mysql怎么查一个数据库下有哪些表

mysql怎么查一个数据库下有哪些表

show tables即为显示当前资料库中所有的表。又如：

mysql> use mysql

Database changed

mysql> show tables;

+---------------------------+

| Tables_in_mysql |

+---------------------------+

| columns_priv |

| db |

| event |

| func |

| general_log |

| help_category |

| help_keyword |

| help_relation |

| help_ic |

| innodb_index_stats |

| innodb_table_stats |

| ndb_binlog_index |

| plugin |

| proc |

| procs_priv |

| proxies_priv |

| servers |

| slave_master_info |

| slave_relay_log_info |

| slave_worker_info |

| slow_log |

| tables_priv |

| time_zone |

| time_zone_leap_second |

| time_zone_name |

| time_zone_transition |

| time_zone_transition_type |

| user |

+---------------------------+

28 rows in set (005 sec)

这个是显示“mysql”这个资料库中的所有的表，一共有28张。

mysql怎么检视资料库有哪些表

show databases;--先检视有哪些资料库

use 资料库名;--指定某个资料库

show tables;--检视这个资料库的全部表格

sybase 检视资料库下有哪些表

你好

你可以用客户端工具如sybase central 检视

或者通过查询系统表sysobjects来检视

语法

1

select from sysobjects

怎样检视mysql里有哪些资料库

mysql -u使用者名称 -p密码 登陆之后，用show databases命令即可检视到mysql里面有哪些资料库。

mysql 资料库表关系有哪些

关系型资料库表与表之间的三种关系 一、一对一关系：

定义：有两个表，在第一个表中的某一行只与第二个表中的一行相关，同时第二个表中的某一行，也只与第一个表中的一行相关，我们称这两个表为一对一关系。

二、一对多关系：

定义：有多张表，第一个表中的行可以与第二个表中的一到多个行相关联，但是第二个表中的一行只能与第一个表中的一行相关联。

三、多对多关系：

定义：有两个表，第一个表的一行可以与第二个表中的一到多个行相关联，同时，第二个表中的一行可以与第一个表中的一到多个行相关联

mysql怎么把一个数据库的表复制到另外一个数据库

mysqldump -u 使用者名称 -p -database 资料库名 > D:abcsql

mysql -u 使用者名称 -p --database 资料库名 < D:abcsql

输入命令以后才会提示你输入密码的,输入命令的时候不需要输入密码

mysql 资料库服务有哪些

增删改查（insert delete update select）

mysql资料库查询某个表有哪些栏位

SHOW COLUMNS FROM 表

这个命令就可以查询出具体有哪些栏位了

mongodb查询资料库有哪些表

dbfoofind()count()

dbfoofind()limit(n) 根据条件查询资料并返回指定记录数

dbfoofind()skip(n)

dbfoofind()sort() 查询排序

dbfoofindOne([query]) 根据条件查询只查询一条资料

dbfoogetDB() get DB object associated with collection 返回表所属的库

dbfoogetIndexes() 显示表的所有索引

dbfoogroup( { key : , initial: , reduce : [, cond: ] } ) 根据条件分组

dbfoomapReduce( mapFunction , reduceFunction , <optional params> )

dbfooremove(query) 根据条件删除资料

dbfoorenameCollection( newName ) renames the collection 重命名表

dbfoosave(obj) 储存资料

dbfoostats() 查看表的状态

dbfoostorageSize() - includes free space allocated to this collection 查询分配到表空间大小

dbfoototalIndexSize() - size in bytes of all the indexes 查询所有索引的大小

dbfoototalSize() - storage allocated for all data and indexes 查询表的总大小

dbfooupdate(query, object[, upsert_bool]) 根据条件更新资料

dbfoovalidate() - SLOW 验证表的详细资讯

dbfoogetShardVersion() - only for use with sharding

检视sqlserver资料库有哪些表

--查询资料库里所有表名和栏位名的语句

--SQL 查询所有表名：

SELECT NAME FROM SYSOBJECTS WHERE TYPE='U'

SELECT FROM INFORMATION_SCHEMATABLES

--查询表的所有栏位名：

SELECT NAME FROM SYSCOLUMNS WHERE ID=OBJECT_ID(' 表名' )

