几个月没有更新笔记了,最近遇到一个坑爹的问题,顺道记录一下.. 需求是这样的:一次性修改上万条数据库. 项目是用MVC+linq的. 本来想着用 直接where() 1 var latentCustomerList = this.FindAll().Where(m => arrId.Contains(m.CustomerID.ToString())).ToList(); 这样子执行,意料之中的就是出错了,出啥错,自己试了就知道了.哈哈 想来就只有直接操作数据库了.第一次的想法,直接就是for拼接

一.sql中使用正则表达式 select name,email from user where email Regexp "@163[.,]com$"; sql语句中使用Regexp对性能影响较大. 二.使用Rand()函数获取随机数据 rand();随机数函数 1.随机排序 mysql> select * from hello order by rand(); 2.随机列抽取3条 mysql> select * from hello order by rand() lim

一:理解sql执行顺序 在sql中,第一个被执行的是from语句,每一个步骤都会产生一个虚拟表,该表供下一个步骤查询时调用,比如语句:select top 10 column1,colum2,max(column3) from user where id>1 group by column1,colum2 having count(column1)>1 order by colum2. sqlserver 2005 各个环节简单介绍: ()))<Top Num> <selec

一:理解sql执行顺序 在sql中,第一个被执行的是from语句,每一个步骤都会产生一个虚拟表,该表供下一个步骤查询时调用,比如语句:select top 10 column1,colum2,max(column3) from user where id>1 group by column1,colum2 having count(column1)>1 order by colum2. sqlserver 2005 各个环节简单介绍: (8)SELECT (9)DISTINCT  (11)&l

1.建立表索引 create index 索引名 on 表名(列名,列名); 2.删除表索引 drop index 索引名 on 表名; 3.查看表索引 select * from sysibm.sysindexes where tbname='表名';   ---表名区分大小写 或者在后台可以用: describe indexes for table 表名; 4.查看SQL语句执行计划 db2expln -d 库名 -f test.sql -t -g -z ";" > test

1.查询条件的先后顺序 有多个查询条件时,要把效率高能更精确筛选记录的条件放在后边.因为MySQL解析sql语句是从后往前的(不知是否准确). 例: select a.*,b.* from UsrInf a,OrgInf b where LogNam='njnydx9' and b.OrgId=a.blnorg SQL语句从后往前解析,把LogNam='njnydx9'换到后边,避免了更多结果集的连接,提高了执行效率 2.in的效率问题 看网上都说in相当于多个条件的or.实际测试后发现in的执

封装成存储过程,但是有点小问题,如果有弄好了的朋友可留言,谢谢了,我只提供了一个模版哈(也是我想实现的功能) create procedure paging_procedure ( @pageIndex int, -- 第几页 @pageSize int, -- 每页包含的记录数 @moreTable text,--查询哪个表(支持多表链接查询) ),--排序的字段 )-- asc还是desc排序 ) as begin select top (select @pageSize) * from (

1.执行SQL语句函数: int mysql_query(MYSQL* mysql, const char * query); query:所有的sql语句 2.例子: 向children表插入一条语句,查看sql语句改动的行数量. /* * MysqlQuery.c * * Created on: Sep 8, 2013 * Author: root */ #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <mysql/mysq

真的,不管是程序中的代码可以重构优化,在SQL Server的语句,也是可以的.下面举个例子,在存储过程中,所传入的数据参数不能为空,另外在对数据表进行更新时,所更新的字段如果是空的话,就更新,如果传入的参数值与所更新的字段值相同,就不更新:刚开始所写的代码如下: 看到否,上面的程序,代码冗余而具逻辑也需要花上一些时间才能理解得了.先是获取所更新的字段值,然后判断该字段值是否为空,如果为空,还要判断所传入的参数值是否也为空,如果都不为空,才作更新动作.数据库字段值如果不为空,还要判所值入的值是否

要求:修改vaj表中的vaj02字段的值,vaj02字段的值=cag.cag03的值,vaj 表与 cag 表无直接关联 实现: update vaj set vaj02=c.cag03 from loc_fee_drg l inner join drg g on l.drg01=g.drg01 inner join cag c on g.cag01=c.cag01where vaj.vaj05=l.fee01 已知: vaj 表中的vaj05的值与loc_fee_drg表中的fee01字段的值

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   操作环境:AIX +11g+PLSQL 包含以下内容: 1.  SQL语句执行过程 2.  优化器及执行计划 3.  合理应用Hints 4.  索引及应用实例 5.   其他优化技术及应用 1.SQL语句执行过程 1.1 SQL语句的执行步骤 1)语法分析,分析语句的语法是否符合规范,衡量语句中各表达式的意义. 2)语义分析,检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在,且用户有相应的权限. 3)视图转换,将涉及视图的查

性能不理想的系统中除了一部分是因为应用程序的负载确实超过了服务器的实际处理能力外,更多的是因为系统存在大量的SQL语句需要优化. 为了获得稳定的执行性能,SQL语句越简单越好.对复杂的SQL语句,要设法对之进行简化. 常见的简化规则如下: 1)不要有超过5个以上的表连接(JOIN)2)考虑使用临时表或表变量存放中间结果.3)少用子查询4)视图嵌套不要过深,一般视图嵌套不要超过2个为宜. 连接的表越多,其编译的时间和连接的开销也越大,性能越不好控制. 最好是把连接拆开成较小的几个部分逐个顺序执行.

