产品生产过程中要记录产品在制作过程中的不良历史,即使在一个工序,也可以产生多条不良历史记录,所有的不良信息保存在B表中.假设产品在打包工序,存放打包工序成品参数记录的表A,数据是唯一的.但在打包过程中,产生的不良信息,可以有多条.然而,产品在当天的工序报表中,产品的最终不良信息,只是取最终的一次记录为结果.使用关联查询A表,带出的B表信息,只需要最后一条. 1.先从B表中只获取最新的结果集 select * from AkBadInput a where Id=(select MAX(Id) f

检查重复记录 -- 检查重复code1 select count(identity) num, identity from event_log where code='code1' order by num desc 删除重复记录 DELETE FROM event_log WHERE `code`='code1' AND identity IN ( SELECT identity from ( ) a ) AND id NOT IN ( SELECT keepId FROM ( ) b ) 其

select * from table where id in (select max(id) from table group by sku) 说明:id是自增序列,sku是表中的一个字段

从SQLSERVER/MYSQL数据库中随机取一条或者N条记录 很多人都知道使用rand()函数但是怎麽使用可能不是每个人都知道 建立测试表 USE [sss] GO ,NAME ) DEFAULT 'nihao') GO CREATE INDEX IX_RANDTEST_ID ON RANDTEST(ID) GO INSERT INTO RANDTEST DEFAULT VALUES SELECT * FROM RANDTEST 第一种写法:大家会想到ORDER BY NEWID() SET

最近遇到一个测试数据的需求,需要往一个表中插入4个来源的数据. 往orders 表中插入 来自 sql_person cm_user_car_model cm_sp_product_new 部分固定数据以及两个递增的时间数据 对于4的数据很好处理不过是时间处理,以及固定值的递增. 对于1,2,3部分,第一眼想到的是用cross join来去三个表的笛卡尔积,三个表各取一条拼合在一起插入 例如select a.*,b.*,c.*  from (select * from t1 where... l

最近在做接口测试的时候,测试数据是从数据库查询的,但是当需要并发多次去调用接口时,如果sql只是单纯的进行了limit取值,那并发的时候肯定会每条数据都一样. 因此,研究了下sql随机取一条数据的写法,从而用大量不同数据去进行并发的接口性能测试 原文:https://www.cnblogs.com/my_life/articles/7827233.html 三种方法: (1)ORDER BY RAND() 写法:SELECT * FROM 表A ORDER BY RAND() LIMIT 1 缺

随机获得Mysql数据表的一条或多条记录有很多方法,下面我就以users(userId,userName,password......)表(有一百多万条记录)为例,对比讲解下几个方法效率问题: select * from users order by rand() LIMIT 1 执行该sql语句,老半天没有反应,最后被迫手动停止执行,怎个伤人了得啊!后来我查了一下MYSQL手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在 ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被

一．Join语法概述 join 用于多表中字段之间的联系,语法如下: ... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona table1:左表:table2:右表. JOIN 按照功能大致分为如下三类: INNER JOIN(内连接,或等值连接):取得两个表中存在连接匹配关系的记录. LEFT JOIN(左连接):取得左表(table1)完全记录,无需关心右表(table2)中是否有对应匹配记录:有对应连接的记录会根据连接显示,没有

大家好,我是历小冰,今天我们来学习和吐槽一下 MySQL 的 Join 功能. 关于MySQL 的 join,大家一定了解过很多它的"轶事趣闻",比如两表 join 要小表驱动大表,阿里开发者规范禁止三张表以上的 join 操作,MySQL 的 join 功能弱爆了等等.这些规范或者言论亦真亦假,时对时错,需要大家自己对 join 有深入的了解后才能清楚地理解. 下面,我们就来全面的了解一下 MySQL 的 join 操作. 正文 在日常数据库查询时,我们经常要对多表进行连表操作来一次

概要 这篇博客是在上一篇博客Phantomjs+Nodejs+Mysql数据抓取(1.抓取数据) http://blog.csdn.net/jokerkon/article/details/50868880 后进行的第二部分,请各位读者在看这篇博客之前先浏览上一篇,因为这里面有部分代码会沿用到上一部分的抓取结果. 好,现在开始正式的抓取图片的讲解 首先,我们先来看看代码: var page =require('webpage').create(); var address='http://pro