SELECT FROM INFORMATION_SCHEMATABLES

SELECT FROM INFORMATION_SCHEMAVIEWS

SELECT FROM INFORMATION_SCHEMACOLUMNS

---------以下为其他资料库查询表----------

--ORACLE 检视所有表名:

SELECT TABLE_NAME FROM USER_TABLES

--ACCESS 检视所有表名：

SELECT NAME FROM MSYSOBJECTS WHERE TYPE=1 AND FLAGS=0

--MSYSOBJECTS 是系统物件，预设情况是隐藏的。通过工具、选项、检视、显示、系统物件可以使之显示出来。

以下为样例：

……

type tab_partition_name is table of all_ind_partitionspartition_name%type;

type tab_index_name is table of all_indexesindex_name%type;

type tab_last_analyzed is table of all_indexeslast_analyzed%type;

vt_partition_name tab_partition_name;

vt_index_name tab_index_name;

vt_last_analyzed tab_last_analyzed;

begin

o_err := 'Successfully!';

v_owner := upper(rtrim(i_owner));

v_tablename := upper(rtrim(i_tablename));

-- select indexes of the table to rebuild

-- Command: alter index <index name> rebuild [partition <partition name>] online;

select aindex_name,bpartition_name,alast_analyzed

bulk collect into vt_index_name,vt_partition_name,vt_last_analyzed

from all_indexes a,all_ind_partitions b

where atable_owner=v_owner

and atable_name=v_tablename

and aowner=bindex_owner(+)

and aindex_name=bindex_name(+);

if vt_index_nameFIRST IS NULL OR vt_index_nameFIRST=0 THEN

-- 'No index to rebuild!'

o_err := 'The table of ['||v_owner||''||v_tablename||'] has not any index to rebuild!';

RETURN;

END IF;

for i_index in vt_index_nameFIRSTvt_index_nameLAST loop

if vt_partition_name(i_index) is null or length(trim(vt_partition_name(i_index)))=0 then

-- can not rebuild online in store procedure

if vt_last_analyzed is null then

v_execsql := 'alter index '||v_owner||''||vt_index_name(i_index)||' rebuild online';

else

v_execsql := 'alter index '||v_owner||''||vt_index_name(i_index)||' rebuild compute statistics online';

end if;

o_err := 'Alter index ['||v_owner||''||vt_index_name(i_index)||'] rebuild failed!';

else

if vt_last_analyzed is null then

v_execsql := 'alter index '||v_owner||''||vt_index_name(i_index)||' rebuild partition '||vt_partition_name(i_index)||' online';

else

v_execsql := 'alter index '||v_owner||''||vt_index_name(i_index)||' rebuild partition '||vt_partition_name(i_index)||' compute statistics online';

end if;

o_err := 'Alter index ['||v_owner||''||vt_index_name(i_index)||':'||vt_partition_name(i_index)||'] rebuild failed!';

end if;

begin

execute immediate v_execsql;

exception

when others then

o_err := o_err||chr(10)||sqlerrm;

return;

end;

end loop;

……

认要显示15条数据，因此，我们先从数据库取开始的15条数据显示在页面。后面新加载的数据，我们也按每次15条的方式展示。

为了讲解尽量简单，我使用原生的PHP和mysql查询语句。首先，需要连接数据库，包含连接信息的connnectphp。这里我定义了几个用户id。

然后查询数据表，获得结果集，并循环输出，代码如下：

< php

require_once('connectphp');

$user = array('demo1','demo2','demo3','demo3','demo4');

$amp;>amp;$nbsp;

<div id="container"$amp;>amp;$nbsp;

< php

数据库的多表大数据查询应如何优化？

1应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

select id from t where num=0

2应尽量避免在 where 子句中使用!=或<> *** 作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。

3应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

4in 和 not in 也要慎用，因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 beeen 就不要用 in 了：

select id from t where num beeen 1 and 3

5尽量避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法利用索引。

见如下例子：

SELECT FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’

SELECT FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’

SELECT FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’

即使NAME字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快 *** 作，引擎不得不对全表所有数据逐条 *** 作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快 *** 作。

6必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

7应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式 *** 作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

SELECT FROM T1 WHERE F1/2=100

应改为:

SELECT FROM T1 WHERE F1=1002

SELECT FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’

应改为:

SELECT FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members

WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21

应改为:

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members

WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE())

