MySQL连接字符串里加上了“Allow Zero Datetime=True”,导致错误:
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System.Data.DataException: Error parsing column 15 (ADDDATE= - Object) ---> System.InvalidCastException: 指定的转换无效。 |
纠基原因,这句配置允许零日期后,MySQL与.Net的日期类型是不一样的,导致转换失败。去掉就正常了,默认值是False。
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MySql.Data.Types.MySqlDateTime -> System.DateTime |
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本文实例讲述了MYSQL设置触发器权限的方法,针对权限错误的情况非常实用。具体分析如下: mysql导入数据提示没有SUPER Privilege权限处理,如下所示:
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ERROR 1419 (HY000): You do not have the SUPER Privilege and Binary Logging is Enabled |
导入function 、 trigger 到 MySQL database,报错:
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You do not have the SUPER privilege and binary logging is enabled (you *might* want to use the less safe log_bin_trust_function_creators variable)”. |
原因: function / trigger 中有dangerous statements修改数据库,错误只在启用binary logging选项进行主从复制的服务器上出现。 解决方法如下: 1)导入数据的用户不仅需要CREATE ROUTINE, ALTER ROUTINE, CREATE TRIGGER, ALTER TRIGGER, CREATE FUNCTION 和 ALTER FUNCTION 权限,还需要SUPER privileges 权限,使用超级用户导入数据。 2)让所有用户具有执行类似functions的权限,危险,不推荐,
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o by specifying it on the server start, like: –log-bin-trust-function-creators=1 o by setting it to 1 through the SET GLOBAL statement, like: mysql> SET GLOBAL log_bin_trust_function_creators = 1; |
3)如果不需要复制,或者是从库,关闭binlog,
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# binary logging – not required for slaves, but recommended #log-bin=mysql-bin # binary logging format – mixed recommended #binlog_format=mixed |
希望本文所述对大家的MySQL数据库设计有所帮助。 from:https://www.jb51.net/article/54635.htm
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/// <summary> /// 替换SQL注入的危险字符 /// </summary> /// <param name="param"></param> /// <returns></returns> public static string ReplaceInjectString(string param) { if (string.IsNullOrEmpty(param)) return string.Empty; var result = new StringBuilder(param); return result .Replace("'", "'") .Replace(",", ",") .Replace(";", ";") .Replace("(", "(") .Replace("=", "=") .Replace("*", "*") .Replace("&", "&") .ToString(); } |
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mysql插入数据后返回自增ID的方法 mysql在插入一条数据后,如何能获得到这个自增id的值呢?即怎么获取设置为自增主键的id(AUTO_INCREMENT)?? 方法一:是使用last_insert_id
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mysql> SELECT LAST_INSERT_ID(); |
产生的自增ID每次连接后保存在服务器中。 这意味着函数向一个给定客户端返回的值是该客户端产生对影响AUTO_INCREMENT列的最新语句第一个 AUTO_INCREMENT值的。 这个值不能被其它客户端影响,即使它们产生它们自己的 AUTO_INCREMENT值。 这个行为保证了你能够找回自己的 ID 而不用担心其它客户端的活动,而且不需要加锁或处理。 每次mysql_query操作在mysql服务器上可以理解为一次“原子”操作, 写操作常常需要锁表的, 是mysql应用服务器锁表不是我们的应用程序锁表。
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值得注意的是,如果你一次插入了多条记录,这个函数返回的是第一个记录的ID值。 因为LAST_INSERT_ID是基于Connection的,只要每个线程都使用独立的Connection对象, LAST_INSERT_ID函数将返回该Connection对AUTO_INCREMENT列最新的insert or update*作生成的第一个record的ID。 这个值不能被其它客户端(Connection)影响,保证了你能够找回自己的 ID 而不用担心其它客户端的活动,而且不需要加锁。 使用单INSERT语句插入多条记录, LAST_INSERT_ID返回一个列表。 LAST_INSERT_ID 是与table无关的,如果向表a插入数据后,再向表b插入数据,LAST_INSERT_ID会改变。 |
方法二:是使用max(id) 使用last_insert_id是基于连接(connection)的,如果换一个窗口的时候调用则会一直返回0, 如果不是频繁的插入我们也可以使用这种方法来获取返回的id值
