1 使用mysqldump命令将InnoDB数据库导出

2 停止MySQL

3 删除所有InnoDB数据库文件和日志

4 启动MySQL并自动重建InnoDB数据库文件和日志文件

5 导入前面备份的数据库文件

有一点要注意，你配置了MySQL数据库复制，当你导入数据库备份文件的时候，所有的Query都可能会被写入Binlog,可以执行SET SQL_LOG_BIN = 0;暂时停止Binlog的写入。

还有一种方式是在创建数据库的时候设置innodb_file_per_table，这样InnoDB会对每个表创建一个数据文件，然后只需要运 行OPTIMIZE TABLE 命令就可以释放所有已经删除的磁盘空间。

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• MySQL-Front v5 注册码,注册机。

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NAME:xok.la

Key:

e1Ns2izlxZwu9Lb4X8qlcWGoxQpUU+hI
8CsVahbbMjpH2F5PfAgosxzjGhATkWJu
UsE8QXsqfZ5iSs9yM7D2XMOUVFpKud9K
2977pO7s1Efi72iGWxUn+209a6tulHkq
5cgLtLSpWsK7uvsOeG4UgYZoRnbp+0T4
PJEplfQk9YpMfY9yYJG+NOUbvM1+kMcf
CWd9iq3AZHrFHTm5qpSWEiJamTtIpyAD
4UuLXoNyojh5Ne0S6SWxxUJsUQS3DStB
o/e0aVBzhRwmrtvg4QdUIg==

注册机下载：/file/2009/03/MySQL-Front5_key.rar

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SQL注入的原理

以往在Web应用程序访问数据库时一般是采取拼接字符串的形式，比如登录的时候就是根据用户名和密码去查询：

string sql = "SELECT TOP 1 * FROM [User] WHERE UserName = ‘” + userName + “‘ AND Password = ‘” + password + “‘”;

其中userName和password两个变量的值是由用户输入的。在userName和password都合法的情况下，这自然没有问题，但是 用户输入是不可信的，一些恶意用户只要用一些技巧，就可以绕过用户名、密码登录。

假设password的值是”1′ or ‘1′ = ‘1“，userName的值随便取，比如是”abc”，那变量sql的 值就是：

"SELECT TOP 1 * FROM [User] WHERE UserName = ‘abc’ AND Password = ‘1′ or ‘1′ = ‘1′”

由于’1′ = ‘1′恒为真，因此只要User表中有数据，不管UserName、Password的值是否匹配，这条SQL命令准能查出记录来。就这样，登录系统就被 破解了。

以往的防御方式

以前对付这种漏洞的方式主要有三种：

• 字符串检测：限定内容只能由英文、数字等常规字符，如果检查到用户输入有特殊字符，直接拒绝。但缺点是，系统 中不可避免地会有些内容包含特殊字符，这时候总不能拒绝入库。
• 字符串替换：把危险字符替换成其他字符，缺点是危险字符可能有很多，一一枚举替换相当麻烦，也可能有漏网之 鱼。
• 存储过程：把参数传到存储过程进行处理，但并不是所有数据库都支持存储过程。如果存储过程中执行的命令也是通 过拼接字符串出来的，还是会有漏洞。

参数化查询

近年来，自从参数化查询出现后，SQL注入漏洞已成明日黄花。

参数化查询（Parameterized Query 或 Parameterized Statement）是访问数据库时，在需要填入数值或数据的地方，使用参数 (Parameter) 来给值。

在使用参数化查询的情况下，数据库服务器不会将参数的内容视为SQL指令的一部份来处理，而是在数据库完成SQL指令的编译后，才 套用参数运行，因此就算参数中含有指令，也不会被数据库运行。Access、SQL Server、MySQL、SQLite等常用数据库都支持参数化查询。

在ASP程序中使用参数化查询

ASP环境下的参数化查询主要由Connection对象和Command对象完 成。

Access数据库只支持匿名参数，在传入参数的位置用问号代替即可。SQL Server数据库虽然支持匿名和非匿名的参数，但是在ASP中也仅能使用匿名参数。

var conn = Server.CreateObject("ADODB.Connection");
conn.ConnectionString = "Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=" + Server.MapPath("Test.mdb");
conn.Open();

var cmd = Server.CreateObject(“ADODB.Command”);
cmd.ActiveConnection = conn;
cmd.CommandType = 1;
cmd.CommandText = “SELECT TOP 1 * FROM [User] WHERE UserName = ? AND Password = ?“;
cmd.Parameters.Append(cmd.CreateParameter(”@UserName”, 200, 1, 20, “user01″));
cmd.Parameters.Append(cmd.CreateParameter(”@Password”, 200, 1, 16, “123456″));

var rs = cmd.Execute();
Response.Write(rs(”UserId”).value);

rs.Close();
conn.Close();

在ASP.NET程序中使用参数化查询

ASP.NET环境下的查询化查询也是通过Connection对象和Command对象完成。如果数据库是SQL Server，就可以用有名字的参数了，格式是“@”字符加上参数名。

SqlConnection conn = new SqlConnection("server=(local)\\SQL2005;user id=sa;pwd=12345;initial catalog=TestDb");
conn.Open();

SqlCommand cmd = new SqlCommand(“SELECT TOP 1 * FROM [User] WHERE UserName = @UserName AND Password = @Password“);
cmd.Connection = conn;
cmd.Parameters.AddWithValue(”UserName”, “user01″);
cmd.Parameters.AddWithValue(”Password”, “123456″);