即：任何对列的 *** 作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将 *** 作移至等号右边。

8应尽量避免在where子句中对字段进行函数 *** 作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id

select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id

应改为:

select id from t where name like 'abc%'

select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'

9不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

10在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

11很多时候用 exists是一个好的选择：

elect num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=anum)

SELECT SUM(T1C1)FROM T1 WHERE(

(SELECT COUNT()FROM T2 WHERE T2C2=T1C2>0)

SELECT SUM(T1C1) FROM T1WHERE EXISTS(

SELECT FROM T2 WHERE T2C2=T1C2)

两者产生相同的结果，但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。

Java怎么把数据库的数据查询

Statement stmt = null;

ResultSet rs = null;

String query = "select 列名 from 表名 where id=11 and fname='xx' order by 列名 desc limit 1";

stmt = conncreateStatement();

rs = stmtexecuteQuery(query);

if (rsnext()) {

result = rsgetInt("列名");

}

数据库表内数据查询

楼上的 拼写错误，我来修正 ^^

select count() from 表名

如何查询大数据库数据存在

传统数据库处理大数据很困难吧，不建议使用传统数据库来处理大数据。

建议研究下，Hadoop，Hive等，可处理大数据。

如果有预算，可以使用一些商业大数据产品，国内的譬如永洪科技的大数据BI产品，不仅能高性能处理大数据，还可做数据分析。

当然如果是简单的查询，传统数据库如果做好索引，可能可以提高性能。

如何实现不同数据库的数据查询分页

有两种方法

方法1：

select 100 from tbllendlist where fldserialNo not in ( select 300100 fldserialNo from tbllendlist order by fldserialNo ) order by fldserialNo

方法2：

SELECT TOP 100 FROM tbllendlist WHERE (fldserialNo > (SELECT MAX(fldserialNo) FROM (SELECT TOP 300100 fldserialNo FROM tbllendlist ORDER BY fldserialNo) AS T)) ORDER BY fldserialNo

如何提高Oracle数据库数据查询的命中率

影响命中率的因素有四种：字典表活动、临时段活动、回滚段活动、表扫描， 应用DBA可以对这四种因素进行分析，找出数据库命中率低的症结所在。 1)字典表活动 当一个SQL语句第一次到达Oracle内核时数据库对SQL语句进行分析，包含在查询中的数据字典对象被分解，产生SQL执行路径。如果SQL语句指向一个不在SGA中的对象表或视图，Oracle执行SQL语句到数据典中查询有关对象的信息。数据块从数据字典表被读取到SGA的数据缓存中。由于每个数据字典都很小，因此，我们可缓存这些表以提高对这些表的命中率。但是由于数据字典表的数据块在SGA中占据空间，当增加全部的命中率时，它们会降低表数据块的可用空间， 所以若查询所需的时间字典信息已经在SGA缓存中，那么就没有必要递归调用。 2)临时段的活动 当用户执行一个需要排序的查询时，Oracle设法对内存中排序区内的所有行进行排序，排序区的大小由数据库的initora文件的数确定。如果排序区域不够大，数据库就会在排序 *** 作期间开辟临时段。临时段会人为地降低OLTP(online transaction processing）应用命中率,也会降低查询进行排序的性能。如果能在内存中完成全部排序 *** 作，就可以消除向临时段写数据的开销。所以应将SORT_AREA_SIZE设置得足够大，以避免对临时段的需要。这个参数的具体调整方法是:查询相关数据，以确定这个参数的调整。 select from v$sysstat where name='sorts(disk)'or name='sorts(memory); 大部分排序是在内存中进行的，但还有小部分发生在临时段， 需要调整 值，查看initora文件的 SORT_AREA_SIZE值，参数为：SORT_AREA_SIZE＝65536;将其调整到SORT_AREA_SIZE＝131072、这个值调整后，重启ORACLE数据库即可生效。 3)回滚段的活动 回滚段活动分为回滚活动和回滚段头活动。对回滚段头块的访问会降低应用的命中率， 对OLTP系统命中率的影响最大。为确认是否因为回滚段影响了命中率，可以查看监控输出报表中的“数据块相容性读一重写记录应用” 的统计值，这些统计值是用来确定用户从回滚段中访问数据的发生次数。 4)表扫描 通过大扫描读得的块在数据块缓存中不会保持很长时间， 因此表扫描会降低命中率。为了避免不必要的全表扫描，首先是根据需要建立索引，合理的索引设计要建立人对各种查询的分析和预测上，笔者会在SQL优化中详细谈及；其次是将经常用到的表放在内存中，以降低磁盘读写次数。