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select max(id) from user; |
这个方法的缺点是不适合高并发。如果同时插入的时候返回的值可能不准确。 方法三:是创建一个存储过程,在存储过程中调用先插入再获取最大值的操作
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DELIMITER $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS `test` $$ CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `test`(in name varchar(100),out oid int) BEGIN insert into user(loginname) values(name); select max(id) from user into oid; select oid; END $$ DELIMITER ; call test('gg',@id); |
方法四:使用@@identity
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select @@IDENTITY |
@@identity是表示的是最近一次向具有identity属性(即自增列)的表插入数据时对应的自增列的值,是系统定 义的全局变量。一般系统定义的全局变量都是以@@开头,用户自定义变量以@开头。比如有个表A,它的自增列是id,当向A表插入一行数据后,如果插入数据 后自增列的值自动增加至101,则通过select @@identity得到的值就是101。使用@@identity的前提是在进行insert操作后,执行select @@identity的时候连接没有关闭,否则得到的将是NULL值。 方法五:是使用getGeneratedKeys()
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Connection conn = ; Serializable ret = null; PreparedStatement state = .; ResultSet rs=null; try { state.executeUpdate(); rs = state.getGeneratedKeys(); if (rs.next()) { ret = (Serializable) rs.getObject(1); } } catch (SQLException e) { } return ret; |
from:https://blog.csdn.net/zhuchunyan_aijia/article/details/93620357
View Details前几天统计一个sql,是一个人提交了多少工单,顺便做了相关sql优化。数据大概2000多w。
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select CustName,count(1) c from WorkOrder where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1' group by CustName having c>100 order by c desc; |
为了实验最少受其他因素干扰,将生产库的200多w数据导出来,用测试服务器进行测试。 导出来的数据是一个堆表,没有主键,没有索引。
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mysql> show index from WorkOrder; 查询index方法1 Empty set (0.00 sec) mysql> show keys from WorkOrder; 查询index方法2 Empty set (0.00 sec) |
1.堆表的情况 这时候就在这时候,用执行计划分析下语句。
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mysql> explain select CustName,count(1) c from WorkOrder where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1' group by CustName having c>100 order by c desc; +----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | WorkOrder | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2528727 | Using where; Using temporary; Using filesort | +----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------------------------------------------+ 1 row in set |
select_type的值为SIMPLE,表示简单的select查询,不使用union或子查询。 type的值为ALL,表示要对表进行表扫描。 possible_keys 表示能使用哪个索引找到行记录。 key 表示Mysql决定使用的索引(键)。 key_len 表示Mysql决定使用索引的长度。 ref 表示使用哪个列和key一起从表中选择行。 rows 表示Mysql认为它执行查询时必须检查的行数。 extra 表示查询的详情信息,用到where,临时表,排序。 执行下该语句三次,发现执行了16.30 sec、16.34 sec、16.24 sec。 2.有索引的情况 建了四个索引,分别以custname,CreateDate建两个单列索引,另外两个是联合索引,只是最左边列不一样。
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alter table WorkOrder add index ix_name(custname) alter table WorkOrder add index ix_date(CreateDate) alter table WorkOrder add index ix_namedate(custname,CreateDate) alter table WorkOrder add index ix_datename(CreateDate,custname) |