SqlDataReader reader = cmd.ExecuteReader();
reader.Read();
int userId = reader.GetInt32(0);

reader.Close();
conn.Close();

MySQL的参数格式与SQL Server有点区别，是以“?”加上参数名。

MySqlConnection conn = new MySqlConnection("server=127.0.0.1;uid=root;pwd=12345;database=test;");
conn.Open();

MySqlCommand cmd = new MySqlCommand(“SELECT * FROM `User` WHERE UserName = ?UserName AND Password = ?Password LIMIT 1″);
cmd.Connection = conn;
cmd.Parameters.AddWithValue(”UserName”, “user01″);
cmd.Parameters.AddWithValue(”Password”, “123456″);

MySqlDataReader reader = cmd.ExecuteReader();
reader.Read();
int userId = reader.GetInt32(0);

reader.Close();
conn.Close();

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接下去请看 Rob Gravelle 推荐的10款最好MySQL GUI的工具。

绝大多数的关系数据库都明显不同于MS Access，它们都有两个截然不同的部分：后端作为数据仓库，前端作为用于数据组件通信的用户界面。这种设计非常巧妙，它并行处理两层编程模型，将数据 层从用户界面中分离出来，同时运行数据库软件制造商专注于它们的产品强项：数据存储和管理。它同时为第三方创建大量的应用程序提供了便利，使各种数据库间 的交互性更强。这类产品包括Embarcadero Rapid SQL和Oracle SQL Developer。这里有十款优秀的MySQL图形化界面。

1. Workbench

制造商：Sun Systems/Oracle
网站：http://dev.mysql.com/downloads/workbench/
价格：免费
许可证：GPL License
支持平台：Microsoft Windows，Mac OS X，Linux

MySQL Workbench是一款图形化的数据库设计工具，它在一个开发环境中集成了SQL的开发，管理，数据库设计，创建以及维护。它是 fabFORCE.net旗下DBDesigner 4的继承者，并替代了MySQL GUI Tools Bundle。当前版本是5.2，最早版本是5.0，这是为了强调MySQL Workbench是作为DBDesigner4的继承者被开发出来的事实。

2. Navicat

制造商：PremiumSoft ™ CyberTech Ltd.
网站：http://www.navicat.com/en/products/navicat_mysql/mysql_overview.html
价格：如下所示：

配有30天试用版。
许可证：Commercial 或 Non-commercial licenses.
支持平台：Microsoft Windows，Mac OS X，Linux

用于MySQL的Navicat既是一个数据库管理器同时还是一个开发工具。它适用于从3.21以上的任何MySQL数据库服务器，并且支持包括触 发器，存储过程，函数，事件，预览和用户管理在内的绝大多数最新的MySQL功能。

Navicat的功能非常复杂，足以满足专业开发人员的各种特殊需求，同时对于MySQL新手来说也非常简单易学。

3. Sequel Pro

制造商：The Sequel Pro Project（开源）
网站：http://www.sequelpro.com/
价格：免费（接受通过PayPal的捐赠）
许可证：GNU GPL 2.0
支持平台：Mac OS X Tiger Universal Build

Sequel Pro是一款免费的开源程序。它是CocoaMySQL Mac数据库管理程序的继承者。CocoaMySQL是Lorenz Textor的新构想，他是CocoaMySQL的早期的（2003年）主要开发人员。

Sequel Pro用于管理MySQL数据库（本地或在Internet上）。您可以使用它来添加删除数据库和表，修改字段和索引，预览和过滤表的内容，添加编辑删除 行，执行自定义查询，转储表或整个数据库。

它兼容MySQL 3.x，4，5。

4. HeidiSQL

制造商：Ansgar Becker
网站：http://www.heidisql.com/
价格：免费（接受通过PayPal的捐赠）
许可证：GNU General Public License
支持平台：Windows 2000，XP，Vista，7（可通过Wine运行于任何Linux之上）

之前被称为MySQL-Front的HeidiSQL是一款免费的开源客户端，由德国程序员Ansgar Becker开发，同时还得到了一些Delphi贡献者的帮助。用户必须通过许可证书创建一个会话登陆本地或远程MySQL服务器，才可以使用 HeidiSQL管理数据库。通过这个会话，用户可以管理所链接的MySQL服务器的MySQL数据库，并在完成之后断开。它的功能集足够应付绝大多数常 见和高级数据库，表，数据记录选项，但是目前还处于积极的开发中，以求能实现MySQL前端的所有功能。

另外还有一款由Java编写的jHeidi，它被设计用于Mac和Linux计算机。遗憾的是，该项目已于2010年3月终止了。

5. phpMyAdmin

制造商：The phpMyAdmin Project (on Sourceforge)
网站：http://www.phpmyadmin.net/home_page/
价格：免费（接受通过PayPal的捐赠）
许可证：GNU General Public License, version 2
支持平台：Microsoft Windows，Mac OS X，Linux，PHP 4 – 5，MySQL 3 – 5

PhpMyAdmin是一款免费的软件工具，采用PHP编写，用于在线处理MySQL管理。PhpMyAdmin支持多种MySQL操作，最常用的 操作包括管理数据库，表，字段，关系，索引，用户，权限。同时还允许您直接执行SQL语句。

