * from app_myuser limit 5;' cur.execute(sql) 　　 # 执行sql语句，insert 、update 、delete all = cur.fetchall() 　　 # 打印全部 one = cur.fetchone() 　　 # 打印一行 many = cur.fetchmany(2) 　　# 输入几行打印几行 cur.close() # 关闭游标 conn.close() # 关闭链接 print(one) print(many) print(all) 连接数据库方法2： def op_mysql(sql): 　　db_info = {

目录 昨天回顾： 1. 表的操作： 增： create table 表名( 字段名 字段类型 [字段的约束], 字段名 字段类型 [字段的约束], ....... )charset=utf8; 字段类型： 数字： 整数 tinyint smallint int （***************************） mediumint bigint 区别： 取值的范围不一样 加上unsigned， 代表只能取整数 浮点数 float double decimal(10,5) 如果，保存的是工资类型的话，我们推荐使用decimal 字符串类型： char() varchar() 区别： 1.char(4) ‘ab ’----》占4个字节,剩余的不足的字节使用空字节来补充， 身份证， 手机号， md5密码 2.varchar(4) ‘ab’ ----》 占3个字节,其中有两个字节是自己本身的大小， 还有一个是记录字节大小的 时间日期类型： datetime(*******************8**) 年月日 时分秒 枚举： gender enum('male', 'female') default 'male' 列的约束 （可选的参数）： not null :不能为null auto_increment： 自增 primary key：主键索引 加快查询速度 default