事务就是一组原子性的SQL查询,事物内的语句,要么全部执行成功,要么全部执行失败.它必须具有以下特征:1.原子性:要么全成功,要么全失败2.一致性:所有的语句是一个整体,要么全执行,要么都不执行3.隔离性:一个事务所做的修改在最终提交之前,对其他事务是不可见的4.持久性:事务提交后所做的修改就会永久保存到数据库中...
原创
2023-04-11 00:28:25
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一、零铺垫 在介绍B树之前，先来看另一棵神奇的树——二叉排序树（Binary Sort Tree），首先它是一棵树，“二叉”这个描述已经很明显了，就是树上的一根树枝开两个叉，于是递归下来就是二叉树了（下图所示），而这棵树上的节点是已经排好序的，具体的排序规则如下： 若左子树不空，则左子树上所有节点的
原创
2019-12-19 11:01:00
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1、源数据信息源数据字段：Student表字段Names 存储内容为"111,222,333,444,555,666,777,888"
2、查询请求入参{
"Names": "666,888"
}3、具体需求需要拿到既包含666又包含888，直接模糊查询或者Contains之类的无法满足
4、方法实现方法一：
// 纯SQL语句
var nameSql = string.Empty;
for (
原创
2024-03-15 16:18:42
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MySQL 高阶技能一、底层原理1、数据组织方式B+Tree2、逻辑架构C - S 架构客户端查询处理器数据存储引擎3、客户端使用增、删、改、查二、索引MySQL的InnoDB索引数据结构是B+树，主键索引叶子节点的值存储的就是MySQL的数据行，普通索引的叶子节点的值存储的是主键值MySQL索引用的是 B+树，B+树在查找效率、范围查找中都有着非常不错的性能。1、B 树和 B+树有什么不同呢？第
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2024-04-10 11:02:53
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# MySQL 自动备份脚本科普文章
在数据库管理中，数据的安全性和可用性至关重要。为了确保数据的安全性，定期备份是一个重要的策略。本文将介绍如何使用MySQL自动备份，包含代码示例和状态图。
## 什么是MySQL自动备份？
MySQL自动备份指的是通过脚本和定时任务，定期自动将数据库中的数据备份到指定的位置，以防止数据丢失或损坏。通过自动化备份，可以减轻数据库管理员的工作负担，提高数据安
MySQL学习总结B+ Tree 原理B Tree — Balance Tree。B树是一棵平衡树B+ Tree。这个"+"，加的是叶子结点之间的指针。通过B树去划分区间，在叶子结点可以通过指针进行范围遍历。结点的key按升序进行排列查找：先从根节点开始进行二分查找，再在指针的位置上递归进行查找。直到找出key所对应的data与红黑树对比：（数据结构）B+树的高度更低：有效的减少了指针向下递归的层
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2023-10-04 09:20:21
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上一篇文章介绍了MySQL高性能索引，本文将介绍MySQL的SQL语句编写。首先看一道真题有A(id,sex,par,c1,c2),B(id,age,c1,c2)两张表，其中A.id与B.id关联，现在要求写出一条SQL语句，将B中age>50的记录的c1,c2更新到A表中同一记录中的c1,c2字段中考点分析这道题主要考察的是MySQL的关联UPDATE语句延伸考点：MySQL的关联查询语句
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2023-10-14 16:05:06
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前面介绍了使用 insert 对数据表进行数据的插入，在插入数据以后，我们简单使用 SELEECT 进行过查看插入的数据。SELECT * FROM book;SELECT 是查看插入数据的语句，* 表示所有字段，即查看所有字段的数据。现在我们使用上一节中使用的 INSERT 字段插入如下数据，查看得到如下结果： 但是 * 这个字符我们一般不常使用，需要查看什么字段内容，就 SELECT 什么内容
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2023-07-14 22:51:50
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MySQL中的索引类型我们平常创建的MySQL表存储引擎大部分是InnoDB，存储引擎的不同决定了数据存储结构的不同。在InnoDB引擎中创建索引可以选择的存储结构有B+树和HASH，默认的存储结构是B+树。要介绍 B+ 树索引，就不得不提二叉查找树，平衡二叉树和 B 树这三种数据结构。B+ 树就是从他们一步步演化来的。二叉树如图所示，有一个user表的数据有id和namne字段，id是主键，主键
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2023-08-20 22:47:50
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一、零铺垫 在介绍B树之前，先来看另一棵神奇的树——二叉排序树（Binary Sort Tree），首先它是一棵树，“二叉”这个描述已经很明显了，就是树上的一根树枝开两个叉，于是递归下来就是二叉树了（下图所示），而这棵树上的节点是已经排好序的，具体的排序规则如下： 若左子树不空，则左子树上所有节点的
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2020-07-29 19:42:00
