数据库里有一张表有100万数据， 现在要更新其中的两个字段a和b， 条件是两个字段原来的值要大于0

你想一个SQL语句就实现更新

那么可以使用case when来进行条件赋值，但是这可能会降低执行效能，因为where条件变得宽泛了。

示例SQL:

set a = case when a > 0 then newValue else a end, -- 使用case when语句，如果a>0则赋予新值，否则赋予原来的值

      b = case when b > 0 then newValue else b end  

where (a > 0 or b > 0)   -- 这里条件用了or，会降低效能

SQL语句是：select 分类,ID from (select top 100 ID, 分类 from 表 where 条件筛选表达式 order by ID asc) as 新表 order by 分类 asc,ID asc

这个是按顺序把表格一和表格二等表格合并为一个表格。也就是一个结果集。

如果是要把表格一和表格二等表格分开显示的话，也就是多个结果集的话。将程序代码分两步做。

第一步：执行SQL语句将表格数量求出，也就是分类的值的不重复总数：

select count(分类) as 总数字段名 from (select distinct 分类 from (select top 100 ID, 分类 from 表 where 条件筛选表达式 order by ID asc) as 新表 ) as 新表2

第二步：按这个总数值作为循环次数循环执行SQL语句。得到各个结果集也就是显示表格：

for i:=1 to 总数 do

begin

执行SQL语句：select 分类,ID from (select top 100 ID, 分类 from 表 where 条件筛选表达式 order by ID asc) where 分类= (select top 1 分类 from (select top :i 分类 from (select distinct 分类 from (select top 100 ID, 分类 from 表 where 条件筛选表达式 order by ID asc) as 新表 order by 分类 asc) order by 分类 asc) as 新表2 order by 分类 desc) order by ID asc

注意：其中的短语：“select top :i 分类”中的:i表示i是循环变量。从1到总数。这样能按分类的顺序读取各个分类的结果集。并显示到表格中。

end;

body{

line-height:200%;

}

如何优化MySQL数据库

当MySQL数据库邂逅优化，它有好几个意思，今天我们所指的是性能优化。

我们究竟该如何对MySQL数据库进行优化呢？下面我就从MySQL对硬件的选择、Mysql的安装、myf的优化、MySQL如何进行架构设计及数据切分等方面来说明这个问题。

1服务器物理硬件的优化

1)磁盘(I/O)，MySQL每一秒钟都在进行大量、复杂的查询 *** 作，对磁盘的读写量可想而知，所以推荐使用RAID10磁盘阵列，如果资金允许，可以选择固态硬盘做RAID10；

2)cpu对Mysql的影响也是不容忽视的，建议选择运算能力强悍的CPU。

2MySQL应该采用编译安装的方式

MySQL数据库的线上环境安装，我建议采取编译安装，这样性能会较大的提升。

3MySQL配置文件的优化

1)skip

-name

-resolve，禁止MySQL对外部连接进行DNS解析，使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间；

2)back_log

=

384，back_log指出在MySQL暂时停止响应新请求之前，短时间内的多少个请求可以被存在堆栈中，对于Linux系统而言，推荐设置小于512的整数。

3)如果key_reads太大，则应该把myf中key_buffer_size变大，保持key_reads/key_read_requests至少在1/100以上，越小越好。

4MySQL上线后根据status状态进行适当优化

1)打开慢查询日志可能会对系统性能有一点点影响，如果你的MySQL是主-从结构，可以考虑打开其中一台从服务器的慢查询日志，这样既可以监控慢查询，对系统性能影响也会很小。

2)MySQL服务器过去的最大连接数是245，没有达到服务器连接数的上限256，应该不会出现1040错误。比较理想的设置是：Max_used_connections/max_connections

100%

=85%

5MySQL数据库的可扩展架构方案

1)MySQL

cluster，其特点为可用性非常高，性能非常好，但它的维护非常复杂，存在部分Bug;

2)DRBD磁盘网络镜像方案，其特点为软件功能强大，数据可在底层块设备级别跨物理主机镜像，且可根据性能和可靠性要求配置不同级别的同步。

List<int> lstInts = new List<int>();

for (int i = 0; i < 100; i++) {

ThreadSleep(10);

long tick = DateTimeNowTicks;

Random ran = new Random((int)(tick));

lstIntsAdd(ranNext(1, 100));

}

Dictionary<int, int> dicInts = new Dictionary<int, int>();

for (int i = 0; i < lstIntsCount; i++) {

if (dicIntsContainsKey(lstInts[i])) {

dicInts[lstInts[i]] = dicInts[lstInts[i]] + 1;

} else {

dicIntsAdd(lstInts[i], 1);

}

}

if (dicIntsCount == lstIntsCount) {

ConsoleWriteLine("没有重复的！");

} else {

ConsoleWriteLine("有重复的！");

foreach (int num in dicIntsKeys) {

if (dicInts[num] > 1) {

ConsoleWriteLine(stringFormat("有{0}个{1}", dicInts[num]ToString(), numToString()));

}

}

}

ConsoleReadLine();

确保不重复的情况下 给这个键做索引 或者 在匹配步骤上将数据库的所有数值分批次取出存入到缓存中 利用高IO去完成匹配。

另外 关于 7位数字的生成 可以以1000000为基础去自增的形式生成。按照你的随机数理念 越到后面count的效率越低。

针对百T级别的实时数据，一些适合的数据库包括：

1 Apache Cassandra：Cassandra是一个开源的分布式NoSQL数据库，可以实现水平扩展，支持百T级别的数据存储和读取，并且具备高可用性和高性能。

2 Apache HBase：HBase是一个分布式的NoSQL数据库，特别适合存储大规模的结构化数据，并且可以提供实时读写 *** 作。它可以与Hadoop生态系统中的其他组件（如Hadoop、Hive和Pig）集成，支持海量数据的处理和分析。

3 MongoDB：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，支持高性能、高可用性和高扩展性，并且可以实现水平扩展。它还具有灵活的数据模型和强大的查询能力，适用于大规模的数据存储和处理。

4 Apache Druid：Druid是一个开源的分布式实时数据存储和查询系统，可以支持百T级别的数据存储和实时查询。它主要用于OLAP（在线分析处理）场景，可以提供快速的数据分析和查询功能。

需要注意的是，选择数据库时需要考虑到数据的类型、数据量、性能要求、数据一致性、容错性等因素，结合具体需求进行选择。

以上就是关于数据库里有一张表有100万数据， 现在要更新其中的两个字段a和b， 条件是两个字段原来的值要大于0全部的内容，包括:数据库里有一张表有100万数据， 现在要更新其中的两个字段a和b， 条件是两个字段原来的值要大于0、我要把access数据库里一个表，读取前100条，这100条再分类显示出来怎么做、数据库如何优化等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！