条不重复的数据,使用以下: 秒以上 搜索Google,网上基本上都是查询max(id) * rand()来随机获取数据. SELECT * FROM `table` AS t1 JOIN (SELECT ROUND(RAND() * (SELECT MAX(id) FROM `table`)) AS id) AS t2 WHERE t1.id >= t2.id ; 万条的表,查询只需要0.01秒不到. 上面的语句采用的是JOIN,mysql的论坛上有人使用 SELECT * FROM `
如果ID是主键或者有索引,可以直接查找: 方法一: 查询上一条记录的SQL语句(如果有其他的查询条件记得加上other_conditions以免出现不必要的错误): select * from table_a where id = (select id from table_a where id < {$id} [and other_conditions] order by id desc limit 1
场景是从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中.当然,最直接的做法就是遍历MySQL数据,一条一条写入到Redis中.这样可能没什么错,但是速度会非常慢.而如果能够使MySQL的查询输出数据直接能够与Redis命令行的输入数据协议相吻合,可能就省事多了.根据测试800w的数据迁移,时间从90分钟缩短到2分钟.具体案例如下:MySQL数据表结构: CREATE TABLE events_all_time (id int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREM
前言 在项目中利用Dapper将JSON数据存储到MySQL数据库,结果发现JSON数据中的中文乱码,特此记录,希望对存储JSON的童鞋能有所帮助,文中若有错误之处,还望批评指正. Dapper获取JSON数据乱码(MySQL) 为了引出最终问题出在什么地方,我们重头开始进行讲解,首先我们给出如下测试实体以及在数据库中的表,如下: public class Test { public int Id { get; set; } public string Data { get; set; } }
MySql数据库如何根据时间查询前一天的数据?本文整理了几个解决方法,有需要的朋友参考下. 本节内容:用MySql怎么根据时间查询前一天的数据. 例1: 代码示例: select * from tt where f1=DATE_ADD(now(),INTERVAL -1 day) 例2: 代码示例: select * from tt where f1 between DATE_SUB(curdate(), INTERVAL 1 DAY) and current_date(); 例3,mysq
MySQL将表a中查询的数据插入到表b中 假设表b存在 insert into b select * from a; 假设表b不存在 create table b as select * from a; 扩展: 将b表中的某写字段值插入到a表中 insert into a (userID,userName) select b.userID,b.userName from tr_ajax_chat_messages; 将a表和b表userID相等的值保存到a表 update a set a.use
mysql根据查询结果批量更新多条数据(插入或更新) 1.1 前言 mysql根据查询结果执行批量更新或插入时经常会遇到1093的错误问题.基本上批量插入或新增都会涉及到子查询,mysql是建议不要对需要操作的表放入子查询条件中的,因此我们尽量避免子查询中涉及到需要操作的表,如果无法避免,则可以考虑用连接查询的方式进行. ERROR 1093 (HY000): You can't specify target table 'dir' for update in FROM clause 1.2 根
MySQL CPU 使用率高的原因和解决方法_产品性能_常见问题_云数据库 RDS 版-阿里云 https://help.aliyun.com/knowledge_detail/51587.html 常见原因 系统执行应用提交查询(包括数据修改操作)时需要大量的逻辑读(逻辑 IO,执行查询所需访问的表的数据行数),所以系统需要消耗大量的 CPU 资源以维护从存储系统读取到内存中的数据一致性. 本文通过一个简化的模型来说明系统资源.语句执行成本以及 QPS(Query Per Second 每秒执
参考网站:https://zhidao.baidu.com/question/201227796936321525.html 用SQL命令查看Mysql数据库大小 要想知道每个数据库的大小的话,步骤如下:1.进入information_schema 数据库(存放了其他的数据库的信息)use information_schema; 2.查询所有数据的大小:select concat(round(sum(data_length/1024/1024),2),'MB') as data from tab