即使你认为自己已对 MySQL 的 LEFT JOIN 理解深刻,但我敢打赌,这篇文章肯定能让你学会点东西! ON 子句与 WHERE 子句的不同 一种更好地理解带有 WHERE ... IS NULL 子句的复杂匹配条件的简单方法 Matching-Conditions 与 Where-conditions 的不同 关于 "A LEFT JOIN B ON 条件表达式" 的一点提醒 ON 条件("A LEFT JOIN B ON 条件表达式"中的ON)用来决定如何

http://www.oschina.net/question/89964_65912 ****************************************** 即使你认为自己已对 MySQL 的 LEFT JOIN 理解深刻,但我敢打赌,这篇文章肯定能让你学会点东西! ON 子句与 WHERE 子句的不同 一种更好地理解带有 WHERE ... IS NULL 子句的复杂匹配条件的简单方法 Matching-Conditions 与 Where-conditions 的不同 关于

转自http://www.oschina.net/question/89964_65912 觉得很有帮助,用来学习. 即使你认为自己已对 MySQL 的 LEFT JOIN 理解深刻,但我敢打赌,这篇文章肯定能让你学会点东西! ON 子句与 WHERE 子句的不同 一种更好地理解带有 WHERE ... IS NULL 子句的复杂匹配条件的简单方法 Matching-Conditions 与 Where-conditions 的不同 关于 “A LEFT JOIN B ON 条件表达式” 的一点

在平常开发中,去重复数据经常使用到,本人新手,接触Oracle也不久,开发中用到的小知识点,记录一下,老鸟可绕道,如果有写错的,请指正. 去重复记录可以使用distinct,当只查询一列数据时,可以轻松去掉重复的数据,当查询多列数据时,如果有一列的数据不相同,distinct则认为数据是不相同的,也就是数据将不会合并,这时类似是group by 某写字段的结果一样,此时的结果可能不是我们想要的.下面说下查询多列时去重复及合计重复记录的条数. 当做个不同的链接查询,得到的结果如下: select

MySQL能够承受上亿万条的数据量的架构 最近做的搜索引擎的数据量是越来越大估计了下在中国可能涉及到的1Kw的数据量,就全球来说也就是1K亿而已,最初是用的数据库是MySQL现在来说要做些优化,最终使用的两个方案很好用的. 1.读写分离: 2.纵向横向拆分库.表. MySQL的基本功能中包括replication(复制)功能.所谓replication,就是确定master以及与之同步的slave服务器,再加上slave将master中写入的内容polling过来更新自身内容的功能.这样slav

JOIN的含义就如英文单词"join"一样,连接两张表,大致分为内连接,外连接,右连接,左连接,自然连接.这里描述先甩出一张用烂了的图,然后插入测试数据. CREATE TABLE t_blog( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, title ), typeId INT ); SELECT * FROM t_blog; +----+-------+--------+ | id | title | typeId | +----+-------+----

表连接算法 Nested Loop Join(NLJ)算法: 首先介绍一种基础算法:NLJ,嵌套循环算法.循环外层是驱动表,循坏内层是被驱动表.驱动表会驱动被驱动表进行连接操作.首先驱动表找到第一条记录,然后从头扫描被驱动表,逐一查找与驱动表第一条记录匹配的记录然后连接起来形成结果表中的一条记.被驱动表查找完后再找驱动表的第二个记录,再从头扫描被驱动表,逐一查找与驱动表第二条记录匹配的记录,连接起来形成结果表中的一条记录.重复上述操作,直到驱动表的全部记录都处理完毕为止.这就是嵌套循环连接算法的

这篇博文讲述如何优化内循环的次数.内循环的次数受驱动表的记录数所影响,驱动表记录数越多,内循环就越多,连接效率就越低下,所以尽量用小表驱动大表.先插入测试数据. CREATE TABLE t1 ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, type INT ); SELECT COUNT(*) FROM t1; +----------+ | COUNT(*) | +----------+ | +----------+ CREATE TABLE t2 ( id INT

MySQL 数据库开发的 36 条军规 写在前面的话: 总是在灾难发生后,才想起容灾的重要性: 总是在吃过亏后,才记得曾经有人提醒过. (一)核心军规 (1)不在数据库做运算:cpu计算务必移至业务层 (2)控制单表数据量:单表记录控制在1000w (3)控制列数量:字段数控制在20以内 (4)平衡范式与冗余:为提高效率牺牲范式设计,冗余数据 (5)拒绝3B:拒绝大sql,大事物,大批量 (二)字段类军规 (6)用好数值类型 tinyint(1Byte) smallint(2Byte) medi

即使你认为自己已对 MySQL 的 LEFT JOIN 理解深刻,但我敢打赌,这篇文章肯定大致也许可能让你学会点东西! ON 子句与 WHERE 子句的不同 一种更好地理解带有 WHERE ... IS NULL 子句的复杂匹配条件的简单方法 Matching-Conditions 与 Where-conditions 的不同 关于 “A LEFT JOIN B ON 条件表达式” 的一点提醒 ON 条件(“A LEFT JOIN B ON 条件表达式”中的ON)用来决定如何从 B 表中检索数据