Tobias Ratschiller曾经是IT顾问，后来创建了Maguma软件公司。由于受到Peter Kuppelwieser开发的MySQL-Webadmin的影响，于1998年开始了基于PHP的MySQL的web前端开发。因时间不足，他与 2000年放弃了该项目（以及同样有他开发的phpAdsNew）。就在那时，phpMyAdmin已成为最受欢迎的PHP程序和MySQL管理工具之 一，它拥有广泛的社区用户和贡献者。为了协调越来越多的补丁，Olivier Müller，Marc Delisle以及Loïc Chapeaux三位开发人员在注册 SourceForge.net注册了phpMyAdmin项目，并于2001年接手开发工作。

6. SQL Maestro MySQL Tools Family

制造商：SQL Maestro Group
网站：http://www.sqlmaestro.com/products/mysql/
价格：范围从$99的非商业程序到$1949的MySQL Admin Tools Bundle，其中包括完整的网站商业许可证外加3年升级。捆绑包中包括了SQL Maestro，Data Wizard，Code Factory，Service Center以及PHP Generator Pro。
许可证：全范围支持从单独的非商业到附带3年免费升级的站点商业许可证
支持平台：Windows 2000，XP，Vista，7

SQL Maestro Group提供了完整的数据库管理，开发和管理工具，适用于所有主流DBMS。通过GUI界面，您可以执行查询和SQL脚本，管理用户以及他们的特权，导 入，导出到处和数据备份。同时，您还可以为所选定的表以及查询生成PHP脚本，并转移任何ADO兼容数据库到MySQL数据库。

捆绑包中包括：

SQL Maestro for MySQL
专业的MySQL GUI管理工具，支持所有最新的MySQL 5.0和5.1。功能包括预览，过程，触发器和表分区。

Data Wizard for MySQL
MySQL的转储，以及数据导出/导入工具等。

Code Factory for MySQL
用于编辑SQL脚本和创建SQL语句的可视化工具集。

Service Center for MySQL
用于MySQL服务器维护。

PHP Generator for MySQL
生成高性能MySQL PHP脚本。配有免费版本。

7. SQLWave

制造商：Nerocode
网站：http://www.nerocode.com/
价格：$99.00
许可证：shareware。查看http://www.nerocode.com/license.txt以获得更多相关信息。
支持平台：Windows 2000，XP，Vista，7

Nerocode SQLWave是一款MySQL GUI客户端工具，被设计用来自动化和简化数据库的开发进程。它同时还提供了更简便的方法来开拓和维护现有数据库，以及不同方式来设计复杂SQL语句，查 询和数据操作。兼容MySQL 4.x – 6.x。

配有30天试用版。

8. dbForge Studio

制造商：devart
网站：http://www.devart.com/dbforge/mysql/studio/
价格：免费的Express版，$49.95（非商业标准版），$99.99（非商业专业版）。
许可证：商业和非商业许可证。提供订阅这一高效快速的方法来实现产品升级和技术支持。
支持平台：Windows 2000，XP，Vista，7

用于MySQL的DbForge Studio提供了图形化的MySQL开发和管理。

有三个版本：Express，Standard，Professional。

Express是免费应用程序，提供用于架构对象，用户账户，SQL脚本和查询的基本功能。

Standard为数据库管理员和开发者提供了附加工具，比如debugger，Query Builder，代码模板，对象检索，各种输出和维护向导。

Professional是全功能版本并添加了以下设计：数据库项目，对数据库结构（架构比较）或数据库内容（数据比较）进行准确的比较和同步，调 试已存储的过程和脚本，创建复杂查询。

dbForge的其他工具包括：

Schema Compare for MySQL

Data Compare for MySQL

Query Builder for MySQL

Fusion for MySQL

9. DBTools Manager

制造商：DBTools Software
网站：http://www.dbtools.com.br/EN/dbmanagerpro/
价格：标准版免费。单一授权的企业版为$69.90 USD。Discounts版适用于所中许可证。
许可：标准版授权于标准免费软件条件。企业版授权于销售单位。
支持平台：Windows 2000，XP，Vista，7

标准版
特别为个人使用设计，它配备最低限功能，适用于数据库新手执行基本的数据库管理。您可以在非商业的前提下免费使用它。如果用于商业使用，您可以购买授权， 同时还将提供额外功能。

企业版
特别为企业使用设计，它更适用于那些寻找集成化数据库管理程序的DBA和开发人员。购买前，您可以先试用。企业版的试用版是全功能的，您有20天的时间进 行所有的尝试，同时基于完整的体验来决定是否购买。

同时支持MySQL 3，4，5。

10. MyDB Studio

制造商：H2LSoft, Inc.
网站：http://www.mydb-studio.com/
价格：免费
授权：免费软件
支持平台：Windows 2000，XP，Vista，7

MyDB Studio包含了用于MySQL服务器管理的完整工具集。它可用于创建/编辑/放弃数据库对象，数据库同步，以及数据导出/导入。数据库管理员还可以用 它来执行数据库转移，以及备份和还原。它支持使用SSH隧道来保护您的链接，即便您的主机不允许远程访问链接，用户和权限管理，以及PHP脚本创建，您依 然可以进行连接。

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phpMyAdmin是SourceForge.net上“最活跃” 和“下载量最多”的程序。phpMyAdmin项目主导人之一的Marc Delisle说，像phpMyAdmin这样流行的程序，难题之一是如何支持如此之多的用户。“我们的用户范围非常宽，一些人精通数据库原理，而另一些 则几乎是门外汉。我们努力为不同用户提供支持，这非常不容易。另一个难题是是处理web环境自身的问题，如应对不同的操作系统，web服务器问题，以及浏 览器兼容性问题”。