如何优化数据库提高数据库的效率

1 SQL优化的原则是：将一次 *** 作需要读取的BLOCK数减到最低,即在最短的时间达到最大的数据吞吐量。

调整不良SQL通常可以从以下几点切入：

检查不良的SQL，考虑其写法是否还有可优化内容

检查子查询 考虑SQL子查询是否可以用简单连接的方式进行重新书写

检查优化索引的使用

考虑数据库的优化器

2 避免出现SELECT FROM table 语句，要明确查出的字段。

3 在一个SQL语句中，如果一个where条件过滤的数据库记录越多，定位越准确，则该where条件越应该前移。

4 查询时尽可能使用索引覆盖。即对SELECT的字段建立复合索引，这样查询时只进行索引扫描，不读取数据块。

5 在判断有无符合条件的记录时建议不要用SELECT COUNT （）和select 1 语句。

6 使用内层限定原则，在拼写SQL语句时，将查询条件分解、分类，并尽量在SQL语句的最里层进行限定，以减少数据的处理量。

7 应绝对避免在order by子句中使用表达式。

8 如果需要从关联表读数据，关联的表一般不要超过7个。

9 小心使用 IN 和 OR，需要注意In集合中的数据量。建议集合中的数据不超过200个。

10 <> 用 < 、 > 代替，>用>=代替，<用<=代替，这样可以有效的利用索引。

11 在查询时尽量减少对多余数据的读取包括多余的列与多余的行。

12 对于复合索引要注意，例如在建立复合索引时列的顺序是F1，F2，F3，则在where或order by子句中这些字段出现的顺序要与建立索引时的字段顺序一致，且必须包含第一列。只能是F1或F1，F2或F1，F2，F3。否则不会用到该索引。

13 多表关联查询时，写法必须遵循以下原则，这样做有利于建立索引，提高查询效率。格式如下select sum（table1je） from table1 table1, table2 table2, table3 table3 where (table1的等值条件（=）) and (table1的非等值条件) and (table2与table1的关联条件) and (table2的等值条件) and (table2的非等值条件) and (table3与table2的关联条件) and (table3的等值条件) and (table3的非等值条件)。

注:关于多表查询时from 后面表的出现顺序对效率的影响还有待研究。

14 子查询问题。对于能用连接方式或者视图方式实现的功能，不要用子查询。例如：select name from customer where customer_id in ( select customer_id from order where money>1000)。应该用如下语句代替：select name from customer inner join order on customercustomer_id=ordercustomer_id where ordermoney>100。

15 在WHERE 子句中，避免对列的四则运算，特别是where 条件的左边，严禁使用运算与函数对列进行处理。比如有些地方 substring 可以用like代替。

16 如果在语句中有not in（in） *** 作，应考虑用not exists（exists）来重写,最好的办法是使用外连接实现。

17 对一个业务过程的处理，应该使事物的开始与结束之间的时间间隔越短越好，原则上做到数据库的读 *** 作在前面完成，数据库写 *** 作在后面完成，避免交叉。

18 请小心不要对过多的列使用列函数和order by,group by等，谨慎使用disti软件开发t。

19 用union all 代替 union，数据库执行union *** 作，首先先分别执行union两端的查询，将其放在临时表中，然后在对其进行排序，过滤重复的记录。

当已知的业务逻辑决定query A和query B中不会有重复记录时，应该用union all代替union，以提高查询效率。

数据更新的效率

1 在一个事物中，对同一个表的多个insert语句应该集中在一起执行。

2 在一个业务过程中，尽量的使insert,update,delete语句在业务结束前执行，以减少死锁的可能性。

数据库物理规划的效率

为了避免I/O的冲突，我们在设计数据库物理规划时应该遵循几条基本的原则(以ORACLE举例)：

table和index分离：table和index应该分别放在不同的tablespace中。

Rollback Segment的分离：Rollback Segment应该放在独立的Tablespace中。

System Tablespace的分离：System Tablespace中不允许放置任何用户的object。（mssql中primary filegroup中不允许放置任何用户的object）