性能不理想的系统中除了一部分是因为应用程序的负载确实超过了服务器的实际处理能力外,更多的是因为系统存在大量的SQL语句需要优化. 为了获得稳定的执行性能,SQL语句越简单越好.对复杂的SQL语句,要设法对之进行简化. 常见的简化规则如下: 1)不要有超过5个以上的表连接(JOIN)2)考虑使用临时表或表变量存放中间结果.3)少用子查询4)视图嵌套不要过深,一般视图嵌套不要超过2个为宜. 连接的表越多,其编译的时间和连接的开销也越大,性能越不好控制. 最好是把连接拆开成较小的几个部分逐个顺序执行.

性能不理想的系统中除了一部分是因为应用程序的负载确实超过了服务器的实际处理能力外,更多的是因为系统存在大量的SQL语句需要优化. 为了获得稳定的执行性能,SQL语句越简单越好.对复杂的SQL语句,要设法对之进行简化. 常见的简化规则如下: 1)不要有超过5个以上的表连接(JOIN)2)考虑使用临时表或表变量存放中间结果.3)少用子查询4)视图嵌套不要过深,一般视图嵌套不要超过2个为宜.  连接的表越多,其编译的时间和连接的开销也越大,性能越不好控制. 最好是把连接拆开成较小的几个部分逐个顺序执行

原文出处 一.前言 很多数据库系统性能不理想是因为系统没有经过整体优化,存在大量性能低下的SQL 语句.这类SQL语句性能不好的首要原因是缺乏高效的索引.没有索引除了导致语句本身运行速度慢外,更是导致大量的磁盘读写操作,使得整个系统性能都受之影响而变差.解决这类系统的首要办法是优化这些没有索引或索引不够好的SQL语句. 本文讨论和索引相关的有关内容,以及通过分析语句的执行计划来讲述如何应用索引技术来优化SQL 语句.通过分析执行计划,读者可以检查索引是否有用,以及如何创建高效的索引.本文对数据库

mysql 多表 update 有几种不同的写法. 假定我们有两张表,一张表为Product表存放产品信息,其中有产品价格列Price:另外一张表是ProductPrice表,我们要将ProductPrice表中的价格字段Price更新为Price表中价格字段的80%. 在MySQL中我们有几种手段可以做到这一点,一种是update table1 t1, table2 ts ...的方式: UPDATE product p, productPrice pp SET pp.price = pp.p

减少查询的影响结果集,避免出现全表扫描. 影响结果集是SQL优化的核心.影响结果集不是查询返回的记录数,而是查询所扫描的结果数.通过Explain或Desc分析SQL,rows列的值即为影响结果集(还可以通过慢查询日志的Rows_examined后面的数字得到). 以下是我常用的一些SQL优化策略: 去掉不必要的查询和搜索.其实在项目的实际应用中,很多查询条件是可有可无的,能从源头上避免的多余功能尽量砍掉,这是最简单粗暴的解决方案. 合理使用索引和复合索引.建索引是SQL优化中最有效的手段.查找

Mysql跨表更新一直是大家所关心的话题,本文介绍mysql多表 update在实践中几种不同的写法 假定我们有两张表,一张表为Product表存放产品信息,其中有产品价格列Price:另外一张表是ProductPrice表,我们要将ProductPrice表中的价格字段Price更新为Price表中价格字段的80%. 在Mysql中我们有几种手段可以做到这一点,一种是update table1 t1, table2 ts ...的方式: UPDATE product p, productPri

mysql 多表 update 有几种不同的写法. 假定我们有两张表,一张表为Product表存放产品信息,其中有产品价格列Price:另外一张表是ProductPrice表,我们要将ProductPrice表中的价格字段Price更新为Price表中价格字段的80%. 在Mysql中我们有几种手段可以做到这一点,一种是update table1 t1, table2 ts ...的方式: UPDATE product p, productPrice pp SET pp.price = pp.p

一,缓存 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO. query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 MySQL Instance,主要用来缓存 MySQL 中的 ResultSet,也就是一条S

一,缓存 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO. query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 MySQL Instance,主要用来缓存 MySQL 中的 ResultSet,也就是一条S