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mysql的多字段like优化有什么好办法没?比如用户模糊查找,需要like 姓名,昵称,手机号,备注,地址之类的,怎么样优化效率能高一点呢?
@[toc] mysql多字段分组 group by 语法 分组查询是对数据按照某个或多个字段进行分组,MYSQL中使用group by关键字对数据进行分组,基本语法形式为: [GROUP BY 字段][HAVING <条件表达式>] 多字段分组 使用GROUP BY可以对多个字段进行分组,GROUP
GaussDB(DWS)字段设计规则 选择数据类型 在字段设计时,基于查询效率的考虑,一般遵循以下原则: 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时,在满足业务精度的情况下,选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时,表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。
数据库对象设计 Database和Schema设计 表设计 字段设计 约束设计 视图和关联表设计 父主题: 开发设计建议
comment '修改后的表的注释'; 1 修改字段的注释 alter table student modify column name varchar(20) comment '修改后的字段注释'; --注意:字段名和字段类型照写就行 123 查看注释 查看表注释的方法 --在生成的SQL语句中看
RDS for MySQL增加表字段后出现运行卡顿现象 故障描述 当给RDS for MySQL实例的表中增加一个字段,出现系统无法访问的现象。 解决方案 因增加表字段而引起数据库出现性能问题,有可能是未对新增字段添加索引,数据量大导致消耗了大量的CPU资源。为此,提出如下建议恢复数据库性能。
系统只要能从数据库连接池获取到一个数据库连接,就能执行CRUD。可通过数据库连接将待执行SQL发给MySQL。 大部分 crud boy只知道: 执行insert语句后,在表里会多条数据 执行update后,会更改表数据 执行delete后,会删除表里数据 执行select后,会查询表里数据出来
组条件的仔细设计,能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择分布方案 表的分布方式的选择如表2 表的分布方式及使用场景所示。 表1 表的分布方式及使用场景 分布方式 描述 适用场景 Hash 表数据通过Hash方式散列到集群中的所有DN上。 数据量较大的事实表。 Replication
CHARSET=utf8;这里也要提醒下,默认值一定要和字段类型匹配,比如说某个字段表示状态值,可能取值 1、2、3... 那这个字段推荐使用 tinyint 类型,而不应该使用 char 或 varchar 类型。笔者结合个人经验,总结下关于默认值使用的几点建议:非空字段设置默认值可以预防插入报错。默认值同样可设置在可为
个字节。 l.将过大字段拆分到其他表中。 m.禁止在数据库中使用VARBINARY、BLOB存储图片、文件等 8.适当建立索引 非唯一索引必须按照“idx_字段名称_字段名称[_字段名]”进行命名。 唯一索引必须按照“uniq_字段名称_字段名称[_字段名]”进行命名。 索引名称必须使用小写。
初始化sort_buffer,确定放入name、city、age这三个字段; 从索引city找到第一个满足city='杭州’条件的主键id,也就是图中的ID_X; 到主键id索引取出整行,取name、city、age三个字段的值,存入sort_buffer中; 从索引city取下一个记录的主键id;
唯一约束 【关注】行存表与列存表都支持唯一约束。 【建议】从命名上明确标识唯一约束,例如,命名为“UNI+构成字段”。 主键约束 【关注】行存表与列存表都支持主键约束。 【建议】从命名上
剔除关系不密切的字段字段命名要有规则及相对应的含义(不要一部分英文,一部分拼音,还有类似a.b.c这样不明含义的字段)字段命名尽量不要使用缩写(大多数缩写都不能明确字段含义)字段不要大小写混用(想要具有可读性,多个英文单词可使用下划线形式连接)字段名不要使用保留字或者关键字保持字段名和类型
concat() 2、concat_ws() 3、group_concat()Mysql 有函数可以对字段进行拼接concat()将多个字段使用空字符串拼接为一个字段mysql> select concat(id, type) from mm_content limit 10;
【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步,客户业务类型是决定表的存储类型的主要因素,表存储类型的选择依据请参考表1。 表1 表的存储类型及场景 存储类型 适用场景 行存 点查询(返回记录少,基于索引的简单查询)。 增、删、改操作较多的场景。 选择分区方案 当表中的数据量很大时,应当对表进行分区,一般需要遵循以下原则:
支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计,能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步,客户业务类型是决定表的存储类型的主要因素,表存储类型的选择依据请参考表1。 表1 表的存储类型及场景 存储类型 适用场景 行存
问题描述 测试表如下: 上面的日期是精确到日的,我现在要按照年月来将上表的数据分组统计,并求出number的平均值。 例:查出wellid='001’每月的number平均值 sql语句 关键词:日期字段得用模糊查询 SELECT avg( number ), date_format(
关联条件和分组条件的仔细设计,能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择分布方案 表的分布方式的选择如表1所示。 表1 表的分布方式及使用场景 分布方式 描述 适用场景 Hash 表数据通过Hash方式散列到集群中的所有DN上。 数据量较大的事实表。 Replication
视图和关联表设计 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系,否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 【建议】表之间的关联字段应该尽量少。
新增数据表和字段是很常见的,在如果表已经存在或者字段存在时就会报错, 在升级程序时往往是一大堆的sql语句,而单一的sql语句是没法在新增时判断表或字段是否存在的,必须写成存储过程 下面是一个存储过程的例子 CREATE PROCEDURE `add_col_homework`()--