一、什么是索引？
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有1000个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。
假设我们创建了一个名为people的表：
CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL, name CHAR(50) NOT NULL );
然后，我们完全随机把1000个不同name值插入到people表。下图显示了people表所在数据文件的一小部分：
可以看到，在数据文件中name列没有任何明确的次序。如果我们创建了name列的索引，MySQL将在索引中排序name列：
对于索引中的每一项，MySQL在内部为它保存一个数据文件中实际记录所在位置的“指针”。因此，如果我们要查找name等于“Mike”记录的peopleid（SQL命令为“SELECT peopleid from people WHERE name=\'Mike\';”），MySQL能够在name的索引中查找“Mike”值，然后直接转� ......
import java.sql.*;
import javax.resource.cci.ResultSet;
public class Temp{
public static void main(String[] args)throws Exception{
/*Class.forName("org.gjt.mm.mysql.Driver").newInstance();
String url ="jdbc:mysql://localhost/test?user=root&password=hugh&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8";*/
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver").newInstance();
String url ="jdbc:mysql://localhost:3306/test?user=root&password=hugh";
Connection conn= DriverManager.getConnection(url);
Statement stmt=conn.createStatement(ResultSet.TYPE_SCROLL_SENSITIVE,ResultSet.CONCUR_UPDATABLE);
String sql="select * from student";
java.sql.ResultSet rs=stmt.executeQuery(sql);
while(rs.next()) {
System.out.println("第一个字段内容为："+rs.getString(1));
System.out.println("第一个字段内容为："+rs.getString(2));
}
System.out.print("数据库操作成功，恭喜你");
rs.close();
stmt.close();
conn.close();
}
}
......
转自http://www.zhenhua.org/article.asp?id=200
select * from table LIMIT 5,10; #返回第6-15行数据
select * from table LIMIT 5; #返回前5行
select * from table LIMIT 0,5; #返回前5行
性能优化：
基于MySQL5.0中limit的高性能,我对数据分页也重新有了新的认识.
1.
Select * from cyclopedia Where ID>=(
Select Max(ID) from (
Select ID from cyclopedia Order By ID limit 90001
) As tmp
) limit 100;
2.
Select * from cyclopedia Where ID>=(
Select Max(ID) from (
Select ID from cyclopedia Order By ID limit 90000,1
) As tmp
) limit 100;
同样是取90000条后100条记录,第1句快还是第2句快?
第1句是先取了前90001条记录,取其中最大一个ID值作为起始标识,然后利用它可以快速定位下100条记录
第2句择是仅仅取90000条记录后1条,然后取ID值作起始标识定位下100条记录
第1句执行结果.100 rows in set (0.23) sec
第2句执行结果.100 rows in set (0.19) sec
很明显第2句胜出.看来limit好像并不完全像我之前想象的那样做全表扫描返回limit offset+length条记录,这样看来limit比起MS-SQL的Top性能还是要提高不少的.
其 ......
引用http://bbs.51cto.com/thread-36865-1.html
下面是一些学习如何用MySQL解决一些常见问题的例子。
一些例子使用数据库表“shop”，包含某个商人的每篇文章(物品号)的价格。假定每个商人的每篇文章有一个单独的固定价格，那么(物品，商人)是记录的主键。
你能这样创建例子数据库表：
CREATE TABLE shop (
article INT(4) UNSIGNED ZEROFILL DEFAULT '0000' NOT NULL,
dealer CHAR(20) DEFAULT '' NOT NULL,
price DOUBLE(16,2) DEFAULT '0.00' NOT NULL,
PRIMARY KEY(article, dealer));
INSERT INTO shop VALUES
(1,'A',3.45),(1,'B',3.99),(2,'A',10.99),(3,'B',1.45),(3,'C',1.69),
(3,'D',1.25),(4,'D',19.95);
好了，例子数据是这样的：
SELECT * from shop
+---------+--------+-------+
| article | dealer | price |
+---------+--------+-------+
| 0001 | A | 3.45 |
| 0001 | B | 3.99 |
| 0002 | A | 10.99 |
| 0003 | B | 1. ......
引用http://bbs.51cto.com/thread-602842-1.html
记录一些select的技巧： 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 ......
免编程，3步搞定纯真IP数据导入到MySQL详解
作者： dawoniu.com
前提： 你会用vi。 很明显，本文是在Linux下测试通过的。本文用的是MySQL命令行工具，如果你不会，用phpMyAdmin应该也可以。
第1步： 下载纯真IP数据，解压存成ip.txt。
详解：这一步不用详解了吧。如果你这一步都不会，下面就不用看了。
第2步： 用vi 编辑 ip.txt。
# vi ip.txt
在vi界面下输入如下命令：
:%s/\s\+/;/
一共重复输入3次。
存盘退出：
：wq
详解：ip.txt有4列。分别是起始ip，
结束ip，地区，说明。列之间用不等数量的空格间隔。为了将此文本文件到入到mysql，需要处理掉这些空格。但是只能处理掉前3列的空格，最后一列中的
空格要保留。vi中输入的命令意思是，把每一行第一个和其连续的空格替换成字符';'。
%s代表全局搜索替换。\s代表空格。\+代表尽可能多地匹配前面的字符。;代表替换成';'
第3步: 导入MySQL
创建MySQL表
CREATE
TABLE
`ips`
.
`ip`
(
`ip_start`
VARCHAR
(
16
)
NOT
NULL
,
`ip_end`
VARCHAR
(
16
)
NULL
,
`region`
VARCHAR
(
128
)
NULL
,
`comments`
VARCHAR
(
512
)
NULL ......
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