mysql update语句

创建视图 create view student_view as select student.name from student create view 视图名 as select 语句 注意事项： select 不能引用系统或者用户变量 select 语句不能包含from子句中的子查询 select 语句不能引用预处理语句参数 查看视图 describe student_view 修改视图 alter view 视图名 as select 语句 修改视图的内容，视图其实是虚拟表，实际数据来自于基本表，所以通过插入，修改，删除操作更新视图表中的数据，实际上是在更新视图所引用的基本表的数据。 对视图的修改就是对基本表的修改，因此修改时，要满足基本表的数据定义。 某些视图表是可更新的，也就是说，可以使用update ,delete ,insert等语句更新基本表的内容，对于可更新的视图，视图中的行和基本表之间必须具有一一对应的关系。 来源： CSDN 作者： 一只胖 链接： https://blog.csdn.net/qq_43718718/article/details/103457214

MySQL授权系统主要通过五个表（user、db、host、tables_priv和columns_priv）来实现，其中用于访问数据库的各种用户信息都保存在mysql库的user表中。账户权限信息被存储在mysql数据库的user、db、host、tables_priv、columns_priv和procs_priv表中。 user表——该表决定是否允许用户连接到服务器。如果允许连接，权限字段则为该用户的全局权限。 db表——用于决定哪些用户可以从哪些主机访问哪些数据库。包含在db表中的权限适用于这个表标识的数据库。 host表——当您想在db表的范围之内扩展一个条目时，就会用到这个表。举例来说，如果某个db允许通过多个主机访问的话，那么超级用户就可以让db表内将host列为空，然后用必要的主机名填充host表。 tables_priv表——该表与db表相似，不同之处是它用于表而不是数据库。这个表还包含一个其他字段类型，包括timestamp和grantor两个字段，用于存储时间戳和授权方。在本文后面我们会对这个表做进一步的讲解。 columns_priv——该表作用几乎与db和tables_priv表一样，不同之处是它提供的是针对某些表的特定列的权限。 权限表的存取过程是： 1) 先从user表中的host、 user、 password这3个字段中判断连接的IP、用户名

我理解的left join 是讲两个或者两个以上的表通过left join连接起来进行查询操作。语句如下： SELECT*FROM table1 LEFT JOIN table2 ON table1.`ss` = table2.`ss` LEFT JOIN table3 on table2.`ss` = table3.·ss· 多张表查询以此类推。 其中未查询字段增加索引大大提高查询速度，但是 却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。 建立索引会占用磁盘空间的索引文件。 来源： CSDN 作者： 一只胡诌的开发猿 链接： https://blog.csdn.net/u014367706/article/details/53376365

前言: 我们都知道事务的几种性质，数据库为了维护这些性质，尤其是一致性和隔离性，一般使用加锁这种方式。同时数据库又是个高并发的应用，同一时间会有大量的并发访问，如果加锁过度，会极大的降低并发处理能力。所以对于加锁的处理，可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在。这里通过分析MySQL中InnoDB引擎的加锁机制，来抛砖引玉，让读者更好的理解，在事务处理中数据库到底做了什么。 #一次封锁or两段锁？ 因为有大量的并发访问，为了预防死锁，一般应用中推荐使用一次封锁法，就是在方法的开始阶段，已经预先知道会用到哪些数据，然后全部锁住，在方法运行之后，再全部解锁。这种方式可以有效的避免循环死锁，但在数据库中却不适用，因为在事务开始阶段，数据库并不知道会用到哪些数据。 数据库遵循的是两段锁协议，将事务分成两个阶段，加锁阶段和解锁阶段（所以叫两段锁） 加锁阶段：在该阶段可以进行加锁操作。在对任何数据进行读操作之前要申请并获得S锁（共享锁，其它事务可以继续加共享锁，但不能加排它锁），在进行写操作之前要申请并获得X锁（排它锁，其它事务不能再获得任何锁）。加锁不成功，则事务进入等待状态，直到加锁成功才继续执行。 解锁阶段：当事务释放了一个封锁以后，事务进入解锁阶段，在该阶段只能进行解锁操作不能再进行加锁操作。 事务 加锁/解锁处理 begin； insert into test .....

SQL 1 数据库的基本概念 DataBase：DB 数据的仓库。用于存储和管理数据的仓库 特点：①持久化存储数据，数据就是一个文件系统 ​ ②方便存储和管理数据 ​ ③使用了统一的方式操作数据库——SQL　 数据库软件 Oracle MySQL IBM DB２ Hive Facebook开发 基于Hadoop 类SQL语法 执行延迟高，适合处理大数据、对实时性要求低的场合 2 SQL 什么是SQL？ ​ *Sructured Query Language ：结构化查询语言 ​ *定义了所有关系型数据库的规则 SQL通用语法 SQL单行或多行书写，以==分号==结尾 MySQL不区分大小写，关键字建议大写 单行注释： -- 注释内容 多行注释： /* 注释内容 */ mysql> show databases; -- 注释内容 mysql> show databases; /* 注释内容 */ SQL 分类 DDL（Data Definition Language）数据定义语言 用来定义数据库对象：数据库、表、列等。 关键字：create、drop、alter等 DML（Data Manipulation Language）数据操作语言 用来对数据库中表的数据进行增删修改。 关键字：insert、deleta、update等 DQL（Data Query Language

