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mysql数据库语句分类(MySQL语句分类)

时间:2023-12-24 12:05:13 阅读:319787 作者:GYMK

本文目录一览:

sql server 数据库和 mysql数据库主要区别的sql语句有哪些啊?

转:

1. MySQL支持enum和set类型,SQL Server不支持;

2. MySQL不支持nchar、nvarchar、ntext类型;

3. MySQL数据库的递增语句是AUTO_INCREMENT,而MS SQL是identity(1,1);

4. MS SQL默认到处表创建语句的默认值表示是((0)),而在MySQL里面是不允许带两括号的;

5. MySQL需要为表指定存储类型;

6. MS SQL识别符是[],[type]表示他区别于关键字,但是MySQL却是 `,也就是按键1左边的那个符号;

7. MS SQL支持getdate()方法获取当前时间日期,但是MySQL里面可以分日期类型和时间类型,获取当前日期是cur_date(),当前完整时间是 now()函数;

8. MS SQL不支持replace into语句,但是在最新的SQL Server 2008里面,也支持merge语法;

9. MySQL数据库支持insert into table1 set t1 = ‘’, t2 = ‘’ ,但是MS SQL不支持这样写;

10. MySQL支持insert into tabl1 values (1,1), (1,1), (1,1), (1,1), (1,1), (1,1), (1,1)

11. MS SQL不支持limit语句,是非常遗憾的,只能用top 取代limt 0,N,row_number() over()函数取代limit N,M;

12. MySQL在创建表时要为每个表指定一个存储引擎类型,而MS SQL只支持一种存储引擎;

13. MySQL不支持默认值为当前时间的datetime类型(MS SQL很容易做到),在MySQL里面是用timestamp类型;

14. MS SQL里面检查是否有这个表再删除,需要这样:

if exists (select * from dbo.sysobjects where id = object_id(N'uc_newpm') and OBJECTPROPERTY(id,N'IsUserTable')=1)

但是在MySQL里面只需要 DROP TABLE IF EXISTS cdb_forums;

15. MySQL支持无符号型的整数,那么比不支持无符号型的MS SQL就能多出一倍的最大数存储;

16. MySQL不支持在MS SQL里面使用非常方便的varchar(max)类型,这个类型在MS SQL里面既可做一般数据存储,也可以做blob数据存储;

17. MySQL数据库创建非聚集索引只需要在创建表的时候指定为key就行,比如:KEY displayorder (fid,displayorder)

在MS SQL里面必须要:

create unique nonclustered index index_uc_protectedmembers_username_appid on dbo.uc_protectedmembers(username asc,appid asc)

18. MySQL text字段类型不允许有默认值;

19. MySQL的一个表的总共字段长度不超过65XXX。

20. 一个很表面的区别就是MySQL的安装特别简单,而且文件大小才110M(非安装版),相比微软这个庞然大物,安装进度来说简直就是.....

21. MySQL的管理工具有几个比较好的,MySQL_front和官方那个套件,不过都没有SSMS的使用方便,这是MySQL很大的一个缺点。

22. MySQL的存储过程只是出现在最新的版本中,稳定性和性能可能不如MS SQL。

23. 同样的负载压力,MySQL要消耗更少的CPU和内存,MS SQL的确是很耗资源;

24. php连接MySQL数据库和MS SQL的方式都差不多,只需要将函数的MySQL替换成MS SQL即可。

25. MySQL支持 date,time,year类型,MS SQL到2008才支持date和time。

mysql的语句和sql语句是一样的吗?

总体差不多,但有些小区别;我列给你看看:1 mysql支持enum,和set类型,sql server不支持

2 mysql不支持nchar,nvarchar,ntext类型

3 mysql的递增语句是AUTO_INCREMENT,而mssql是identity(1,1)

4 msms默认到处表创建语句的默认值表示是((0)),而在mysql里面是不允许带两括号的

5 mysql需要为表指定存储类型

6 mssql识别符是[],[type]表示他区别于关键字,但是mysql却是 `,也就是按键1左边的那个符号

7 mssql支持getdate()方法获取当前时间日期,但是mysql里面可以分日期类型和时间类型,获取当前日期是cur_date(),当前完整时间是 now()函数

8 mssql不支持replace into 语句,但是在最新的sql20008里面,也支持merge语法

9 mysql支持insert into table1 set t1 = ‘’, t2 = ‘’ ,但是mssql不支持这样写

10 mysql支持insert into tabl1 values (1,1), (1,1), (1,1), (1,1), (1,1), (1,1), (1,1)