你也许认为如此流行的项目需要很多开发者来维护，而据Delisle透露，“不算翻译人员，当前我们实际上只有4名开发者，因此在沟通协作上完全没 有问题。其他人员虽然没有参与代码编写，但他们也在负责着项目的重要组成部分，如维护项目wiki、在IRC上提供帮助、帮我安排好phpMyAdmin 的各类会议等等。”

phpMyAdmin项目同时欢迎来自用户的贡献。“这是一个社区项目，”Delisle说到，“是的，人们可以建议新的功能，但我们更希望用户给 项目贡献真正的代码，或参与到我们超过60种语言的翻译工作中来。”

“近几年，通过加入Google Summer of Code，我们实现了一些重大的新功能。参与GSoC的一个巨大好处就是为我们带来了很多活跃的开发者。”

phpMyAdmin于2001年进驻SourceForge.net。“SourceForge很好的满足了我们的需求，我们找不到换到其他平台 的理由。”Delisle说。“但是同时，我们在我们的SourceForge主页上发现很多用户在抱怨下载出错，希望SourceForge在这方面能 做得更好。”

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本文为大家介绍19条 WordPress 实用的 SQL 查询语句，某天你可能就会用到。

使用方法：

进入你主机的phpmyadmin，选择你的WordPress数据，点击SQL选项卡，在文本框中输入SQL查询语句，执行！

高度注意：

在每次执行SQL语句前，请勿必备份你的WordPress数据库。

1. 删除所有未使用的标签

DELETE a,b,c
FROM wp_terms AS a
LEFT JOIN wp_term_taxonomy AS c ON a.term_id = c.term_id
LEFT JOIN wp_term_relationships AS b ON b.term_taxonomy_id = c.term_taxonomy_id
WHERE c.taxonomy = 'post_tag' AND c.count = 0

2. 删除所有文章修订版本(Revisions)以及它们的Meta数据

DELETE a,b,c
FROM wp_posts a
LEFT JOIN wp_term_relationships b ON (a.ID = b.object_id)
LEFT JOIN wp_postmeta c ON (a.ID = c.post_id)
WHERE a.post_type = 'revision'

3. 更改WordPress地址和首页地址

UPDATE wp_options
SET option_value = replace(option_value, 'http://www.旧网址.com', 'http://www.新网址.com')
WHERE option_name = 'home' OR option_name = 'siteurl'

4. 更改文章的GUID

UPDATE wp_posts
SET guid = REPLACE (guid, 'http://www.旧网址.com', 'http://www.新网址.com')

5. 更改正文中的链接地址

UPDATE wp_posts
SET post_content = REPLACE (post_content, 'http://www.旧网址.com', 'http://www.新网址.com')

6. 更新文章的Meta值

UPDATE wp_postmeta
SET meta_value = REPLACE (meta_value, 'http://www.旧网址.com', 'http://www.新网址.com'

7. 重设Admin密码

UPDATE wp_users
SET user_pass = MD5( 'new_password' )
WHERE user_login = 'admin'

8. 重设admin的用户名

UPDATE wp_users
SET user_login = 'newname'
WHERE user_login = 'admin'

9. 将作者a的文章全部转移到作者b

UPDATE wp_posts
SET post_author = 'b'
WHERE post_author = 'a'

10. 删除文章的meta标签

DELETE FROM wp_postmeta
WHERE meta_key = 'your-meta-key'

11. 导出所有评论中的邮件地址

SELECT DISTINCT comment_author_email
FROM wp_comments

12. 删除所有的Pingback

DELETE FROM wp_comments
WHERE comment_type = 'pingback'

13. 删除所有的垃圾评论

DELETE FROM wp_comments
WHERE comment_approved = 'spam'

14. 禁用所有激活的插件

UPDATE wp_options
SET option_value = ''
WHERE option_name = 'active_plugins'

15. 罗列所有未使用的Meta标签

SELECT *
FROM wp_postmeta pm
LEFT JOIN wp_posts wp ON wp.ID = pm.post_id
WHERE  wp.ID IS NULL

16. 关闭旧文章的留言

UPDATE wp_posts
SET comment_status = 'closed'
WHERE post_date < '2009-01-01' AND post_status = 'publish'

17. 更新留言者的网址

UPDATE wp_comments
SET comment_author_url = REPLACE( comment_author_url, 'http://旧网址.com', 'http://新网址.com' )

18. 更新正文内所有的’target=”_blank”‘为’rel=”nofollow”‘

UPDATE wp_posts
SET post_content = REPLACE (post_content, 'target="_blank',  'rel="nofollow')

19. 删除所有含链接的留言

DELETE FROM wp_comments
WHERE comment_content LIKE "%<a href=%" AND comment_type = ''

参考文章:

• 13 Useful WordPress SQL Queries You Wish You Knew Earlier
• WordPress : 10+ life saving SQL queries

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可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下，它们是一对一的关系：即一张原始单据对应且 只对应一个实体。在特殊情况下，它们可能是一对多或多对一的关系，即一张原始单据对应多个实体，或多张原始单据对应一个实体。这里的实体可以理解为基本 表。明确这种对应关系后，对我们设计录入界面大有好处。