此文是根据杨尚刚在【QCON高可用架构群】中，针对MySQL在单表海量记录等场景下，业界广泛关注的MySQL问题的经验分享整理而成，转发请注明出处。 杨尚刚，美图公司数据库高级DBA，负责美图后端数据存储平台建设和架构设计。前新浪高级数据库工程师，负责新浪微博核心数据库架构改造优化，以及数据库相关的服务器存储选型设计。 前言 MySQL数据库大家应该都很熟悉，而且随着前几年的阿里的去IOE，MySQL逐渐引起更多人的重视。 MySQL历史 1979年，Monty Widenius写了最初的版本，96年发布1.0 1995-2000年，MySQL AB成立，引入BDB 2000年4月，集成MyISAM和replication 2001年，Heikki Tuuri向MySQL建议集成InnoDB 2003发布5.0，提供了视图、存储过程等功能 2008年，MySQL AB被Sun收购，09年推出5.1 2009年4月，Oracle收购Sun，2010年12月推出5.5 2013年2月推出5.6 GA，5.7开发中 MySQL的优点 使用简单 开源免费 扩展性“好”，在一定阶段扩展性好 社区活跃 性能可以满足互联网存储和性能需求，离不开硬件支持 上面这几个因素也是大多数公司选择考虑MySQL的原因。不过MySQL本身存在的问题和限制也很多，有些问题点也经常被其他数据库吐槽或鄙视

在参与实际项目中，当 MySQL 表的数据量达到百万级时，普通的 SQL 查询效率呈直线下降，而且如果 where 中的查询条件较多时，其查询速度无法容忍。想想可知，假如我们查询淘宝的一个订单详情，如果查询时间高达几十秒，这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高 SQL 语句查询效率，显得十分重要。 查询速度慢的原因 1、没有索引或者没有用到索引（这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷） 2、I/O 吞吐量小，形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大（可采用多次查询，其他的方法降低数据量） 7、锁或者死锁（这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷） 8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。 9、返回了不必要的行和列 10、查询语句不好，没有优化 30 种 SQL 查询语句的优化方法： 1、应尽量避免在 where 子句中使用 != 或者 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2、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： 1 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： 1

下面是一部分比较重要的建议： 1、选择正确的存储引擎 以 MySQL为例，包括有两个存储引擎 MyISAM 和 InnoDB，每个引擎都有利有弊。 MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用，但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段，整个表都会被锁起来，而别的进程，就算是读进程都无法操作直到读操作完成。另外，MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无比的。 InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎，对于一些小的应用，它会比 MyISAM 还慢。但是它支持“行锁” ，于是在写操作比较多的时候，会更优秀。并且，他还支持更多的高级应用，比如：事务。 2、优化字段的数据类型 记住一个原则，越小的列会越快。对于大多数的数据库引擎来说，硬盘操作可能是最重大的瓶颈。所以，把你的数据变得紧凑会对这种情况非常有帮助，因为这减少了对硬盘的访问。 如果一个表只会有几列罢了（比如说字典表，配置表），那么，我们就没有理由使用 INT 来做主键，使用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 会更经济一些。如果你不需要记录时间，使用 DATE 要比 DATETIME 好得多。当然，你也需要留够足够的扩展空间。 3、为搜索字段添加索引 索引并不一定就是给主键或是唯一的字段。如果在你的表中，有某个字段你总要会经常用来做搜索

当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在 千万级 以下，字符串为主的表在 五百万 以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量： 字段 尽量使用 TINYINT 、 SMALLINT 、 MEDIUM_INT 作为整数类型而非 INT ，如果非负则加上 UNSIGNED VARCHAR 的长度只分配真正需要的空间 使用枚举或整数代替字符串类型 尽量使用 TIMESTAMP 而非 DATETIME ， 单表不要有太多字段，建议在20以内 避免使用NULL字段，很难查询优化且占用额外索引空间 用整型来存IP 索引 索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在 WHERE 和 ORDER BY 命令上涉及的列建立索引，可根据 EXPLAIN 来查看是否用了索引还是全表扫描 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 值分布很稀少的字段不适合建索引，例如"性别"这种只有两三个值的字段 字符字段只建前缀索引 字符字段最好不要做主键 不用外键，由程序保证约束 尽量不用 UNIQUE

阿里云服务器安装mysql，部署javaweb项目 首先，记住centOS7之后的很多命令都和老版本不同，具体的下面会介绍； centos7不支持mysql，内部集成了mariadb，而安装mysql的话会和mariadb文件冲突，所以需要先卸载mariadb，以下为卸载mariadb，安装mysql的步骤： rpm -qa | grep mariadb（列出安装过的rpm） 卸载：rpm -e mariadb-libs-5.5.37-1.el7_0.x86_64 为了方便，下面centos7叫”新版本“，centos前的叫”老版本“； 开始安装mysql 首先：看下图： 1.检测以前有没有安装过数据库可以用以下命令来检测： rpm -qa | grep MySQL(旧版本) rpm -qa | grep -i mysql（新版本） 2.有的话就删除： rpm -e 加上文件名 yum remove 文件名（用这个卸载需谨慎，容易删掉其他配置文件！！下图就是警告） 如果出现出现有依赖无法删除就使用下面的命令强制删： rpm -e --nodeps 文件名 rpm -ev (文件名) --nodeps 3.接着可以去找安装包了，tar，rpm，yum安装三种方式选择，下面提供了一种yum+rpm的安装方式： 3.1：因为CentOS 7的yum源中默认是没有mysql的。所以