Temp Tablesace的分离：建立单独的Temp Tablespace，并为每个user指定default Temp Tablespace

避免碎片：但segment中出现大量的碎片时，会导致读数据时需要访问的block数量的增加。对经常发生DML *** 作的segemeng来说，碎片是不能完全避免的。所以，我们应该将经常做DML *** 作的表和很少发生变化的表分离在不同的Tablespace中。

当我们遵循了以上原则后，仍然发现有I/O冲突存在，我们可以用数据分离的方法来解决。

连接Table的分离：在实际应用中经常做连接查询的Table，可以将其分离在不同的Taclespace中，以减少I/O冲突。

使用分区：对数据量很大的Table和Index使用分区，放在不同的Tablespace中。

在实际的物理存储中，建议使用RAID。日志文件应放在单独的磁盘中。

数据库的查询优化算法

给出你的查询，然后才可以对其进行优化

如何优化SQL Server数据库查询

如果你的查询比较固定，并且查询的条件区别度较高，可以建立相应的索引。

其他的一些规则，比如使用exists代替 in都可以试试

查询速度慢的原因很多，常见如下几种：

1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)

2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。

3、没有创建计算列导致查询不优化。

4、内存不足

5、网络速度慢

6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）

7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)

8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。

9、返回了不必要的行和列

10、查询语句不好，没有优化

可以通过如下方法来优化查询 :

1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要

2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse)

3、升级硬件

4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段

5、提高网速;

6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。运行 Microsoft SQL Server 2000 时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的 15 倍。如果另外安装了全文检索功能，并打算运行 Microsoft 搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的 3 倍。将 SQL Server max server memory 服务器配置选项配置为物理内存的 15 倍（虚拟内存大小设置的一半）。

7、增加服务器 CPU个数; 但是必须明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的。单个任务分解成多个任务，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行，SQL SERVER根据系统的负载情况决定最优的并行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新 *** 作Update,Insert， Delete还不能并行处理。

8、如果是使用like进行查询的话，简单的使用index是不行的，但是全文索引，耗空间。 like 'a%' 使用索引 like '%a' 不使用索引用 like '%a%' 查询时，查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型，而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。

9、DB Server 和APPLication Server 分离；OLTP和OLAP分离

10、分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体。联合体是一组分开管理的服务器，但它们相互协作分担系统的处理负荷。这种通过分区数据形成数据库服务器联合体的机制能够扩大一组服务器，以支持大型的多层 Web 站点的处理需要。有关更多信息，参见设计联合数据库服务器。（参照SQL帮助文件'分区视图'）

a、在实现分区视图之前，必须先水平分区表

b、在创建成员表后，在每个成员服务器上定义一个分布式分区视图，并且每个视图具有相同的名称。这样，引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上运行。系统 *** 作如同每个成员服务器上都有一个原始表的复本一样，但其实每个服务器上只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序是透明的。

11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收缩数据和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE 设置自动收缩日志对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。在T-sql的写法上有很大的讲究，下面列出常见的要点：首先，DBMS处理查询计划的过程是这样的：

1、 查询语句的词法、语法检查

2、 将语句提交给DBMS的查询优化器

3、 优化器做代数优化和存取路径的优化

4、 由预编译模块生成查询规划

5、 然后在合适的时间提交给系统处理执行

6、 最后将执行结果返回给用户其次，看一下SQL SERVER的数据存放的结构：一个页面的大小为8K(8060)字节，8个页面为一个盘区，按照B树存放。

12、Commit和rollback的区别 Rollback:回滚所有的事物。 Commit:提交当前的事物 没有必要在动态SQL里写事物，如果要写请写在外面如： begin tran exec(@s) mit trans 或者将动态SQL 写成函数或者存储过程。

13、在查询Select语句中用Where字句限制返回的行数,避免表扫描,如果返回不必要的数据，浪费了服务器的I/O资源，加重了网络的负担降低性能。如果表很大，在表扫描的期间将表锁住，禁止其他的联接访问表,后果严重。