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mysql> show keys from WorkOrder; +-----------+------------+-------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | +-----------+------------+-------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ | WorkOrder | 1 | ix_name | 1 | CustName | A | 1264363 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | | WorkOrder | 1 | ix_date | 1 | CreateDate | A | 2528727 | NULL | NULL | | BTREE | | | | WorkOrder | 1 | ix_namedate | 1 | CustName | A | 1264363 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | | WorkOrder | 1 | ix_namedate | 2 | CreateDate | A | 2528727 | NULL | NULL | | BTREE | | | | WorkOrder | 1 | ix_datename | 1 | CreateDate | A | 2528727 | NULL | NULL | | BTREE | | | | WorkOrder | 1 | ix_datename | 2 | CustName | A | 2528727 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | +-----------+------------+-------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ 6 rows in set (0.00 sec) |
之后,用执行计划分析下sql查询语句。
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mysql> explain select CustName,count(1) c from WorkOrder where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1' group by CustName having c>100 order by c desc; +----+-------------+-----------+-------+-----------------------------------------+-------------+---------+------+--------+-----------------------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-----------+-------+-----------------------------------------+-------------+---------+------+--------+-----------------------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | WorkOrder | range | ix_name,ix_date,ix_namedate,ix_datename | ix_datename | 4 | NULL | 824372 | Using where; Using index; Using temporary; Using filesort | +----+-------------+-----------+-------+-----------------------------------------+-------------+---------+------+--------+-----------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.01 sec) |
从执行计划可以看出,Mysql从四个索引中选取了ix_datename这个索引,type为range表示索引范围扫描。rows的数量值是没堆表的1/3。 执行语句三次,时间是 8.64 sec、8.61sec、8.55 sec。 我建了三个索引,那么我想用下另外三个索引怎么办? 这里可以用force index(),这个指令可以指定本次查询强制使用哪个索引,因为Mysql优化器的选择并不是最优的索引。
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mysql> explain select CustName,count(1) c from WorkOrder force index(ix_namedate) where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1' group by CustName having c>100 order by c desc; +----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+-------------+---------+------+---------+-----------------------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+-------------+---------+------+---------+-----------------------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | WorkOrder | index | ix_name,ix_namedate,ix_datename | ix_namedate | 307 | NULL | 2528727 | Using where; Using index; Using temporary; Using filesort | +----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+-------------+---------+------+---------+-----------------------------------------------------------+ |
选用另一个联合索引 ix_namedate,这次type变为index,可以这样理解,根据索引的顺序进行全表扫描,比ALL效率要高些,rows的值和堆表的值差不多。 执行语句三次,时间是 7.84 sec、7.92 sec、7.84 sec。