〖例1〗：一份员工履历资料，在人力资源信息系统中，就对应三个基本表： 员工基本情况表、社会关系表、工作简历表。这就是“一张原始单据对应多个实体”的典型例子。

2. 主键与外键

一般而言，一个实体不能既无主键又无外键。在E－R 图中, 处于叶子部位的实体, 可以定义主键，也可以不定义主键(因为它无子孙), 但必须要有外键(因为它有父亲)。

主键与外键的设计，在全局数据库的设计中，占有重要地位。当全局数据库的设计完成以后，有个美 国数据库设计专家说：“键，到处都是键，除了键之外，什么也没有”，这就是他的数据库设计经验之谈，也反映了他对信息系统核心(数据模型)的高度抽象思 想。因为：主键是实体的高度抽象，主键与外键的配对，表示实体之间的连接。

3. 基本表的性质

基本表与中间 表、临时表不同，因为它具有如下四个特性：

(1) 原子性。基本表中的字段是不可再分解的。

(2) 原始性。基本表中的记录是原始数据（基础数据）的记录。

(3) 演绎性。由基本表与代码表中的数据，可以派生出所有的输出数据。

(4) 稳定性。基本表的结构是相对稳定的，表中的记录是要长期保存的。

理解基本表的性质后，在设计数据库时，就能将基本表与中间表、临 时表区分开来。

4. 范式标准

基本表及其字段之间的关系, 应尽量满足第三范式。但是，满足第三范式的数据库设计，往往不是最好的设计。为了提高数据库的运行效率，常常需要降低范式标准：适当增加冗余，达到以空间 换时间的目的。

〖例2〗：有一张存放商品的基本表，如表1所示。“金额”这个字段的存在，表明该表的设计不满足第三范式，因为 “金额”可以由“单价”乘以“数量”得到，说明“金额”是冗余字段。但是，增加“金额”这个冗余字段，可以提高查询统计的速度，这就是以空间换时间的作 法。

在Rose 2002中，规定列有两种类型：数据列和计算列。“金额”这样的列被称为“计算列”，而“单价”和“数量”这样的列被称为“数据列”。

表1 商品表的表结构

商品名称 商品型号 单价 数量 金额

电视机 29吋 2,500 40 100,000

5. 通俗地理解三个范式

通俗地理解三个范式，对于数据库设计大有好处。在数据库设计中，为 了更好地应用三个范式，就必须通俗地理解三个范式(通俗地理解是够用的理解，并不是最科学最准确的理解)：

第一范式：1NF是对 属性的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分解；

第二范式：2NF是对记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，即实体的惟一 性；

第三范式：3NF是对字段冗余性的约束，即任何字段不能由其他字段派生出来，它要求字段没有冗余。

没有冗余的数据库设计可以做到。但是，没有冗余的数据库未必是最好的数据库，有时为了提高运行效率，就必须降低范式标准，适当保留冗余数据。具体做法是： 在概念数据模型设计时遵守第三范式，降低范式标准的工作放到物理数据模型设计时考虑。降低范式就是增加字段，允许冗余。

6. 要善于识别与正确处理多对多的关系

若两个实体之间存在多对多的关系，则应消除这种关系。消除的办法是，在两者之间增加第三个实 体。这样，原来一个多对多的关系，现在变为两个一对多的关系。要将原来两个实体的属性合理地分配到三个实体中去。这里的第三个实体，实质上是一个较复杂的 关系，它对应一张基本表。一般来讲，数据库设计工具不能识别多对多的关系，但能处理多对多的关系。

〖例3〗：在“图书馆信息系 统”中，“图书”是一个实体，“读者”也是一个实体。这两个实体之间的关系，是一个典型的多对多关系：一本图书在不同时间可以被多个读者借阅，一个读者又 可以借多本图书。为此，要在二者之间增加第三个实体，该实体取名为“借还书”，它的属性为：借还时间、借还标志(0表示借书，1表示还书)，另外，它还应 该有两个外键(“图书”的主键，“读者”的主键)，使它能与“图书”和“读者”连接。

7. 主键PK的取值方法

PK是供程序员使用的表间连接工具，可以是一无物理意义的数字串, 由程序自动加1来实现。也可以是有物理意义的字段名或字段名的组合。不过前者比后者好。当PK是字段名的组合时，建议字段的个数不要太多，多了不但索引占 用空间大，而且速度也慢。

8. 正确认识数据冗余

主键与外键在多表中的重复出现, 不属于数据冗余，这个概念必须清楚，事实上有许多人还不清楚。非键字段的重复出现, 才是数据冗余！而且是一种低级冗余，即重复性的冗余。高级冗余不是字段的重复出现，而是字段的派生出现。

〖例4〗：商品中的“单 价、数量、金额”三个字段，“金额”就是由“单价”乘以“数量”派生出来的，它就是冗余，而且是一种高级冗余。冗余的目的是为了提高处理速度。只有低级冗 余才会增加数据的不一致性，因为同一数据，可能从不同时间、地点、角色上多次录入。因此，我们提倡高级冗余(派生性冗余)，反对低级冗余(重复性冗 余)。

9. E－R图没有标准答案

信息系统的E－R图没有标准答案，因为它的设计与画法不是惟一的，只要它 覆盖了系统需求的业务范围和功能内容，就是可行的。反之要修改E－R图。尽管它没有惟一的标准答案，并不意味着可以随意设计。好的E－图的标准是：结构清 晰、关联简洁、实体个数适中、属性分配合理、没有低级冗余。

