如何合理使用数据库冗余字段的方法

在实际项目中,当数据库的数据达到千万级别时候,普通查询效率直线下降,而且当使用的where条件较多,其查询效率是让人无法容忍的.假如一个taobao订单查询详情要几十秒,可想而知的用户体验是多差. 下面是一些优化方法: 一.数据库设计方面 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,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 w

什么是窗口函数? 一个窗口函数在一系列与当前行有某种关联的表行上执行一种计算.这与一个聚集函数所完成的计算有可比之处.但是窗口函数并不会使多行被聚集成一个单独的输出行,这与通常的非窗口聚集函数不同.取而代之,行保留它们独立的标识.在这些现象背后,窗口函数可以访问的不仅仅是查询结果的当前行. 可以访问与当前记录相关的多行记录: 不会使多行聚集成一行, 与聚集函数的区别: 窗口函数语法 窗口函数跟随一个 OVER 子句, OVER 子句决定究竟查询中的哪些行被分离出来由窗口函数处理. 可以包含分区

本文实例为大家分享SQL SERVER数据库备份的具体代码,供大家参考,具体内容如下 /** 批量循环备份用户数据库,做为数据库迁移临时用 */ SET NOCOUNT ON DECLARE @d varchar(8) DECLARE @Backup_Flag NVARCHAR(10) SET @d=convert(varchar(8),getdate(),112) /***自定义选择备份哪些数据库****/ --SET @Backup_Flag='UserDB' -- 所用的用户数据库 SET

MySQL 的CAST()和CONVERT()函数可用来获取一个类型的值,并产生另一个类型的值. 两者具体的语法如下: CAST(value as type); CONVERT(value, type); 就是CAST(xxx AS 类型), CONVERT(xxx,类型). 可以转换的类型是有限制的.这个类型可以是以下值其中的一个: 二进制,同带binary前缀的效果 : BINARY 例如:当使用 like 模糊搜索日期类型的字段时 语句应该是 Create_Time like binary

sql为主干为什么我这样理解: 单从技术角度来说 关系型网格 充分的体现了现实事务 对事务,审计,闪存等等对数据的重视所以如何一些特别主要的数据,一定要放到sql里面.一个系统里面至少有用户信息是重要的数据. 所以sql必须有,而且数据存储的主干 什么时候引入nosql 先看看sql - > sql + nosql的过程. https://www.jb51.net/article/79236.htm 为什么要使用NoSQL 这些nosql? 对java语言而言: redis:用于缓存 - 读速度

DML(Data Manipulation Language): 它们是SELECT.UPDATE.INSERT.DELETE,就象它的名字一样,这4条命令是用来对数据库里的数据进行操作的语言 DDL(Data Definition Language): DDL比DML要多,主要的命令有CREATE.ALTER.DROP等,DDL主要是用在定义或改变表(TABLE)的结构,数据类型,表之间的链接和约束等初始化工作上,他们大多在建立表时使用 DCL(Data Control Language):

一.内置函数 1.数学函数 rand() round(num) ceil(num) floor(num) 随机 四舍五入 向上取整 向下取整 2.字符串函数 length() 字节长度 char_length() 字符长度 ucase() 大写 lcase() 小写 concat(字符,-,字符n) 连接字符串 replace(字符串,旧字符,新字符)字符串替换 截取字符串 left(字符串,截取长度) right(字符串,截取长度) substring(字符串,开始位置,截取长度) #包含开始