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西安网站建设瑞信精准扶贫建设网站的目的

news 2025/10/25 0:12:40

西安网站建设瑞信,精准扶贫建设网站的目的,用dede做的网站,wordpress搭个人博客直接上干货，你要的这里都有一、基础操作与常用写法 1. SELECT 查询 -- 查询所有字段 SELECT * FROM users; -- 查询特定字段（推荐明确指定字段） SELECT name, email FROM users; -- 条件查询（WHERE） S…

直接上干货，你要的这里都有

一、基础操作与常用写法

1. SELECT 查询

-- 查询所有字段  
SELECT * FROM users;  -- 查询特定字段（推荐明确指定字段）  
SELECT name, email FROM users;  -- 条件查询（WHERE）  
SELECT * FROM orders WHERE total_amount > 100;  -- 排序（ORDER BY）  
SELECT * FROM products ORDER BY price DESC;  -- 去重（DISTINCT）  
SELECT DISTINCT city FROM customers;  -- 分页（LIMIT + OFFSET）  
SELECT * FROM products ORDER BY id LIMIT 10 OFFSET 20; -- 第3页（每页10条）  -- 联合查询（UNION）  
SELECT 'active' AS status, COUNT(*) FROM users WHERE last_login > '2023-01-01'  
UNION  
SELECT 'inactive', COUNT(*) FROM users WHERE last_login <= '2023-01-01';

场景：数据检索、分页展示、合并统计结果。

2. INSERT 插入

-- 插入单条数据  
INSERT INTO users (name, email) VALUES ('John', 'john@example.com');  -- 插入多条数据  
INSERT INTO products (name, price) VALUES  
('Laptop', 999.99),  
('Phone', 599.99);  -- 插入子查询结果  
INSERT INTO user_backup (id, name)  
SELECT id, name FROM users WHERE created_at < '2020-01-01';

场景：用户注册、批量导入数据、数据归档。

3. UPDATE 更新

-- 更新单个字段  
UPDATE users SET email = 'new@example.com' WHERE id = 1;  -- 更新多个字段  
UPDATE orders SET status = 'shipped', updated_at = NOW() WHERE id = 100;  -- 关联更新（JOIN）  
UPDATE users u  
JOIN orders o ON u.id = o.user_id  
SET u.last_order_time = o.order_time  
WHERE o.status = 'completed';

场景：用户信息修改、订单状态同步。

4. DELETE 删除

-- 删除符合条件的记录  
DELETE FROM logs WHERE created_at < '2023-01-01';  -- 清空表（谨慎使用）  
TRUNCATE TABLE temp_data;  -- 关联删除（JOIN）  
DELETE u FROM users u  
LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id  
WHERE o.id IS NULL; -- 删除无订单的用户

场景：清理过期数据、删除无效记录。

5. JOIN 连接

-- INNER JOIN（关联订单和用户信息）  
SELECT orders.id, users.name  
FROM orders  
INNER JOIN users ON orders.user_id = users.id;  -- LEFT JOIN（查找没有下单的用户）  
SELECT users.name, orders.id  
FROM users  
LEFT JOIN orders ON users.id = orders.user_id  
WHERE orders.id IS NULL;  -- 自连接（上下级关系查询）  
SELECT e.name AS employee, m.name AS manager  
FROM employees e  
LEFT JOIN employees m ON e.manager_id = m.id;

场景：关联数据查询、数据缺失分析、层级结构展示。

6. 子查询

-- WHERE 子查询（筛选工资高于平均值的员工）  
SELECT * FROM employees  
WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);  -- FROM 子查询（统计部门平均工资）  
SELECT dept_id, AVG(salary) AS avg_salary  
FROM (SELECT * FROM employees WHERE hire_year = 2023) AS new_employees  
GROUP BY dept_id;  -- EXISTS 子查询（查找下单用户）  
SELECT * FROM users u  
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.user_id = u.id);

场景：复杂条件筛选、中间结果复用。

7. 聚合与分组

-- 统计总数（COUNT）  
SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE status = 'completed';  -- 求和（SUM）  
SELECT user_id, SUM(amount) AS total_spent  
FROM payments  
GROUP BY user_id;  -- 最大值/最小值（MAX/MIN）  
SELECT department, MAX(salary), MIN(salary) FROM employees GROUP BY department;  -- 分组筛选（HAVING）  
SELECT user_id, COUNT(*) AS order_count  
FROM orders  
GROUP BY user_id  
HAVING order_count > 10;