10. 视图技术在数据库设计中很有用

与基本 表、代码表、中间表不同，视图是一种虚表，它依赖数据源的实表而存在。视图是供程序员使用数据库的一个窗口，是基表数据综合的一种形式, 是数据处理的一种方法，是用户数据保密的一种手段。为了进行复杂处理、提高运算速度和节省存储空间, 视图的定义深度一般不得超过三层。 若三层视图仍不够用, 则应在视图上定义临时表, 在临时表上再定义视图。这样反复交迭定义, 视图的深度就不受限制了。

对于某 些与国家政治、经济、技术、军事和安全利益有关的信息系统，视图的作用更加重要。这些系统的基本表完成物理设计之后，立即在基本表上建立第一层视图，这层 视图的个数和结构，与基本表的个数和结构是完全相同。并且规定，所有的程序员，一律只准在视图上操作。只有数据库管理员，带着多个人员共同掌握的“安全钥 匙”，才能直接在基本表上操作。请读者想想：这是为什么？

11. 中间表、报表和临时表

中间表是存放统计数 据的表，它是为数据仓库、输出报表或查询结果而设计的，有时它没有主键与外键(数据仓库除外)。临时表是程序员个人设计的，存放临时记录，为个人所用。基 表和中间表由DBA维护，临时表由程序员自己用程序自动维护。

12. 完整性约束表现在三个方面

域的完整 性：用Check来实现约束，在数据库设计工具中，对字段的取值范围进行定义时，有一个Check按钮，通过它定义字段的值城。

参照完整性：用PK、FK、表级触发器来实现。

用户定义完整性：它是一些业务规则，用存储过程和触发器来实现。

13. 防止数据库设计打补丁的方法是“三少原则”

(1) 一个数据库中表的个数越少越好。只有表的个数少了，才能说明系统的E－R图少而精，去掉了重复的多余的实体，形成了对客观世界的高度抽象，进行了系统的数 据集成，防止了打补丁式的设计；

(2) 一个表中组合主键的字段个数越少越好。因为主键的作用，一是建主键索引，二是做为子表的外键，所以组合主键的字段个数少了，不仅节省了运行时间，而且节省 了索引存储空间；

(3) 一个表中的字段个数越少越好。只有字段的个数少了，才能说明在系统中不存在数据重复，且很少有数据冗余，更重要的是督促读者学会“列变行”，这样就防止了 将子表中的字段拉入到主表中去，在主表中留下许多空余的字段。所谓“列变行”，就是将主表中的一部分内容拉出去，另外单独建一个子表。这个方法很简单，有 的人就是不习惯、不采纳、不执行。

数据库设计的实用原则是：在数据冗余和处理速度之间找到合适的平衡点。“三少”是一个整体概 念，综合观点，不能孤立某一个原则。该原则是相对的，不是绝对的。“三多”原则肯定是错误的。试想：若覆盖系统同样的功能，一百个实体(共一千个属性) 的E－R图，肯定比二百个实体(共二千个属性)的E－R图，要好得多。

提倡“三少”原则，是叫读者学会利用数据库设计技术进行系 统的数据集成。数据集成的步骤是将文件系统集成为应用数据库，将应用数据库集成为主题数据库，将主题数据库集成为全局综合数据库。集成的程度越高，数据共 享性就越强，信息孤岛现象就越少，整个企业信息系统的全局E—R图中实体的个数、主键的个数、属性的个数就会越少。

提倡“三少” 原则的目的，是防止读者利用打补丁技术，不断地对数据库进行增删改，使企业数据库变成了随意设计数据库表的“垃圾堆”，或数据库表的“大杂院”，最后造成 数据库中的基本表、代码表、中间表、临时表杂乱无章，不计其数，导致企事业单位的信息系统无法维护而瘫痪。

“三多”原则任何人都 可以做到，该原则是“打补丁方法”设计数据库的歪理学说。“三少”原则是少而精的原则，它要求有较高的数据库设计技巧与艺术，不是任何人都能做到的，因为 该原则是杜绝用“打补丁方法”设计数据库的理论依据。

14. 提高数据库运行效率的办法

在给定的系统硬件和 系统软件条件下，提高数据库系统的运行效率的办法是：

(1) 在数据库物理设计时，降低范式，增加冗余, 少用触发器, 多用存储过程。

(2) 当计算非常复杂、而且记录条数非常巨大时(例如一千万条)，复杂计算要先在数据库外面，以文件系统方式用C++语言计算处理完成之后，最后才入库追加到表 中去。这是电信计费系统设计的经验。

(3) 发现某个表的记录太多，例如超过一千万条，则要对该表进行水平分割。水平分割的做法是，以该表主键PK的某个值为界线，将该表的记录水平分割为两个表。若 发现某个表的字段太多，例如超过八十个，则垂直分割该表，将原来的一个表分解为两个表。

(4) 对数据库管理系统DBMS进行系统优化，即优化各种系统参数，如缓冲区个数。

(5) 在使用面向数据的SQL语言进行程序设计时，尽量采取优化算法。

总之，要提高数据库的运行效率，必须从数据库系统级优化、数据库 设计级优化、程序实现级优化，这三个层次上同时下功夫。

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1。关于大容量数据导入导出的一些方法
SQL SERVER提供多种工具用于各种数据源的数据导入导出，这些数据源包括本文文件、ODBC数据源、OLE DB数据源、ASCII文本文件和EXCEL电子表格。

