mysql資料庫查詢
1、首先Win+R組合鍵，輸入cmd。
⑵ mysql資料庫查詢的格式化
DROP
TEMPORARY
TABLE
IF
EXISTS
TABLE_1;
CREATE
TEMPORARY
TABLE
TABLE_1
(
SELECT
*
FROM
(
SELECT
'100YUAN'
vMoney,'5REN'
vNum,'2015-09-15'
vDate
UNION
ALL
SELECT
'200YUAN','6REN','2015-09-21'
)a
);
DROP
TEMPORARY
TABLE
IF
EXISTS
TABLE_2;
CREATE
TEMPORARY
TABLE
TABLE_2
(
SELECT
*
FROM
(
SELECT
'2015-09-15'
vDate
UNION
ALL
SELECT
'2015-09-16'
UNION
ALL
SELECT
'2015-09-17'
UNION
ALL
SELECT
'2015-09-18'
UNION
ALL
SELECT
'2015-09-19'
UNION
ALL
SELECT
'2015-09-20'
UNION
ALL
SELECT
'2015-09-21'
UNION
ALL
SELECT
'2015-09-22'
UNION
ALL
SELECT
'2015-09-23'
UNION
ALL
SELECT
'2015-09-24'
)
a
);
SELECT
a.vDate,IFNULL(b.vMoney,0)
vMoney,IFNULL(b.vNum,0)
vNum
FROM
TABLE_2
a
LEFT
JOIN
TABLE_1
b
ON
a.vDate
=
b.vDate
ORDER
BY
a.vDate
⑶ 如何查看mysql資料庫操作記錄日誌
這是一個慢查詢日誌的展示工具，能夠幫助 DBA 或者開發人員分析資料庫的性能問題，給出全面的數據擺脫直接查看 slow-log。QAN（Query Analytics）
PMM 目前有 2 個版本，但是對於 QAN 來說其大致由三部分組成：
QAN-Agent（client）：負責採集 slow-log 的數據並上報到服務端
QAN-API（server）：負責存儲採集的數據，並對外提供查詢介面
QAN-APP：專門用來展示慢查詢數據的 grafana 第三方插件
1. 數據流轉
slow-log --> QAN-Agent --> QAN-API <--> QAN-APP（grafana）
2. pmm1 架構圖
⑷ 如何提高上百萬級記錄MySQL資料庫查詢速度
先安裝 Apache Spark，查詢資料庫的速度可以提升10倍。
在已有的 MySQL 伺服器之上使用 Apache Spark （無需將數據導出到 Spark 或者 Hadoop 平台上），這樣至少可以提升 10 倍的查詢性能。使用多個 MySQL 伺服器（復制或者 Percona XtraDB Cluster）可以讓我們在某些查詢上得到額外的性能提升。你也可以使用 Spark 的緩存功能來緩存整個 MySQL 查詢結果表。
思路很簡單：Spark 可以通過 JDBC 讀取 MySQL 上的數據，也可以執行 SQL 查詢，因此我們可以直接連接到 MySQL 並執行查詢。那麼為什麼速度會快呢？對一些需要運行很長時間的查詢（如報表或者BI），由於 Spark 是一個大規模並行系統，因此查詢會非常的快。MySQL 只能為每一個查詢分配一個 CPU 核來處理，而 Spark 可以使用所有集群節點的所有核。在下面的例子中，我們會在 Spark 中執行 MySQL 查詢，這個查詢速度比直接在 MySQL 上執行速度要快 5 到 10 倍。
另外，Spark 可以增加「集群」級別的並行機制，在使用 MySQL 復制或者 Percona XtraDB Cluster 的情況下，Spark 可以把查詢變成一組更小的查詢（有點像使用了分區表時可以在每個分區都執行一個查詢），然後在多個 Percona XtraDB Cluster 節點的多個從伺服器上並行的執行這些小查詢。最後它會使用map/rece 方式將每個節點返回的結果聚合在一起形成完整的結果。
⑸ mysql查看資料庫所在位置
1.mysql查看資料庫位置的語法: show variables like 'datad...
2.命令行模式下登錄到mysql
3.鍵入指令:
4.確認指令無誤,回車執行,即可看到資料庫存放位置
5.方法二:在mysql配置文件中查看 END
⑹ 如何查看mysql資料庫操作記錄日誌
有時候我們會不小心對一個大表進行了 update，比如說寫錯了 where 條件......
