1.功能须要 完毕列表排序上移,下移,置顶功能.效果例如以下图所看到的: 2设置思路 设置一个rank为之间戳,通过选择上移,就是将本记录与上一条记录rank值交换,下移就是将本条记录与下一条记录rank值交换.置顶就是将本记录与rank值最小的记录交换 3.表数据结构 选择mysql记录上一条,下一条sql语句 SELECT * FROM user ORDER BY rank ASC +----+------+---------+ | ID | rank | name | +----+----

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

一张自增表里面总共有 7 条数据,删除了最后 2 条数据,重启 MySQL 数据库,又插入了一条数据,此时 id 是几? 一般情况下,我们创建的表的类型是InnoDB,如果新增一条记录(不重启mysql的情况下),这条记录的id是8:但是如果重启(文中提到的)MySQL的话,这条记录的ID是6.因为InnoDB表只把自增主键的最大ID记录到内存中,所以重启数据库或者对表OPTIMIZE操作,都会使最大ID丢失. 但是,如果我们使用表的类型是MylSAM,那么这条记录的ID就是8.因为MylSAM

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

前段时间搞优化,最后瓶颈发现都在数据库单点上. 问DBA,给我的写入答案是在1W(机械硬盘)左右. 联想起前几天infoQ上一篇文章说他们最好的硬件写入速度在2W后也无法提高(SSD硬盘) 但这东西感觉从来没证实过,故一时兴起,弄台虚拟机压测起来.   想搞清下面的问题:   1,mysql支撑多少连接数? 2,写入瓶颈到底是多少? 3,求QPS   畅想:  足够的CPU, load>远小于核数*2 足够的内存, 基本只用到物理内存 瓶颈在硬盘,写入速度应该能到90-100M/S(机械硬盘,7

windows下配好MYSQL 环境变量,cmd 然后: mysqldump -uroot -p123 [数据库名]--where "1=1 limit 100" --lock-all-table > F:\backup.sql

原文:http://blog.csdn.net/tomcat_2014/article/details/53377924 delimiter $$ create procedure myproc () begin declare num int ; ; do INSERT INTO rd_user (user_name, add_time, MOBILE_PHONE) VALUES (CONCAT('test',num), now(), NULL); ; end while ; end$$ --

本例代码下载:https://files.cnblogs.com/files/xiandedanteng/InsertMillionComparison20191012.rar 环境依然和原来一样. 代码稍改了改: package com.hy.action; import java.io.Reader; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.ArrayList; import java.util.Calendar; import

第一种方法 SELECT * from a where id = (SELECT max(id) FROM a); 第二种方法: select * FROM 表名 ORDER BY id DESC LIMIT , ; 原文:https://blog.csdn.net/qq_42952331/article/details/85888824

当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能.这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库.希望下面的这些优化技巧对你有用. 1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存.这是提高性最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据库引擎处理的.当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了. 这里最主要

今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显.关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情.   当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能.这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库.希望下面的这些优化技巧对你有用. 1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存.这是提高性最有效的方法之一,而且这是

今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显.关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情.     当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能.这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库.希望下面的这些优化技巧对你有用. 1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存.这是提高性最有效的方法之一,而且

原文:http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/6207801 今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显.关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情.当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能.这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库.希望下面的这些优化技

当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能.这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库.希望下面的这些优化技巧对你有用. 1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存.这是提高性最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据库引擎处理的.当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了. 这里最主要

1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存.这是提高性最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据库引擎处理的.当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了. 这里最主要的问题是,对于程序员来说,这个事情是很容易被忽略的.因为,我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存.请看下面的示例: 复制代码 代码如下: // 查询缓存不开启 $r = mysql_query("SELECT usern

当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能.这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库.希望下面的这些优化技巧对你有用. 1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存.这是提高性最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据库引擎处理的.当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了. 这里最主要

今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显.关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情. 当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能.这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库.希望下面的这些优化技巧对你有用. 1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存.这是提高性最有效的方法之一,而且这是被M

1.1需求 数据库300 万条用户数据 ,遍历获取所有用户, 各种组合关联, 获取到一个新的json ,存到redis 上. 1.2 难点 数据库比较多, 不可能单线程查询所有的数据到内存. 1.3解决办法 多线程读取, 生产者 每次获取200 条数据, 消费者去消费.(这里 主要是根据MySQL分页去获取下一个200 条数据) 1.4 代码 1.4.1 调用方法 /** * 线程启动 */ public void update() { //redis操作类 HashRedisUtil redi

方法一:存储过程 1.存储过程如下: delimiter $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS data CREATE PROCEDURE data(in i int) BEGIN DO INSERT INTO goods VALUES('','锤子手机',i); ; END WHILE; end $$ ; call proll(@id); 2.执行存储过程前将表中的数据清空 3)存储过程执行的时间需要:0.312秒 4)执行存储过程后,查看表中数据,如下图: 问题:goods

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1. 背景 项目中有1000万条历史案卷,为某地方坐标系数据,我们的真实需求是将地方坐标系坐标反转成WGS84坐标,如果现在需要将其转换成百度坐标系数据.常规方案是先建立好整个该市的本地坐标和百度坐标之间的控制点库后再进行转换.但是在具体实施中发现转换特别慢,由于控制点库也有200多万条记录,大概一个点需要一秒钟才能转换完. 2.将Update变成Insert关键字段值

我用到的数据库为,mysql数据库5.7版本的 1.首先自己准备好数据库表 其实我在插入1000万条数据的时候遇到了一些问题,现在先来解决他们,一开始我插入100万条数据时候报错,控制台的信息如下: com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (4232009 > 4194304). You can change this value on the server by setting the max_al