11 mssql不支持limit语句,是非常遗憾的,只能用top 取代limt 0,N,row_number() over()函数取代limit N,M

12 mysql在创建表时要为每个表指定一个存储引擎类型,而mssql只支持一种存储引擎

13 mysql不支持默认值为当前时间的datetime类型(mssql很容易做到),在mysql里面是用timestamp类型

14 mssql里面检查是否有这个表再删除,需要这样:

if exists (select * from dbo.sysobjects where id = object_id(N'uc_newpm') and OBJECTPROPERTY(id, N'IsUserTable') = 1)

但是在mysql里面只需要 DROP TABLE IF EXISTS cdb_forums;

15 mysql支持无符号型的整数,那么比不支持无符号型的mssql就能多出一倍的最大数存储

16 mysql不支持在mssql里面使用非常方便的varchar(max)类型,这个类型在mssql里面既可做一般数据存储,也可以做blob数据存储

17 mysql创建非聚集索引只需要在创建表的时候指定为key就行,比如:KEY displayorder (fid,displayorder) 在mssql里面必须要:create unique nonclustered index index_uc_protectedmembers_username_appid on dbo.uc_protectedmembers

(username asc,appid asc)

18 mysql text字段类型不允许有默认值

19mysql的一个表的总共字段长度不超过65XXX。

20一个很表面的区别就是mysql的安装特别简单,而且文件大小才110M(非安装版),相比微软这个庞然大物,安装进度来说简直就是.....

21mysql的管理工具有几个比较好的,mysql_front,和官方那个套件,不过都没有SSMS的使用方便,这是mysql很大的一个缺点。

22mysql的存储过程只是出现在最新的版本中,稳定性和性能可能不如mssql。

23 同样的负载压力,mysql要消耗更少的CPU和内存,mssql的确是很耗资源。

24php连接mysql和mssql的方式都差不多,只需要将函数的mysql替换成mssql即可。

25mysql支持date,time,year类型,mssql到2008才支持date和time。

MYSQL数据库索引类型都有哪些

在满足语句需求的情况下,尽量少的访问资源是数据库设计的重要原则,这和执行的 SQL 有直接的关系,索引问题又是 SQL 问题中出现频率最高的,常见的索引问题包括:无索引(失效)、隐式转换。

1. SQL 执行流程看一个问题,在下面这个表 T 中,如果我要执行 select * from T where k between 3 and 5; 需要执行几次树的搜索操作,会扫描多少行?mysql create table T (    - ID int primary key,    - k int NOT NULL DEFAULT 0,    - s varchar(16) NOT NULL DEFAULT '',    - index k(k))    - engine=InnoDB;mysql insert into T values(100,1, 'aa'),(200,2,'bb'),      (300,3,'cc'),(500,5,'ee'),(600,6,'ff'),(700,7,'gg');

这分别是 ID 字段索引树、k 字段索引树。

这条 SQL 语句的执行流程:

1. 在 k 索引树上找到 k=3,获得 ID=3002. 回表到 ID 索引树查找 ID=300 的记录,对应 R33. 在 k 索引树找到下一个值 k=5,ID=5004. 再回到 ID 索引树找到对应 ID=500 的 R4

5. 在 k 索引树去下一个值 k=6,不符合条件,循环结束

这个过程读取了 k 索引树的三条记录,回表了两次。因为查询结果所需要的数据只在主键索引上有,所以必须得回表。所以,我们该如何通过优化索引,来避免回表呢?

2. 常见索引优化2.1 覆盖索引覆盖索引,换言之就是索引要覆盖我们的查询请求,无需回表。

如果执行的语句是 select ID from T wherek between 3 and 5;,这样的话因为 ID 的值在 k 索引树上,就不需要回表了。

覆盖索引可以减少树的搜索次数,显著提升查询性能,是常用的性能优化手段。

但是,维护索引是有代价的,所以在建立冗余索引来支持覆盖索引时要权衡利弊。

2.2 最左前缀原则

B+ 树的数据项是复合的数据结构,比如 (name,sex,age) 的时候,B+ 树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的,当 (张三,F,26) 这样的数据来检索的时候,B+ 树会优先比较 name 来确定下一步的检索方向,如果 name 相同再依次比较 sex 和 age,最后得到检索的数据。