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文章目录多表联合查询1. 交叉连接（CROSS JOIN）笛卡尔积交叉连接2. 内连接3. 外连接左连接右连接分组查询1. GROUP BY 单独使用2. GROUP BY 与 GROUP_CONCAT()3. GROUP BY 与聚合函数4. GROUP BY 与 WITH ROLLUP子查询附录：创建 tb_students_info 、tb_course 多表联合查询多表查询就是同时查询两
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2023-07-07 14:04:57
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# 如何使用MySQL查询一个字段是否包含另一个字段的内容？
在数据库操作中，我们经常需要根据一个字段是否包含另一个字段的内容来筛选数据。MySQL作为广泛使用的数据库管理系统，提供了多种方法来实现这一需求。本文将通过一个简单的例子，介绍如何使用MySQL查询一个字段`a`是否包含另一个字段`b`的内容。
## 基本查询
首先，让我们从一个简单的查询开始。假设我们有一个名为`my_table
原创
2024-07-26 04:07:34
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# MySQL查询：a字段包含b字段
## 介绍
在MySQL中，我们经常需要根据特定条件进行查询操作。其中一种情况是需要查询字段a是否包含字段b的值。这篇文章将向你介绍如何实现这一查询。
## 查询步骤
下面是实现“mysql a字段包含b字段查询”的步骤，你可以按照这个流程来完成任务：
```mermaid
pie
title 查询步骤
"连接到MySQL数据库" : 1
"创建一个新的
原创
2023-08-27 03:42:28
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# 使用MySQL的联合索引进行a字段的查询
在MySQL数据库中，为了提高查询效率，我们经常会使用索引来加速查询操作。当需要同时对多个字段进行查询时，可以使用联合索引来提高查询效率。本文将介绍如何在MySQL中使用联合索引来进行针对字段a的查询操作。
## 什么是联合索引？
联合索引是指在多个字段上创建的单个索引。当需要同时对多个字段进行查询时，可以使用联合索引来提高查询效率。在MySQL
原创
2024-05-29 05:57:32
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tab$中的file#,block#就指出了该表的第一个extent的头部位置，通过这个数据我们就可以找到这张表的表头，根据表头的bitmap信息，就可以找到包含这张表的数据的数据块的extent信息，也就可以去扫描这张表了。要扫描这张表，就需要不这张表的数据块先读入DB CACHE，然后再从DB CACHE中访问这些数据。因为exent是连续的数据块，因此读取这些extent的时候，采用的是多块
# 如何查询 MySQL 中“a 大于 b”的数据
MySQL 是一种流行的关系型数据库管理系统，常用于存储、查询数据。如果你是刚入行的小白，学习如何在 MySQL 中执行查询是一个非常重要的基础技能。本文将逐步引导你如何实现查询某个字段 `a` 大于另一个字段 `b` 的数据。
## 整体流程
下面的表格展示了查询的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-14 04:49:38
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# MySQL 查询：判断 A 表记录是否存在于 B 表
在日常开发过程中，常常需要从一个表中查询记录，并判断这些记录是否存在于另一个表中。使用 MySQL 查询判断两个表之间的关系是非常常见的需求。本文将详细介绍如何实现这一功能，并通过示例代码帮助你更好地理解。
## 1. 基本概念
在 MySQL 中，表（Table）是数据存储的基本单元。每个表由列（Column）和行（Row）组成。查
原创
2024-08-11 05:03:14
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# 如何实现MySQL查询A字段包含B字段
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现在MySQL中查询一个字段（A字段）是否包含另一个字段（B字段）的内容。这个过程可以分为几个步骤，我会详细解释每一步，并提供相应的代码示例。
## 步骤流程
以下是实现该功能的步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定查询需求 |
| 2 | 构建查询语句 |
|
原创
2024-07-22 04:05:19
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最佳左前缀特性如果我们创建了(a, b, c)的复合索引，那么其实相当于创建了(a,b,c)、(a,b)、(a)三个索引，这被称为最佳左前缀特性。【注意】上表最后两行，字段c失效的原因是：mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配。详见下面详述 1．选择唯一性索引唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。例如，学
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2023-12-26 21:44:13
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场景描述：APP提供用户留存信息入口，后台运营人员会对留存的用户信息进行多次回访记录，现查询出所有的用户留存信息，每条留存信息中关联查询最新的一条回访记录信息。 表结构： user_apply–用户线上信息留存表(主键为ID)，manage_apply_r
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2023-07-04 20:20:44
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