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查询是数据库技术中最常用的操作。查询操作的过程比较简单，首先从客户端发出查询的SQL语句，数据库服务端在接收到由客户端发来的SQL语句后，执行这条SQL语句，然后将查询到的结果返回给客户端。虽然过程很简单，但不同的查询方式和数据库设置，对查询的性能将会有很在的影响。

因此，本文就在MySQL中常用的查询优化技术进行讨论。讨论的内容如：通过查询缓冲提高查询速度；MySQL对查询的自动优化；基于索引的排序；不可达查询的检测和使用各种查询选择来提高性能。

一、 通过查询缓冲提高查询速度

一般我们使用SQL语句进行查询时，数据库服务器每次在收到客户端发来SQL后，都会执行这条SQL语句。但当在一定间隔内(如1分钟内)，接到完全一样的SQL语句，也同样执行它。虽然这样可以保证数据的实时性，但在大多数时候，数据并不要求完全的实时，也就是说可以有一定的延时。如果是这样的话，在短时间内执行完全一样的SQL就有些得不偿失。

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在老版本的MySQL 3.22中，MySQL的单表限大小为4GB，当时的MySQL的存储引擎还是ISAM存储引擎。但是，当出现MyISAM存储引擎之后，也就是从 MySQL 3.23开始，MySQL单表最大限制就已经扩大到了64PB了（官方文档显示）。也就是说，从目前的技术环境来看，MySQL数据库的MyISAM存储 引擎单表大小限制已经不是有MySQL数据库本身来决定，而是由所在主机的OS上面的文件系统来决定了。
而MySQL另外一个最流行的存储引擎之一Innodb存储数据的策略是分为两种的，一种是共享表空间存储方式，还有一种是独享表空间存储方式。当使用共享表空间存储方式的时候，Innodb的所有数据保存在一个单独的表空间里面，而这个表空间可以由很多个文件组成，一个表可以跨多个文件存在，所 以其大小限制不再是文件大小的限制，而是其自身的限制。从Innodb的官方文档中可以看到，其表空间的最大限制为64TB，也就是说，Innodb的单 表限制基本上也在64TB左右了，当然这个大小是包括这个表的所有索引等其他相关数据。
而当使用独享表空间来存放Innodb的表的时候，每个表的数据以一个单独的文件来存放，这个时候的单表限制，又变成文件系统的大小限制了。 继续阅读…

1、select语句可以用回车分隔
$sql=”select * from article where id=1″和 $sql=”select * from article
where id=1″，都可以得到正确的结果，但有时分开写或许能更明了一点，特别是当sql语句比较长时
2、批量查询数据
可以用in来实现
$sql=”select * from article where id in(1,3,5)”
3、使用concat连接查询的结果
$sql=”select concat(id,”-”,con) as res from article where id=1″返回”1-article content”
4、使用locate  用法：select locate(“hello”,”hello baby”);返回1不存在返回0
5、使用group by
以前一直没怎么搞明group by 和 order by，其实也满简单的，group by 是把相同的结果编为一组
exam：$sql=”select city ,count(*) from customer group by city”;
这句话的意思就是从customer表里列出所有不重复的城市，及其数量（有点类似distinct）
group by 经常与AVG(),MIN(),MAX(),SUM(),COUNT()一起使用
6、使用having
having 允许有条件地聚合数据为组
$sql=”select city,count(*),min(birth_day) from customer group by city having count(*)>10″;
这句话是先按city归组，然后找出city地数量大于10的城市
btw：使用group by + having 速度有点慢同时having子句包含的表达式必须在之前出现过
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在数据库中，UNION和UNION ALL关键字都是将两个结果集合并为一个，但这两者从使用和效率上来说都有所不同。
MySQL中的UNION
UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。实际大部分应用中是不会产生重复的记录，最常见的是过程表与历史表UNION。
如：select * from gc_dfys union select * from ls_jg_dfys
这个SQL在运行时先取出两个表的结果，再用排序空间进行排序删除重复的记录，最后返回结果集，如果表数据量大的话可能会导致用磁盘进行排序。
MySQL中的UNION ALL 继续阅读…

InnoDB和MyISAM是在使用MySQL最常用的两个表类型，各有优缺点，视具体应用而定。基本的差别为：MyISAM类型不支持事务处理等高级处理，而InnoDB类型支持。MyISAM类型的表强调的是性能，其执行数度比InnoDB类型更快，但是不提供事务支持，而InnoDB提供事务支持已经外部键等高级数据库功能。
以下是一些细节和具体实现的差别：
1.InnoDB不支持FULLTEXT类型的索引。
2.InnoDB 中不保存表的具体行数，也就是说，执行select count(*) from table时，InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行，但是MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。注意的是，当count(*)语句包含 where条件时，两种表的操作是一样的。
3.对于AUTO_INCREMENT类型的字段，InnoDB中必须包含只有该字段的索引，但是在MyISAM表中，可以和其他字段一起建立联合索引。 继续阅读…

MySQL出错代码列表：

1005：创建表失败

1006：创建数据库失败

1007：数据库已存在，创建数据库失败

1008：数据库不存在，删除数据库失败

1009：不能删除数据库文件导致删除数据库失败

1010：不能删除数据目录导致删除数据库失败

1011：删除数据库文件失败

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(三)交叉连接
交叉连接不带WHERE 子句，它返回被连接的两个表所有数据行的笛卡尔积，返回到结果集合中的数
据行数等于第一个表中符合查询条件的数据行数乘以第二个表中符合查询条件的数据行数。
例，titles表中有6类图书，而publishers表中有8家出版社，则下列交叉连接检索到的记录数将等
于6*8=48行。
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代码:
SELECT `type`,`pub_name`
FROM `titles` CROSS JOIN `publishers`
ORDER BY `type`
SQL核心语句(非常实用的几个技巧)

_ArticleContent1_lblContent>插入数据

向表中添加一个新记录，你要使用SQL INSERT 语句。这里有一个如何使用这种语句的例子：
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代码:
INSERT mytable (mycolumn) VALUES (‘some data’)
这个语句把字符串’some data’插入表mytable的mycolumn字段中。将要被插入数据的字段的名字在第一个括号中指定，实际的数据在第二个括号中给出。

INSERT 语句的完整句法如下：
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代码:
INSERT [INTO] {table_name|view_name} [(column_list)] {DEFAULT VALUES |

Values_list | select_statement}
如果一个表有多个字段，通过把字段名和字段值用逗号隔开，你可以向所有的字段中插入数据。假设表mytable有三个字段first_column,second_column,和third_column。下面的INSERT语句添加了一条三个字段都有值的完整记录：
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代码:
INSERT mytable (first_column,second_column,third_column)

VALUES (‘some data’,’some more data’,’yet more data’)
注意

你可以使用INSERT语句向文本型字段中插入数据。但是，如果你需要输入很长的字符串，你应该使用WRITETEXT语句。这部分内容对本书来说太高级了，因此不加讨论。要了解更多的信息，请参考Microsoft SQL Sever 的文档。

如果你在INSERT 语句中只指定两个字段和数据会怎么样呢？换句话说，你向一个表中插入一条新记录，但有一个字段没有提供数据。在这种情况下，有下面的四种可能： 继续阅读…