2.常用工具
DTS:数据转换服务导入导出向导或者DTS设计器创建DTS包
使用SQL SERVER复制发布数据
BCP命令提示实用工具实现SQL SERVER实例和数据文件之间的数据导入导出
BULK INSERT实现从数据文件导入数据到SQL SERVER实例
分布式查询实现从一个数据源选择数据插入到SQL SERVER实例
SELECT INTO 语句插入数据表

3.导入导出的数据
1。导入数据的目标表必须存在。导出数据的目标文件如果存在，则将重写上面的内容。如果不存在，则BCP自动创建文件
2。数据文件中的数据必须是字符格式或是先前由bcp工具生成的格式(本机格式)
3。必须对相应的表拥有足够的权限

4.数据导入导出工具的简单用法a.DTS
DTS是一组图形工具和可编程对象，是开发者可以将取自完全的不同源的数据析取、转换并合并成一个或者多个。
它的特点就是可以融合完全不同源的数据源 这在企业改进中应用很大 。
这里涉及到一个DTS包，它是一个有组织的链接、DTS任务、DTS转换和工作流约束的集合。
关于DTS的操作请参看相关具体文献。

b.BCP
它常用于将大量的数据从另外的程序转移到SQL SERVER表中。当然也可以用于将表中数据传输到数据文件中。
下面是一些BCP的简单用法(关于很多的选项使用看相关文档)

SQL code

--前序,开启xp_cmdshell
--关于xp_cmdshell的一些知识 请看 http://blog.csdn.net/feixianxxx/archive/2009/08/14/4445603.aspx
EXEC sp_configure 'show advanced options', 1;RECONFIGURE;
EXEC sp_configure 'xp_cmdshell', 1;RECONFIGURE;
--环境
create table test
(
    id int,
    value varchar(100)
)
go
insert test values(1,'s1')
insert test values(2,'s2')
insert test values(3,'s3')
insert test values(4,'s4')
go
--1将表的数据导出到TEXT.txt文件中
exec master..xp_cmdshell 'bcp tempdb.dbo.test out e:\test.txt -c  -Usa -P123456'
--如果是WINDOWS身份 直接 xec master..xp_cmdshell 'bcp tempdb.dbo.test out e:\test.txt -T -c'

--2将TEXT.txt文件中的数据复制到test1表
select * into test1 from test where 1=2
exec master..xp_cmdshell 'bcp tempdb.dbo.test1 in e:\test.txt -c  -Usa -P123456'
select * from test1

--3将TEST表的ID字段复制到TEXT.txt中
exec master..xp_cmdshell 'bcp "SELECT id FROM tempdb.dbo.test" queryout e:\test.dat -T -c'

--4将test表中的第一行移动到text.txt中
exec master..xp_cmdshell 'bcp "SELECT top 1 * from tempdb.dbo.test "  queryout e:\test.txt -c  -Usa -P123456'

--关闭xp_cmdshell
EXEC sp_configure 'show advanced options', 1;RECONFIGURE;
EXEC sp_configure 'xp_cmdshell', 0;RECONFIGURE;

c.BULK INSERT
它只能用于数据导入到SQL SERVER实例中，但是我们一般会选择使用它，因为它比BCP使用工具快。
小例子：

SQL code

--truncate table test
BULK INSERT tempdb..test
   FROM 'E:\test.txt'
   WITH
      (
         FIELDTERMINATOR =',',--字段分割符号
         ROWTERMINATOR ='\n'--换行符号
      )
select * from test
/*
id          value
----------- -----------
1            s1
2            asds
3            sadsa
100          2asda*/

ps：只写最简单用法,具体参数很多，参考MSDN

d.分布式查询

SQL code

--包含访问 OLE DB 数据源中的远程数据所需的全部连接信息。
--当访问链接服务器中的表时，这种方法是一种替代方法，并且是一种使用 OLE DB 连接并访问远程数据的一次性的临时方法。
--对于较频繁引用 OLE DB 数据源的情况，请改为使用链接服务器。

--A.将 OPENROWSET 与 SELECT 和 SQL Server Native Client OLE DB 访问接口一起使用（MSDN）
以下示例使用 SQL Server Native Client OLE DB 访问接口访问 TEST.A 表，该表位于远程服务器 SERVER1 上的 POOFLY 数据库中.
SELECT a.*
FROM OPENROWSET('SQLNCLI', 'Server=SERVER1;Trusted_Connection=yes;',
     'SELECT GroupName, Name, DepartmentID
      FROM POOFLY.TEST.A
      ORDER BY GroupName, Name') AS a;

--B. 使用 Microsoft OLE DB Provider for Jet（MSDN）
以下示例通过 Microsoft OLE DB Provider for Jet 访问 Microsoft Access Northwind 数据库中的 Customers 表。
SELECT CustomerID, CompanyName
   FROM OPENROWSET('Microsoft.Jet.OLEDB.4.0',
      'C:\Program Files\Microsoft Office\OFFICE11\SAMPLES\Northwind.mdb';
      'admin';'',Customers)
GO