# 有这样一个表 P

mysql create table P (id int primary key, name varchar(10) not null, sex varchar(1), age int, index tl(name,sex,age)) engine=IInnoDB;

mysql insert into P values(1,'张三','F',26),(2,'张三','M',27),(3,'李四','F',28),(4,'乌兹','F',22),(5,'张三','M',21),(6,'王五','M',28);

# 下面的语句结果相同

mysql select * from P where name='张三' and sex='F';     ## A1

mysql select * from P where sex='F' and age=26;         ## A2

# explain 看一下

mysql explain select * from P where name='张三' and sex='F';

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

| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref         | rows | filtered | Extra       |

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

|  1 | SIMPLE      | P     | NULL       | ref  | tl            | tl   | 38      | const,const |    1 |   100.00 | Using index |

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

mysql explain select * from P where sex='F' and age=26;

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

| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                    |

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

|  1 | SIMPLE      | P     | NULL       | index | NULL          | tl   | 43      | NULL |    6 |    16.67 | Using where; Using index |

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

可以清楚的看到,A1 使用 tl 索引,A2 进行了全表扫描,虽然 A2 的两个条件都在 tl 索引中出现,但是没有使用到 name 列,不符合最左前缀原则,无法使用索引。所以在建立联合索引的时候,如何安排索引内的字段排序是关键。评估标准是索引的复用能力,因为支持最左前缀,所以当建立(a,b)这个联合索引之后,就不需要给 a 单独建立索引。原则上,如果通过调整顺序,可以少维护一个索引,那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。上面这个例子中,如果查询条件里只有 b,就是没法利用(a,b)这个联合索引的,这时候就不得不维护另一个索引,也就是说要同时维护(a,b)、(b)两个索引。这样的话,就需要考虑空间占用了,比如,name 和 age 的联合索引,name 字段比 age 字段占用空间大,所以创建(name,age)联合索引和(age)索引占用空间是要小于(age,name)、(name)索引的。

2.3 索引下推

以人员表的联合索引(name, age)为例。如果现在有一个需求:检索出表中“名字第一个字是张,而且年龄是26岁的所有男性”。那么,SQL 语句是这么写的mysql select * from tuser where name like '张%' and age=26 and sex=M;

通过最左前缀索引规则,会找到 ID1,然后需要判断其他条件是否满足在 MySQL 5.6 之前,只能从 ID1 开始一个个回表。到主键索引上找出数据行,再对比字段值。而 MySQL 5.6 引入的索引下推优化(index condition pushdown),可以在索引遍历过程中,对索引中包含的字段先做判断,直接过滤掉不满足条件的记录,减少回表次数。这样,减少了回表次数和之后再次过滤的工作量,明显提高检索速度。

2.4 隐式类型转化

隐式类型转化主要原因是,表结构中指定的数据类型与传入的数据类型不同,导致索引无法使用。所以有两种方案:

修改表结构,修改字段数据类型。

修改应用,将应用中传入的字符类型改为与表结构相同类型。

3. 为什么会选错索引3.1 优化器选择索引是优化器的工作,其目的是找到一个最优的执行方案,用最小的代价去执行语句。在数据库中,扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少,意味着访问磁盘数据的次数越少,消耗的 CPU 资源越少。当然,扫描行数并不是唯一的判断标准,优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。

3.2 扫描行数

MySQL 在真正开始执行语句之前,并不能精确的知道满足这个条件的记录有多少条,只能通过索引的区分度来判断。显然,一个索引上不同的值越多,索引的区分度就越好,而一个索引上不同值的个数我们称为“基数”,也就是说,这个基数越大,索引的区分度越好。# 通过 show index 方法,查看索引的基数mysql show index from t;+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+| t     |          0 | PRIMARY  |            1 | id          | A         |       95636 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               || t     |          1 | a        |            1 | a           | A         |       96436 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               || t     |          1 | b        |            1 | b           | A         |       96436 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+

MySQL 使用采样统计方法来估算基数:采样统计的时候,InnoDB 默认会选择 N 个数据页,统计这些页面上的不同值,得到一个平均值,然后乘以这个索引的页面数,就得到了这个索引的基数。而数据表是会持续更新的,索引统计信息也不会固定不变。所以,当变更的数据行数超过 1/M 的时候,会自动触发重新做一次索引统计。

在 MySQL 中,有两种存储索引统计的方式,可以通过设置参数 innodb_stats_persistent 的值来选择:

on 表示统计信息会持久化存储。默认 N = 20,M = 10。

off 表示统计信息只存储在内存中。默认 N = 8,M = 16。

由于是采样统计,所以不管 N 是 20 还是 8,这个基数都很容易不准确。所以,冤有头债有主,MySQL 选错索引,还得归咎到没能准确地判断出扫描行数。

可以用 analyze table 来重新统计索引信息,进行修正。

ANALYZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tbl_name [, tbl_name] ...