此時，如果 kill 掉 update 線程，那回滾 undo log 需要不少時間。如果放置不管，也不知道 update 會持續多久。
那我們能知道 update 的進度么？
實驗
我們先創建一個測試資料庫：
那我們怎麼准確的這個倍數呢？
一種方法是靠經驗：update 語句的 where 中會掃描多少行，是否修改主鍵，是否修改唯一鍵，以這些條件來估算系數。
另一種方法就是在同樣結構的較小的表上試驗一下，獲取倍數。
這樣，我們就能准確估算一個大型 update 的進度了。
⑺ mysql資料庫查詢問題去掉逗號
cast(100000.0000 as decimal(15,2))
convert(value, decimal(12,2))
兩者都行
⑻ 如何查看mysql資料庫用戶密碼
1、打開mysql.exe和mysqld.exe所在的文件夾,復制路徑地址
⑼ 如何查看mysql資料庫隔離級別
術式之後皆為邏輯，一切皆為需求和實現。希望此文能從需求、現狀和解決方式的角度幫大家理解隔離級別。
隔離級別的產生
在串型執行的條件下，數據修改的順序是固定的、可預期的結果，但是並發執行的情況下，數據的修改是不可預期的，也不固定，為了實現數據修改在並發執行的情況下得到一個固定、可預期的結果，由此產生了隔離級別。
所以隔離級別的作用是用來平衡資料庫並發訪問與數據一致性的方法。
事務的4種隔離級別
READ UNCOMMITTED 未提交讀，可以讀取未提交的數據。READ COMMITTED 已提交讀，對於鎖定讀(select with for update 或者 for share)、update 和 delete 語句， InnoDB 僅鎖定索引記錄，而不鎖定它們之間的間隙，因此允許在鎖定的記錄旁邊自由插入新記錄。 Gap locking 僅用於外鍵約束檢查和重復鍵檢查。REPEATABLE READ 可重復讀，事務中的一致性讀取讀取的是事務第一次讀取所建立的快照。SERIALIZABLE 序列化
在了解了 4 種隔離級別的需求後，在採用鎖控制隔離級別的基礎上，我們需要了解加鎖的對象(數據本身&間隙)，以及了解整個數據范圍的全集組成。
數據范圍全集組成
SQL 語句根據條件判斷不需要掃描的數據范圍（不加鎖）；
SQL 語句根據條件掃描到的可能需要加鎖的數據范圍；
以單個數據范圍為例，數據范圍全集包含：（數據范圍不一定是連續的值，也可能是間隔的值組成）
1. 數據已經填充了整個數據范圍：（被完全填充的數據范圍，不存在數據間隙）
整形，對值具有唯一約束條件的數據范圍 1～5 ，
已有數據1、2、3、4、5，此時數據范圍已被完全填充；
整形，對值具有唯一約束條件的數據范圍 1 和 5 ，
已有數據1、5，此時數據范圍已被完全填充；
整形的數據范圍 1～5 ，
已有數據 1、2、3、4、5，但是因為沒有唯一約束，
所以數據范圍可以繼續被 1～5 的數據重復填充；
整形，具有唯一約束條件的數據范圍 1～5 ，
已有數據 2，5，此時數據范圍未被完全填充，還可以填充 1、3、4 ；
整形的數據范圍 1～5 ，數據范圍內當前沒有任何數據。
更新丟失：當多個事務選擇了同一行，然後基於最初選定的值更新該行時，
由於每個事物不知道其他事務的存在，最後的更新就會覆蓋其他事務所做的更新；
臟讀： 一個事務正在對一條記錄做修改，這個事務完成並提交前，這條記錄就處於不一致狀態。
這時，另外一個事務也來讀取同一條記錄，如果不加控制，
第二個事務讀取了這些「臟」數據，並據此做了進一步的處理，就會產生提交的數據依賴關系。
這種現象就叫「臟讀」。
不可重復讀：一個事務在讀取某些數據後的某個時間，再次讀取以前讀過的數據，
卻發現其讀出的數據已經發生了改變，或者某些記錄已經被刪除了。
這種現象就叫「不可重復讀」。
幻讀：一個事務按相同的查詢條件重新讀取以前檢索過的數據，
卻發現其他事務插入了滿足其查詢條件的新數據，這種現象稱為「幻讀」。
可以簡單的認為滿足條件的數據量變化了。
Record Locks
索引記錄鎖，索引記錄鎖始終鎖定索引記錄，即使表中未定義索引，
這種情況下，InnoDB 創建一個隱藏的聚簇索引，並使用該索引進行記錄鎖定。
Gap Locks
間隙鎖是索引記錄之間的間隙上的鎖，或者對第一條記錄之前或者最後一條記錄之後的鎖。
間隙鎖是性能和並發之間權衡的一部分。