14、SQL的注释申明对执行没有任何影响

15、尽可能不使用光标，它占用大量的资源。如果需要row-by-row地执行，尽量采用非光标技术,如：在客户端循环，用临时表，Table变量，用子查询，用Case语句等等。游标可以按照它所支持的提取选项进行分类： 只进 必须按照从第一行到最后一行的顺序提取行。FETCH NEXT 是唯一允许的提取 *** 作,也是默认方式。可滚动性可以在游标中任何地方随机提取任意行。游标的技术在SQL2000下变得功能很强大，他的目的是支持循环。有四个并发选项 READ_ONLY：不允许通过游标定位更新(Update)，且在组成结果集的行中没有锁。 OPTIMISTIC WITH valueS:乐观并发控制是事务控制理论的一个标准部分。乐观并发控制用于这样的情形，即在打开游标及更新行的间隔中，只有很小的机会让第二个用户更新某一行。当某个游标以此选项打开时，没有锁控制其中的行，这将有助于最大化其处理能力。如果用户试图修改某一行，则此行的当前值会与最后一次提取此行时获取的值进行比较。如果任何值发生改变，则服务器就会知道其他人已更新了此行，并会返回一个错误。如果值是一样的，服务器就执行修改。选择这个并发选项OPTIMISTIC WITH ROW VERSIONING:此乐观并发控制选项基于行版本控制。使用行版本控制，其中的表必须具有某种版本标识符，服务器可用它来确定该行在读入游标后是否有所更改。在 SQL Server 中，这个性能由 timestamp 数据类型提供，它是一个二进制数字，表示数据库中更改的相对顺序。每个数据库都有一个全局当前时间戳值：@@DBTS。每次以任何方式更改带有 timestamp 列的行时，SQL Server 先在时间戳列中存储当前的 @@DBTS 值，然后增加 @@DBTS 的值。如果某 个表具有 timestamp 列，则时间戳会被记到行级。服务器就可以比较某行的当前时间戳值和上次提取时所存储的时间戳值，从而确定该行是否已更新。服务器不必比较所有列的值，只需比较 timestamp 列即可。如果应用程序对没有 timestamp 列的表要求基于行版本控制的乐观并发，则游标默认为基于数值的乐观并发控制。 SCROLL LOCKS 这个选项实现悲观并发控制。在悲观并发控制中，在把数据库的行读入游标结果集时，应用程序将试图锁定数据库行。在使用服务器游标时，将行读入游标时会在其上放置一个更新锁。如果在事务内打开游标，则该事务更新锁将一直保持到事务被提交或回滚；当提取下一行时，将除去游标锁。如果在事务外打开游标，则提取下一行时，锁就被丢弃。因此，每当用户需要完全的悲观并发控制时，游标都应在事务内打开。更新锁将阻止任何其它任务获取更新锁或排它锁，从而阻止其它任务更新该行。然而，更新锁并不阻止共享锁，所以它不会阻止其它任务读取行，除非第二个任务也在要求带更新锁的读取。滚动锁根据在游标定义的 Select 语句中指定的锁提示，这些游标并发选项可以生成滚动锁。滚动锁在提取时在每行上获取，并保持到下次提取或者游标关闭，以先发生者为准。下次提取时，服务器为新提取中的行获取滚动锁，并释放上次提取中行的滚动锁。滚动锁独立于事务锁，并可以保持到一个提交或回滚 *** 作之后。如果提交时关闭游标的选项为关，则 COMMIT 语句并不关闭任何打开的游标，而且滚动锁被保留到提交之后，以维护对所提取数据的隔离。所获取滚动锁的类型取决于游标并发选项和游标 Select 语句中的锁提示。锁提示 只读 乐观数值 乐观行版本控制 锁定无提示 未锁定 未锁定 未锁定 更新 NOLOCK 未锁定 未锁定未锁定 未锁定 HOLDLOCK 共享 共享 共享 更新 UPDLOCK 错误 更新 更新 更新 TABLOCKX 错误 未锁定 未锁定更新其它 未锁定 未锁定 未锁定 更新 指定 NOLOCK 提示将使指定了该提示的表在游标内是只读的。

16、用Profiler来跟踪查询，得到查询所需的时间，找出SQL的问题所在; 用索引优化器优化索引

17、注意UNion和UNion all 的区别。UNION all好

18、注意使用DISTINCT，在没有必要时不要用，它同UNION一样会使查询变慢。重复的记录在查询里是没有问题的

19、查询时不要返回不需要的行、列

20、用sp_configure 'query governor cost limit'或者SET QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT来限制查询消耗的资源。当评估查询消耗的资源超出限制时，服务器自动取消查询,在查询之前就扼杀掉。 SET LOCKTIME设置锁的时间