3.3 索引选择异常和处理1. 采用 force index 强行选择一个索引。2. 可以考虑修改语句,引导 MySQL 使用我们期望的索引。3. 有些场景下,可以新建一个更合适的索引,来提供给优化器做选择,或删掉误用的索引。

关于mysql数据库里面数据类型number的问题

MySQL 数据类型细分下来,大概有以下几类:

数值,典型代表为 tinyint,int,bigint

浮点/定点,典型代表为 float,double,decimal 以及相关的同义词

字符串,典型代表为 char,varchar

时间日期,典型代表为 date,datetime,time,timestamp

二进制,典型代表为 binary,varbinary

位类型

枚举类型

集合类型

大对象,比如 text,blob

json 文档类型

一、数值类型(不是数据类型,别看错了)如果用来存放整数,根据范围的不同,选择不同的类型。

以上是几个整数选型的例子。整数的应用范围最广泛,可以用来存储数字,也可以用来存储时间戳,还可以用来存储其他类型转换为数字后的编码,如 IPv4 等。示例 1用 int32 来存放 IPv4 地址,比单纯用字符串节省空间。表 x1,字段 ipaddr,利用函数 inet_aton,检索的话用函数 inet_ntoa。

查看磁盘空间占用,t3 占用最大,t1 占用最小。所以说如果整数存储范围有固定上限,并且未来也没有必要扩容的话,建议选择最小的类型,当然了对其他类型也适用。root@ytt-pc:/var/lib/mysql/3305/ytt# ls -sihl总用量 3.0G3541825 861M -rw-r----- 1 mysql mysql 860M 12月 10 11:36 t1.ibd3541820 989M -rw-r----- 1 mysql mysql 988M 12月 10 11:38 t2.ibd3541823 1.2G -rw-r----- 1 mysql mysql 1.2G 12月 10 11:39 t3.ibd

二、浮点数 / 定点数先说 浮点数,float 和 double 都代表浮点数,区别简单记就是 float 默认占 4 Byte。float(p) 中的 p 代表整数位最小精度。如果 p 24 则直接转换为 double,占 8 Byte。p 最大值为 53,但最大值存在计算不精确的问题。再说 定点数,包括 decimal 以及同义词 numeric,定点数的整数位和小数位分别存储,有效精度最大不能超过 65。所以区别于 float 的在于精确存储,必须需要精确存储或者精确计算的最好定义为 decimal 即可。示例 3创建一张表 y1,分别给字段 f1,f2,f3 不同的类型。mysql-(ytt/3305)-create table y1(f1 float,f2 double,f3 decimal(10,2));Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)

三、字符类型字符类型和整形一样,用途也很广。用来存储字符、字符串、MySQL 所有未知的类型。可以简单说是万能类型!

char(10) 代表最大支持 10 个字符存储,varhar(10) 虽然和 char(10) 可存储的字符数一样多,不同的是 varchar 类型存储的是实际大小,char 存储的理论固定大小。具体的字节数和字符集相关。示例 4例如下面表 t4 ,两个字段 c1,c2,分别为 char 和 varchar。mysql-(ytt/3305)-create table t4 (c1 char(20),c2 varchar(20));Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

所以在 char 和 varchar 选型上,要注意看是否合适的取值范围。比如固定长度的值,肯定要选择 char;不确定的值,则选择 varchar。

四、日期类型日期类型包含了 date,time,datetime,timestamp,以及 year。year 占 1 Byte,date 占 3 Byte。 

time,timestamp,datetime 在不包含小数位时分别占用 3 Byte,4 Byte,8 Byte;小数位部分另外计算磁盘占用,见下面表格。

请点击输入图片描述

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注意:timestamp 代表的时间戳是一个 int32 存储的整数,取值范围为 '1970-01-01 00:00:01.000000' 到 '2038-01-19 03:14:07.999999';datetime 取值范围为 '1000-01-01 00:00:00.000000' 到 '9999-12-31 23:59:59.999999'。