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mysql> explain select CustName,count(1) c from WorkOrder force index(ix_name) where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1' group by CustName having c>100 order by c desc; +----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+---------+---------+------+---------+----------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+---------+---------+------+---------+----------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | WorkOrder | index | ix_name,ix_namedate,ix_datename | ix_name | 303 | NULL | 2528727 | Using where; Using temporary; Using filesort | +----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+---------+---------+------+---------+----------------------------------------------+ 1 row in set |
选用另一个联合索引 ix_name,这次type是index,可以这样理解,根据索引的顺序进行全表扫描,比ALL效率要高些,rows的值和堆表的值差不多。 执行语句三次,时间是 1 min 28.17 sec、1 min 27.64 sec、1 min 27.58 sec。
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mysql> explain select CustName,count(1) c from WorkOrder force index(ix_date) where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1' group by CustName having c>100 order by c desc; +----+-------------+-----------+-------+-----------------------------------------+---------+---------+------+--------+-------------------------------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-----------+-------+-----------------------------------------+---------+---------+------+--------+-------------------------------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | WorkOrder | range | ix_name,ix_date,ix_namedate,ix_datename | ix_date | 4 | NULL | 921062 | Using index condition; Using MRR; Using temporary; Using filesort | +----+-------------+-----------+-------+-----------------------------------------+---------+---------+------+--------+-------------------------------------------------------------------+ |
选用另一个联合索引 ix_date,这次type是range,表示索引范围扫描,rows的值是堆表的1/3多些 。 执行语句三次,时间是 9.55 sec、9.52 sec、9.39 sec。 假如我不想用索引了怎么办? 可以使用ignore index(),这个指令可以强制Mysql在查询时,不使用某索引。
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mysql> explain select CustName,count(1) c from WorkOrder ignore index(ix_date) where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1' group by CustName having c>100 order by c desc; +----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+-------------+---------+------+--------+-----------------------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+-------------+---------+------+--------+-----------------------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | WorkOrder | range | ix_name,ix_namedate,ix_datename | ix_datename | 4 | NULL | 824372 | Using where; Using index; Using temporary; Using filesort | +----+-------------+-----------+-------+---------------------------------+-------------+---------+------+--------+-----------------------------------------------------------+ mysql> explain select CustName,count(1) c from WorkOrder ignore index(ix_date,ix_name,ix_namedate,ix_datename) where CreateDate>'2016-5-1' and CreateDate<'2017-1-1' group by CustName having c>100 order by c desc; +----+-------------+-----------+------+---------------------------------+------+---------+------+---------+----------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-----------+------+---------------------------------+------+---------+------+---------+----------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | WorkOrder | ALL | ix_name,ix_namedate,ix_datename | NULL | NULL | NULL | 2528727 | Using where; Using temporary; Using filesort | +----+-------------+-----------+------+---------------------------------+------+---------+------+---------+----------------------------------------------+ |