场景：报表统计、用户行为分析。

8. 事务处理

START TRANSACTION;  
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;  
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE id = 2;  
COMMIT;  -- 错误时回滚  
ROLLBACK;

场景：转账、库存扣减等需要原子性的操作。

二、索引优化

1. 索引类型与创建

-- 单列索引（高频查询字段）  
CREATE INDEX idx_email ON users(email);  -- 联合索引（多条件查询优化）  
CREATE INDEX idx_user_status ON orders(user_id, status);  -- 唯一索引（防重复）  
CREATE UNIQUE INDEX idx_username ON users(username);  -- 全文索引（文本搜索）  
CREATE FULLTEXT INDEX idx_content ON articles(content);

2. 覆盖索引优化

-- 索引包含查询所需字段（无需回表）  
CREATE INDEX idx_order_user_date ON orders(user_id, order_date, total_amount);  -- 查询时直接使用索引  
SELECT user_id, order_date, total_amount  
FROM orders  
WHERE user_id = 100 AND order_date > '2023-01-01';

3. 索引失效与规避

-- 错误写法（索引失效）  
SELECT * FROM users WHERE YEAR(created_at) = 2023;      -- 对索引列使用函数  
SELECT * FROM users WHERE email LIKE '%@example.com';    -- 前导模糊查询  
SELECT * FROM users WHERE CAST(id AS CHAR) = '100';     -- 隐式类型转换  -- 正确优化写法  
SELECT * FROM users WHERE created_at BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';  
SELECT * FROM users WHERE email LIKE 'john@%';  
SELECT * FROM users WHERE id = 100;

4. 索引监控与维护

-- 查看索引使用情况  
SHOW INDEX FROM users;  -- 分析查询执行计划  
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id = 100;  -- 重建索引（优化碎片化）  
ALTER TABLE orders REBUILD INDEX idx_user_status;

三、分库分表

1. 分片策略

策略	说明	示例场景
哈希分片	根据分片键哈希值分散数据（如 `user_id % 16`）	用户表、订单表
范围分片	按时间或ID范围分片（如 `orders_2023`, `orders_2024`）	日志表、历史数据表
地理位置分片	根据地域分散数据（如 `db_shanghai`, `db_beijing`）	多区域独立运营的业务

2. 分库分表示例

-- 水平分表（按 user_id 哈希分16张表）  
CREATE TABLE orders_0 (  order_id BIGINT PRIMARY KEY,  user_id INT,  amount DECIMAL(10,2),  INDEX idx_user (user_id)  
);  
-- ... 其他分表 orders_1 到 orders_15  -- 分片查询路由  
SELECT * FROM orders_${user_id % 16} WHERE user_id = 100;

3. 分库分表中间件配置（ShardingSphere示例）

dataSources:  ds_0:  url: jdbc:mysql://db1:3306/db0  ds_1:  url: jdbc:mysql://db2:3306/db1  shardingRules:  tables:  orders:  actualDataNodes: ds_${0..1}.orders_${0..15}  databaseStrategy:  inline:  shardingColumn: user_id  algorithmExpression: ds_${user_id % 2}  tableStrategy:  inline:  shardingColumn: user_id  algorithmExpression: orders_${user_id % 16}

4. 分库分表挑战与解决

全局唯一ID：使用雪花算法（Snowflake）、Redis自增或数据库号段。
```
-- 雪花算法生成ID（Java示例）  
long id = Snowflake.generateId();  
```
跨分片查询：
- 汇总统计：通过中间件自动合并结果（如 SELECT COUNT(*) FROM orders）。
- 排序分页：需从所有分片查询后聚合（性能较低，需业务折中）。
分布式事务：使用 Seata、XA协议或最终一致性方案。

四、典型场景完整示例

1. 电商订单分库分表查询

-- 查询用户最近订单（自动路由到对应分片）  
SELECT * FROM orders  
WHERE user_id = 100  
ORDER BY order_time DESC  
LIMIT 5;  -- 统计月度销售额（需合并所有分片数据）  
SELECT DATE_FORMAT(order_time, '%Y-%m') AS month, SUM(amount)  
FROM orders  
GROUP BY month;

2. 社交平台用户关系

-- 通过覆盖索引优化好友查询  
CREATE INDEX idx_user_friend ON friendships(user_id, friend_id, status);  SELECT friend_id FROM friendships  
WHERE user_id = 100 AND status = 'active';