综上所述,日期这块类型的选择遵循以下原则:

1. 如果时间有可能超过时间戳范围,优先选择 datetime。2. 如果需要单独获取年份值,比如按照年来分区,按照年来检索等,最好在表中添加一个 year 类型来参与。3. 如果需要单独获取日期或者时间,最好是单独存放,而不是简单的用 datetime 或者 timestamp。后面检索时,再加函数过滤,以免后期增加 SQL 编写带来额外消耗。

4. 如果有保存毫秒类似的需求,最好是用时间类型自己的特性,不要直接用字符类型来代替。MySQL 内部的类型转换对资源额外的消耗也是需要考虑的。

示例 5

建立表 t5,对这些可能需要的字段全部分离开,这样以后写 SQL 语句的时候就很容易了。

当然了,这种情形占用额外的磁盘空间。如果想在易用性与空间占用量大这两点来折中,可以用 MySQL 的虚拟列来实时计算。比如假设 c5 字段不存在,想要得到 c5 的结果。mysql-(ytt/3305)-alter table t5 drop c5, add c5 year generated always as (year(c1)) virtual;Query OK, 1 row affected (2.46 sec)Records: 1  Duplicates: 0  Warnings: 0

五、二进制类型

binary 和 varbinary 对应了 char 和 varchar 的二进制存储,相关的特性都一样。不同的有以下几点:

binary(10)/varbinary(10) 代表的不是字符个数,而是字节数。

行结束符不一样。char 的行结束符是 ,binary 的行结束符是 0x00。

由于是二进制存储,所以字符编码以及排序规则这类就直接无效了。

示例 6

来看这个 binary 存取的简单示例,还是之前的变量 @a。

切记!这里要提前计算好 @a 占用的字节数,以防存储溢出。

六、位类型

bit 为 MySQL 里存储比特位的类型,最大支持 64 比特位, 直接以二进制方式存储,一般用来存储状态类的信息。比如,性别,真假等。具有以下特性:

1. 对于 bit(8) 如果单纯存放 1 位,左边以 0 填充 00000001。2. 查询时可以直接十进制来过滤数据。3. 如果此字段加上索引,MySQL 不会自己做类型转换,只能用二进制来过滤。

示例 7

创建表 c1, 字段性别定义一个比特位。mysql-(ytt/3305)-create table c1(gender bit(1));Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

mysql-(ytt/3305)-select cast(gender as unsigned)  'f1' from c1;+------+| f1   |+------+|    0 ||    1 |+------+2 rows in set (0.00 sec)

过滤数据也一样,二进制或者直接十进制都行。mysql-(ytt/3305)-select conv(gender,16,10) as gender    - from c1 where gender = b'1'; +--------+| gender |+--------+| 1      |+--------+1 row in set (0.00 sec)    mysql-(ytt/3305)-select conv(gender,16,10) as gender     - from c1 where gender = '1';+--------+| gender |+--------+| 1      |+--------+1 row in set (0.00 sec)

其实这样的场景,也可以定义为 char(0),这也是类似于 bit 非常优化的一种用法。

mysql-(ytt/3305)-create table c2(gender char(0));Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)

那现在我给表 c1 简单的造点测试数据。

mysql-(ytt/3305)-select count(*) from c1;+----------+| count(*) |+----------+| 33554432 |+----------+1 row in set (1.37 sec)

把 c1 的数据全部插入 c2。

mysql-(ytt/3305)-insert into c2 select if(gender = 0,'',null) from c1;Query OK, 33554432 rows affected (2 min 18.80 sec)Records: 33554432  Duplicates: 0  Warnings: 0

两张表的磁盘占用差不多。root@ytt-pc:/var/lib/mysql/3305/ytt# ls -sihl总用量 1.9G4085684 933M -rw-r----- 1 mysql mysql 932M 12月 11 10:16 c1.ibd4082686 917M -rw-r----- 1 mysql mysql 916M 12月 11 10:22 c2.ibd

检索方式稍微有些不同,不过效率也差不多。所以说,字符类型不愧为万能类型。

七、枚举类型

枚举类型,也即 enum。适合提前规划好了所有已经知道的值,且未来最好不要加新值的情形。枚举类型有以下特性:

1. 最大占用 2 Byte。2. 最大支持 65535 个不同元素。3. MySQL 后台存储以下标的方式,也就是 tinyint 或者 smallint 的方式,下标从 1 开始。4. 排序时按照下标排序,而不是按照里面元素的数据类型。所以这点要格外注意。

示例 8

创建表 t7。mysql-(ytt/3305)-create table t7(c1 enum('mysql','oracle','dble','postgresql','mongodb','redis','db2','sql server'));Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)

八、集合类型

集合类型 SET 和枚举类似,也是得提前知道有多少个元素。SET 有以下特点:

1. 最大占用 8 Byte,int64。2. 内部以二进制位的方式存储,对应的下标如果以十进制来看,就分别为 1,2,4,8,...,pow(2,63)。3. 最大支持 64 个不同的元素,重复元素的插入,取出来直接去重。4. 元素之间可以组合插入,比如下标为 1 和 2 的可以一起插入,直接插入 3 即可。

示例 9

定义表 c7 字段 c1 为 set 类型,包含了 8 个值,也就是下表最大为 pow(2,7)。

mysql-(ytt/3305)-create table c7(c1 set('mysql','oracle','dble','postgresql','mongodb','redis','db2','sql server'));Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

插入 1 到 128 的所有组合。

mysql-(ytt/3305)-INSERT INTO c7WITH RECURSIVE ytt_number (cnt) AS (        SELECT 1 AS cnt        UNION ALL        SELECT cnt + 1        FROM ytt_number        WHERE cnt pow(2, 7)    )SELECT *FROM ytt_number;Query OK, 128 rows affected (0.01 sec)Records: 128  Duplicates: 0  Warnings: 0

九、数据类型在存储函数中的用法

函数里除了显式声明的变量外,默认 session 变量的数据类型很弱,随着给定值的不同随意转换。

示例 10

定义一个函数,返回两个给定参数的乘积。定义里有两个变量,一个是 v_tmp 显式定义为 int64,另外一个 @vresult 随着给定值的类型随意变换类型。

简单调用下。

mysql-(ytt/3305)-select ytt_sample_data_type(1111,222) 'result';+--------------------------+| result                   |+--------------------------+| The result is: '246642'. |+--------------------------+1 row in set (0.00 sec)

总结

本篇把 MySQL 基本的数据类型做了简单的介绍,并且用了一些容易理解的示例来梳理这些类型。我们在实际场景中,建议选择适合最合适的类型,不建议所有数据类型简单的最大化原则。比如能用 varchar(100),不用 varchar(1000)。

如何分析mysql的查询语句

A、设置索引项,应该是出现在where后面的列,或者连接字句中出现的列;

B、使用唯一索引,索引的基数越大,索引查询的效果越好,举例:查询条件中含有索引字段和非索引字段的时候,会优先走索引筛选出数据,然后在数据中回表过滤没有走索引的字段,但是Mysql任务,如果索引筛选出的数据量大于20%,会认为此时走索引效果不如全表扫描,继而放弃索引,走全表扫描来查询;

C、使用短索引,例如一个属性200多位,其实索引只要创建前几位效果会好;

D、最左原则,组合索引中,灵活运用最左前缀;

E、不要过度使用索引,索引会占用空间,影响写入的速度;

sql语言的分类有

SQL语句分类

如大家所知 sql语句被分为四大类:

数据定义语言DDL

数据查询语言DQL

数据操纵语言DML

数据控制功能DCL

相信大多数人都对SQL有一定的了解 我这里就不细讲具体内容 简单介绍一下具体内容 方便理解

数据定义语言DDL(Data Definition Language)

CREATE,DROP,ALTER

主要为以上操作 即对逻辑结构等有操作的,其中包括表结构,视图和索引。

数据查询语言DQL(Data Query Language)

SELECT

这个较为好理解 即查询操作,以select关键字。各种简单查询,连接查询等 都属于DQL。

数据操纵语言DML(Data Manipulation Language)

INSERT,UPDATE,DELETE

主要为以上操作 即对数据进行操作的,对应上面所说的查询操作 DQL与DML共同构建了多数初级程序员常用的增删改查操作。而查询是较为特殊的一种 被划分到DQL中。

数据控制功能DCL(Data Control Language)

GRANT,REVOKE,COMMIT,ROLLBACK

主要为以上操作 即对数据库安全性完整性等有操作的,可以简单的理解为权限控制等。

以上即为简单总结SQL的语句分类,希望对您有所帮助!~

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