上面第一个强制不使用ix_date索引,那么就Mysql就从剩下的三个索引中,选取他认为是最优的索引。第二个时将四个索引都不使用,那么Mysql就进行全表扫描了。 总结: 1.Mysql的语句优化,没有绝对的正确,explain也只是给出个大致的方向,例如 key_len值小的,rows小的按理说,时间应该最短,效率最高。但是,实验中时间最少的却不是那个值最小的。 2. 优化还需根据实际数据情况,例如,假如我where选取的时间范围变化,或者说CustName的分布有些变化,可能跟刚才的实验,又会产生一定偏差。 3. 同样我还实验了,当给表加上主键时,整体的查询时间会缩短些。 […]
View Details问题详细描述: 2020-09-04 11:28:19,576 [DefaultQuartzScheduler_Worker-1] DEBUG MySql.Data.MySqlClient.MySqlException (0x80004005): Fatal error encountered during command execution. —> MySql.Data.MySqlClient.MySqlException (0x80004005): Fatal error encountered attempting to read the resultset. —> MySql.Data.MySqlClient.MySqlException (0x80004005): Reading from the stream has failed. —> System.IO.EndOfStreamException: 尝试读取超出流末尾的内容。 在 MySql.Data.MySqlClient.MySqlStream.ReadFully(Stream stream, Byte[] buffer, Int32 offset, Int32 count) 在 MySql.Data.MySqlClient.MySqlStream.LoadPacket() 在 MySql.Data.MySqlClient.MySqlStream.LoadPacket() 在 MySql.Data.MySqlClient.MySqlStream.ReadPacket() 在 MySql.Data.MySqlClient.NativeDriver.GetResult(Int32& affectedRow, Int64& insertedId) 在 MySql.Data.MySqlClient.Driver.GetResult(Int32 statementId, Int32& affectedRows, Int64& insertedId) 在 MySql.Data.MySqlClient.Driver.NextResult(Int32 statementId, Boolean force) 在 MySql.Data.MySqlClient.MySqlDataReader.NextResult() 在 MySql.Data.MySqlClient.MySqlDataReader.NextResult() 在 MySql.Data.MySqlClient.MySqlCommand.ExecuteReader(CommandBehavior behavior) 在 MySql.Data.MySqlClient.MySqlCommand.ExecuteReader(CommandBehavior behavior) 在 MySql.Data.MySqlClient.MySqlCommand.ExecuteDbDataReader(CommandBehavior behavior) 在 System.Data.Common.DbCommand.System.Data.IDbCommand.ExecuteReader(CommandBehavior behavior) 在 System.Data.Common.DbDataAdapter.FillInternal(DataSet dataset, DataTable[] […]
View Details被迫转到MySQL数据库,发现读取数据库时,tinyint类型的值都被转化为boolean了,这样大于1的值都丢失,变成true了。查阅资料MySQL中无Boolean类型,都是存储为tinyint了,这也无妨,但是读回时不应该都变成boolean啊。网络检索没有解决方案,准备向官方报告bug,细想官方不应该有这样低级错误,先下载Connector/NET源码研究一下,发现其中有TreatTinyAsBoolean这个属性,检索百度无结果,google有几条英文的,看来大家都没有注意到这点,或者说很少用.Net玩 MySQL的。 这样将数据库连接字符串变为这样形式就一切正常了: Database=dbname;Data Source=192.168.1.1;Port=3306;User Id=root;Password=****;Charset=utf8;TreatTinyAsBoolean=false; 顺便把源码中涉及的所有属性都列出来: Server,host, data source, datasource, address, addr, network address: 数据库位置(以上任何关键字均可) Database,initial catalog:数据库名 Port: socket 端口,默认 3306 ConnectionProtocol,protocol: 连接协议,默认 Sockets PipeName,pipe: 连接管道,默认 MYSQL UseCompression,compress: 连接是否压缩,默认 false AllowBatch: 是否允许一次执行多条SQL语句,默认 true Logging: 是否启用日志,默认 false SharedMemoryName:内存共享的名称,默认 MYSQL UseOldSyntax,old syntax, oldsyntax:是否兼容旧版的语法,默认 false ConnectionTimeout,connection timeout:连接超时等待时间,默认15s DefaultCommandTimeout,command timeout:MySqlCommand 超时时间,默认 30s UserID, uid, username, user name, user:数据库登录帐号 Password,pwd: 登录密码 PersistSecurityInfo:是否保持敏感信息,默认 