21、用select 100 / 10 Percent 来限制用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来限制 *** 作的行

22、在SQL2000以前，一般不要用如下的字句: "IS NULL", "＜＞", "!=", "!＞", "!＜", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE", and "LIKE '%500'"，因为他们不走索引全是表扫描。也不要在Where字句中的列名加函数，如Convert，substring等,如果必须用函数的时候，创建计算列再创建索引来替代还可以变通写法：Where SUBSTRING(firstname,1,1) = 'm'改为Where firstname like 'm%'（索引扫描），一定要将函数和列名分开。并且索引不能建得太多和太大。NOT IN会多次扫描表，使用EXISTS、NOT EXISTS ，IN , LEFT OUTER JOIN 来替代，特别是左连接,而Exists比IN更快，最慢的是NOT *** 作如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，现在2000的优化器能够处理了。相同的是IS NULL，"NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN"能优化她，而"＜＞"等还是不能优化，用不到索引。

23、使用Query Analyzer，查看SQL语句的查询计划和评估分析是否是优化的SQL。一般的20%的代码占据了80%的资源，我们优化的重点是这些慢的地方。

24、如果使用了IN或者OR等时发现查询没有走索引，使用显示申明指定索引： Select FROM PersonMember (INDEX = IX_Title) Where processid IN ('男'，'女')

25、将需要查询的结果预先计算好放在表中，查询的时候再Select。这在SQL70以前是最重要的手段。例如医院的住院费计算。

26、MIN() 和 MAX()能使用到合适的索引。

27、数据库有一个原则是代码离数据越近越好，所以优先选择Default,依次为Rules,Triggers, Constraint（约束如外健主健CheckUNIQUE……,数据类型的最大长度等等都是约束）,Procedure这样不仅维护工作小，编写程序质量高，并且执行的速度快。

28、如果要插入大的二进制值到Image列，使用存储过程，千万不要用内嵌Insert来插入(不知JAVA是否)。因为这样应用程序首先将二进制值转换成字符串（尺寸是它的两倍），服务器受到字符后又将他转换成二进制值存储过程就没有这些动作: 方法：Create procedure p_insert as insert into table(Fimage) values (@image), 在前台调用这个存储过程传入二进制参数，这样处理速度明显改善

<php

//这是一个例子

mysql_connect("localhost","root","数据库密码");

mysql_select _db("数据库名");

$sql="Select CD_Url from "tname('dj')" where CD_ID="$CD_ID"";

$row=$db->getrow($sql);

echo $row['CD_Url'];

>

如果当前indexphpid=1

就查询数据库dj表，并查询序号1，字段为CD_Url的内容。

列子截图：

依葫芦画瓢应该会的吧？

不会就把数据库的结构图贴上来。

今天主要复习了MySQL的一些简单语句，可总结：

mysql 统计 表的数量：SELECT COUNT(1) FROM information_schemaTABLES WHERE TABLE_SCHEMA = '你的数据库';

有时候需要查询MySQL数据库中各个表大小，该如何 *** 作呢？

MySQL中有一个名为 information_schema 的数据库，在该库中有一个 TABLES 表，这个表主要字段分别是：

TABLE_SCHEMA : 数据库名

TABLE_NAME：表名

ENGINE：所使用的存储引擎

TABLES_ROWS：记录数

DATA_LENGTH：数据大小

INDEX_LENGTH：索引大小

use information_schema;

SELECT

TABLE_NAME,

(DATA_LENGTH/1024/1024) as DataM ,

(INDEX_LENGTH/1024/1024) as IndexM,

((DATA_LENGTH+INDEX_LENGTH)/1024/1024) as AllM,

TABLE_ROWS

FROM

TABLES

WHERE

TABLE_SCHEMA = '你的数据库';

MySQL的一些基础语句：

行是记录 列是字段

创建库

CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] 数据库名 [参数[ 参数] [ 参数]];

参数:

CHARACTER SET 码表名

COLLATE 校对规则名, 详见文档10101

显示库

SHOW DATABASES;

显示数据库创建语句

SHOW CREATE DATABASE 数据库名;

修改库

ALTER DATABASE 数据库名[ 参数[ 参数][ 参数]];

注意: 不能改数据库的名字

删除库

DROP DATABASE [IF EXISTS] 数据库名;