對於無間隙的數據范圍不需要間隙鎖，因為沒有間隙。
Next-Key Locks
索引記錄上的記錄鎖和索引記錄之前的 gap lock 的組合。
假設索引包含 10、11、13 和 20。
可能的next-key locks包括以下間隔，其中圓括弧表示不包含間隔端點，方括弧表示包含端點：
- (負無窮大, 10] (10, 11] (11, 13] (13, 20] (20, 正無窮大) 對於最後一個間隔，next-key將會鎖定索引中最大值的上方，
2. 數據填充了部分數據范圍：（未被完全填充的數據范圍，是存在數據間隙）
3. 數據范圍內沒有任何數據（存在間隙）
如下：
在了解了數據全集的組成後，我們再來看看事務並發時，會帶來的問題。
無控制的並發所帶來的問題
並發事務如果不加以控制的話會帶來一些問題，主要包括以下幾種情況。
1. 范圍內已有數據更改導致的：
2. 范圍內數據量發生了變化導致：
因為無控制的並發會帶來一系列的問題，這些問題會導致無法滿足我們所需要的結果。因此我們需要控制並發，以實現我們所期望的結果(隔離級別)。
MySQL 隔離級別的實現
InnoDB 通過加鎖的策略來支持這些隔離級別。
行鎖包含：
左右滑動進行查看
"上確界"偽記錄的值高於索引中任何實際值。
上確界不是一個真正的索引記錄，因此，實際上，這個 next-key 只鎖定最大索引值之後的間隙。
基於此，當獲取的數據范圍中，數據已填充了所有的數據范圍，那麼此時是不存在間隙的，也就不需要 gap lock。
對於數據范圍內存在間隙的，需要根據隔離級別確認是否對間隙加鎖。
默認的 REPEATABLE READ 隔離級別，為了保證可重復讀，除了對數據本身加鎖以外，還需要對數據間隙加鎖。
READ COMMITTED 已提交讀，不匹配行的記錄鎖在 MySQL 評估了 where 條件後釋放。
對於 update 語句，InnoDB 執行 "semi-consistent" 讀取，這樣它會將最新提交的版本返回到 MySQL，
以便 MySQL 可以確定該行是否與 update 的 where 條件相匹配。
總結&延展：
唯一索引存在唯一約束，所以變更後的數據若違反了唯一約束的原則，則會失敗。
當 where 條件使用二級索引篩選數據時，會對二級索引命中的條目和對應的聚簇索引都加鎖；所以其他事務變更命中加鎖的聚簇索引時，都會等待鎖。
行鎖的增加是一行一行增加的，所以可能導致並發情況下死鎖的發生。
例如，
在 session A 對符合條件的某聚簇索引加鎖時，可能 session B 已持有該聚簇索引的 Record Locks，而 session B 正在等待 session A 已持有的某聚簇索引的 Record Locks。
session A 和 session B 是通過兩個不相乾的二級索引定位到的聚簇索引。
session A 通過索引 idA，session B通過索引 idB 。
當 where 條件獲取的數據無間隙時，無論隔離級別為 rc 或 rr，都不會存在間隙鎖。
比如通過唯一索引獲取到了已完全填充的數據范圍，此時不需要間隙鎖。
間隙鎖的目的在於阻止數據插入間隙，所以無論是通過 insert 或 update 變更導致的間隙內數據的存在，都會被阻止。
rc 隔離級別模式下，查詢和索引掃描將禁用 gap locking，此時 gap locking 僅用於外鍵約束檢查和重復鍵檢查（主要是唯一性檢查）。
rr 模式下，為了防止幻讀，會加上 Gap Locks。
事務中，SQL 開始則加鎖，事務結束才釋放鎖。
就鎖類型而言，應該有優化鎖，鎖升級等，例如rr模式未使用索引查詢的情況下，是否可以直接升級為表鎖。
就鎖的應用場景而言，在回放場景中，如果確定事務可並發，則可以考慮不加鎖，加快回放速度。
鎖只是並發控制的一種粒度，只是一個很小的部分：
從不同場景下是否需要控制並發，(已知無交集且有序的數據的變更，MySQL 的 MTS 相同前置事務的多事務並發回放)
並發控制的粒度，(鎖是一種邏輯粒度，可能還存在物理層和其他邏輯粒度或方式)
相同粒度下的優化，(鎖本身存在優化，如IX、IS類型的優化鎖)
粒度載入的安全&性能(如獲取行鎖前，先獲取頁鎖，頁鎖在執行獲取行鎖操作後即釋放，無論是否獲取成功)等多個層次去思考並發這玩意。