false Encrypt:已经用 SSL 替代了,默认 false CertificateFile:证书文件(.pfx)格式 CertificatePassword:证书的密码 CertificateStoreLocation:证书的存储位置 CertificateThumbprint:证书指纹 AllowZeroDateTime:日期时间能否为零,默认 false ConvertZeroDateTime:为零的日期时间是否转化为 DateTime.MinValue,默认 false UseUsageAdvisor, usage advisor:是否启用助手,会影响数据库性能,默认 false ProcedureCacheSize,procedure cache, procedurecache:同一时间能缓存几条存储过程,0为禁止,默认 25 UsePerformanceMonitor,userperfmon, perfmon:是否启用性能监视,默认 false IgnorePrepare: 是否忽略 Prepare() 调用,默认 true UseProcedureBodies,procedure […]
View Details一、索引基础 定义 索引,也叫做“键(Key)”,是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构。索引对于良好的性能非常关键,索引是对查询性能优化最有效的手段。 索引类型 1.B-Tree索引 当人们谈论索引的时候,如果没有特别指明类型,那多半说的是B-Tree索引,它使用B-Tree数据结构来存储数据。B-Tree通常意味着所有的值是按顺序存储的,并且每一个叶子节点到根的距离相同。 B-Tree索引的几个匹配原则: a.全值匹配:和索引中的所有列进行匹配。 b.匹配最左前缀:即索引的第一列。 c.匹配列前缀:即只匹配某一列的值的开头部分。 d.匹配范围值。 e.精确匹配某一列并范围匹配另外一列。 f.只访问索引的查询,即:覆盖索引。 B-Tree索引的几个限制(索引失效): a.不是按照索引的最左列开始查找,则不能使用索引。 b.不能跳过索引中的列。 c.如果查询中有某个列的范围查询,则其右边所有列都无法使用索引。 2.哈希索引 哈希索引(hash index)基于哈希表实现,只有精确匹配索引所有列的查询才有效。在MySQL中只有Memory引擎显式支持哈希索引。我们在这里只作了解。 3.R-Tree索引 R-Tree索引(空间数据索引),可以用作地理数据存储。MySQL中目前仅MyISAM引擎支持。与B-Tree不同,此类型的索引无须前缀查询。必须使用MySQL的GIS相关函数来维护数据,但遗憾的是MySQL的GIS支持并不完善。 4.全文索引 全文索引是一种特殊类型的索引,它查找的是文本中关键词,而不是直接比较索引中的值。全文索引更类似于搜索引擎做的事情,而不是简单的WHERE条件匹配。 二、索引的优点 优点: 1.索引大大减少了服务器需要扫描的数据量。 2.索引可以帮助服务器避免排序和临时表。 3.索引可以将随机I/O变为顺序I/O。 什么样的表需要使用索引?简单的说应该遵循以下3条准则: 1.非常小的表:全表扫描更高效。 2.中到大型表:索引非常有效。 3.特大型的表:创建和使用索引的代价非常高。如果表有大量插入和更新,更新索引将是很大的一个开销。对于特大表,建议使用表分区技术,分区后再使用索引。 三、高性能的索引策略 示例以【居民表:resident】为例,以下是此表的结构: 1.独立的列 独立的列是指索引列不能是表达式的一部分,也不能是函数的参数。 反例: 2.前缀索引和索引选择性 前缀索引:如果需要索引的字符列很长,这会让索引变得大且慢。通常可以只索引此列开始的部分字符。这样可以大大节约索引空间,从而提高索引效率。 索引选择性:是指不重复的索引值和数据表的记录总数的比值。此值越高,索引效率越高。例如:唯一索引和主键的索引选择性是1,性能也是最好的。 索引选择性是创建前缀索引依据。 例子:给列RESIDENT_NAME加索引,varchar(500)显然太长了,我们用前缀做索引。 先计算完整列的选择性:0.4867 再计算最接近的前缀选择性,可以看到15个字符后,20个字符也是0.4867,因此15个字符作为前缀是最合适的。 最后创建索引: 3.多列索引 很多人对多列索引的理解都不够。一个常见的错误是:为每个列都创建独立的索引;另一个是按照错误的顺序创建多列索引。 反例:独立索引对多条件查询的性能提升是很小的,一般只能匹配到一个索引,效率肯定要大打折扣的。 正例:创建一个多列索引,扫描的行数马上降了下来,快了十几倍,这还只是个简单的示例。 4.选择合适的列顺序 最让人困惑的问题莫过于索引列的顺序,正确的顺序依赖于使用该索引的查询。也要考虑到排序和分组的需要。 例子:是什么让我决定以SP_ID在前创建了上面的多列索引:SP_ID_GENDER_CODE ? 答案是:计算各列的选择性。 5.聚簇索引 聚簇索引并不是一种单独的索引类型,而是一种数据存储方式。InnoDB的聚簇索引实际上在同一个结构中保存了B-Tree索引和数据行。主键就是一个典型的聚簇索引。 6.覆盖索引 如果一个索引包含要查询的所有字段,不需要再去表里读取数据,这样的索引就叫做覆盖索引。覆盖索引能极大的提高查询性能。 例子:把查询中需要的字段改为索引中的字段时,这样一个覆盖索引就形成了。索引也只匹配到多列索引,ref也变为了常数。Extra也显示了Using index。 7.用索引做排序 可以用同一个索引既满足排序,又用于查询。这样的索引是最优的,历为我们日常工作中遇到查询一般都是要排序的。这里有个限制:如果查询涉及到多表联合,排序用的字段必须全部是第一个表的,才能使用索引做排序。 例子: 8.冗余和重复索引 重复索引:是指在相同的列上按照相同的顺序创建的相同类型的索引。避免出现这样的情况,发现要删除。 冗余索引:是指一个或多个列同步出现在多个索引中,各索引的列数、顺序不同。冗余索引也应避免。但有时查询写的不合理,可能出现单独为优化某个查询出现的冗余索引。 P.S 创建冗余索引时可能影响其他索引的匹配,从而导致以前的查询性能降低。 四、索引案例 索引 index(a, b, […]
View Details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 tables; 3、查看指定数据库的大小: 比如查看数据库home的大小 select concat(round(sum(data_length/1024/1024),2),’MB') as data from tables where table_schema=’home'; 4、查看指定数据库的某个表的大小 比如查看数据库home中 members 表的大小 select concat(round(sum(data_length/1024/1024),2),’MB') as data from tables where table_schema=’home' and table_name=’members'; from:https://blog.csdn.net/weixin_34050389/article/details/89826749
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