*** 作表之前使用需要先确定使用哪个数据库

USE 数据库名

创建表

CREATE TABLE 表名(列名 类型[,列名 类型][,列名 类型]);

查看所有表

SHOW TABLES;

查看表的创建语句

SHOW CREATE TABLE 表名;

显示表结构

DESC 表名;

修改表名

RENAME TABLE 原表名 TO 新表名;

修改字符集

ALTER TABLE 表名 CHARACTER SET 字符集名;

删除表

DROP TABLE 表名;

追加列

ALTER TABLE 表名 ADD 列名 类型[,列名 类型][,列名 类型];

修改列类型

ALTER TABLE 表名 MODIFY 列名 类型[,列名 类型][,列名 类型];

修改列

ALTER TABLE 表名 CHANGE COLUMN 原列名 新列名 类型;

删除列

ALTER TABLE 表名 DROP 列名;

插入语法:

INSERT INTO 表名[(列名[,列名])] VALUES(值[,值]);

注意事项:

插入值类型必须与对应列的数据类型一致

数据不能超出长度

插入值得为之必须与列名顺序一致

字符和日期数据要放在单引号中

插入空值使用null

如果不指定插入哪一列, 就是插入所有列

中文数据

由于默认码表是utf8, 而cmdexe的码表是gbk, 在插入中文数据的时候会报错, 所以我们需要修改客户端码表

先查看系统变量: SHOW VARIABLES LIKE 'character%';

修改客户端码表: SET character_set_client=gbk;

修改输出数据的码表: SET character_set_results=gbk;

修改语法

UPDATE 表名 SET 列名=值[,列名=值][WHERE 条件语句];

注意事项

WHERE子句选择满足条件的行进行更新, 如果不写, 则更新所有行

删除语法

DELETE FROM 表名 [where 条件语句]

注意事项

如果不加where子句, 将删除表中所有记录

delete只能用作删除行, 不能删除某一列的值, 需要用update

在delete和update的时候需要注意表与表之间的关联关系

删除表中所有数据可以使用: TRANCATE 表名, 这种方式会删除旧表重新创建, 在数据较多的时候使用

备份数据库

输入quit退出mysql, 在cmdexe中输入:

mysqldump –u用户名 –p密码 数据库名 > 文件名

恢复数据库

进入mysqlexe之后, 使用数据库之后

source 文件名

*** 作数据(查询)

DISTINCT语法

SELECT [DISTINCT] 列名[, 列名] FROM 表名

注意事项

可以替代列名, 表示所有列, 但是通常我们为了提高代码的可读性, 不使用

DISTINCT为过滤重复记录

如果DISTINCT后面跟多列, 是过滤掉多列合并之后的重复

列名表达式——语法

SELECT 列名|表达式[,列名|表达式] FROM 表名

注意事项

表达式只是显示时起作用, 不会改变数据库中的值

AS——

SELECT 列名 AS 别名 FROM 表名

注意事项

起别名时AS可以省略

不会改变数据库中的值

WHERE——

语法

SELECT 列名 FROM 表名 [WHERE 条件语句]

WHERE子句中的运算符

比较运算符

>, <, >=, <=, =, <>

注意不等于和Java中不同, 是<>

BETWEEN AND

某一区间内的值, 从 到

IN(列表)

在列表之中, 例: in(1,2,3) 代表1或2或3

LIKE(表达式)

模糊查询, %代表多个字符, _代表单个字符

IS NULL

判断是否为NULL

逻辑运算符

AND &&

与, 两边都为TRUE结果为TRUE

OR ||

或, 一边为TRUE结果就为TRUE

NOT !

非, 将表达式结果取反

ORDER BY——

语法

SELECT 列名 FROM 表名 ORDER BY 列名 ASC|DESC;

注意事项

ORDER BY 指定排序的列名可以是表中的列名, 也可以是SELECT语句后面起的别名

ASC为升序, DESC为降序

ORDER BY应在查询语句的结尾

COUNT函数——

语法

SELECT COUNT()|COUNT(列名) from 表名 [WHERE 条件语句]

注意事项

COUNT(列名)的方式是统计指定列中有多少条记录, 不包括值为NULL的

COUNT()则是统计表中有多少条数据

COUNT(DISTINCT 列名) 统计不重复的记录数

如果加上WHERE子句, 则是统计满足条件的记录

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