--c.使用 OPENROWSET 将文件数据大容量插入 varchar(max) 列中
/*
为了导入大型对象数据，OPENROWSET BULK 子句支持三个选项，允许用户以单行或单列行集导入数据文件的内容。
你可以指定其中一个大型对象选项，而不是使用格式化文件。
大型对象选项包括：
SINGLE_BLOB
以单行读取 data_file 的内容，以 varbinary(max) 类型的单列行集返回内容。
SINGLE_CLOB
以字符读取指定数据文件的内容，以 varchar(max) 类型的单行、单列行集返回内容，使用的是当前数据库的排序规则，例如文本或 Microsoft Word 文档。
SINGLE_NCLOB
以 Unicode 读取指定数据文件的内容，以 nvarchar(max) 类型的单行、单列行集返回内容，并使用当前数据库的排序规则。
*/
以下示例创建一个用于演示的小型表，并将名为 Text1.txt 的文件中的文件数据插入 varchar(max) 列中。
CREATE TABLE my_Test(Document varchar(max))
GO
INSERT INTO  my_Test
 select * FROM OPENROWSET(BULK N'E:\test.txt', SINGLE_CLOB) AS Document
GO
select * from my_Test
/*
Document
-------------------------------------------------------
ASDSADASDSADSADSAFKJHFAS HKLASJHASHBKDSAHKJDHSAKJDHSAKDHSAKDHSA
*/

e.SELECT INTO

关于这个的用法 相信大家都很清楚了 我就不说明了。

5。优 化导入导出数据的一些方法1。使用最小日志记录:
a.恢复模式是简单模式或者大容量日志记录模式。如果你是完整模式，可以在进行操作前改成大容量日志模式，插入后改回来
b.目的表没有触发器,没有索引,指定了TABLOCK

2。将数据从 多个客户端并行导入到单个表:
a.如果是完整恢复模式，改成大容量日志模式
b.指定了TABLOCK
c.表上没有索引

3。使用批处理:通过设置BCP或者 BULK INSERT的相关选项，是用于可以指定在操作过程中发给SQL的每个批处理的行数。

4。禁用触发器和约束:默认情况下是禁用的。如果要检查，可以在复制完成后进行一次更 新操作(当然值不可以变)

5。对数据文件中的数据排序:通 过设置ORDER提示,提高性能。默认数据文件是不排序的。

6。控制锁 定行为:指定大容量操作过程获得一个大容量更新表级锁，这样可以减少表上锁的争夺。

7。回避DEFAULT:通过设置相关选项,回避在复制数据到表中时，对有 DEFAULT的列插入默认值，而是改成在列中值为NULL。

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实验的数据表如下定义：

mysql> desc tbl_name;
+-------+--------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type         | Null | Key | Default | Extra |
+-------+--------------+------+-----+---------+-------+
| uid   | int(11)      | NO   |     | NULL    |       |
| sid   | mediumint(9) | NO   |     | NULL    |       |
| times | mediumint(9) | NO   |     | NULL    |       |
+-------+--------------+------+-----+---------+-------+
3 rows in set (0.00 sec)

存储引擎是MyISAM，里面有10,000条数据。

一、”\G”的作用

mysql> select * from tbl_name limit 1;
+--------+--------+-------+
| uid    | sid    | times |
+--------+--------+-------+
| 104460 | 291250 |    29 |
+--------+--------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select * from tbl_name limit 1\G;
*************************** 1. row ***************************
  uid: 104460
  sid: 291250
times: 29
1 row in set (0.00 sec)

有时候，操作返回的列数非常多，屏幕不能一行显示完，显示折行，试试”\G”，把列数据逐行显示（”\G”挽救了我，以前看explain语句横向 显示不全折行看起来巨费劲，还要把数据和列对应起来）。

二、”Group by”的“隐形杀手”

mysql> explain select uid,sum(times) from tbl_name group by uid\G;
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: tbl_name
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 10000
        Extra: Using temporary; Using filesort
1 row in set (0.00 sec)

mysql> explain select uid,sum(times) from tbl_name group by uid order by null\G;
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: tbl_name
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 10000
        Extra: Using temporary
1 row in set (0.00 sec)

默认情况下，Group by col会对col字段进行排序，这就是为什么第一语句里面有Using filesort的原因，如果你不需要对col字段进行排序，加上order by null吧，要快很多，因为filesort很慢的。

三、大批量数据插入

最高效的大批量插入数据的方法：

load data infile ‘/path/to/file’ into table tbl_name;

如果没有办法先生成文本文件或者不想生成文本文件，可以一次插入多行：

insert into tbl_name values (1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)…

注意一条sql语句的最大长度是有限制的。如果还不想这样，可以试试MySQL的prepare，应该都会比硬生生的逐条插入要快许多。

如果数据表有索引，建议先暂时禁用索引：

alter table tbl_name disable keys;

插入完毕之后再激活索引：

alter table tbl_name enable keys;

对MyISAM表尤其有用。避免每插入一条记录系统更新一下索引。

四、最快复制表结构方法

mysql> create table clone_tbl select * from tbl_name limit 0;
Query OK, 0 rows affected (0.08 sec)

只会复制表结构，索引不会复制，如果还要复制数据，把limit 0去掉即可。

五、加引号和不加引号区别

给数据表tbl_name添加索引：

mysql> create index uid on tbl_name(uid);

测试如下查询：

mysql> explain select * from tbl_name where uid = '1081283900'\G;
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: tbl_name
         type: ref
possible_keys: uid
          key: uid
      key_len: 4
          ref: const
         rows: 143
        Extra:
1 row in set (0.00 sec)

我们在整型字段的值上加索引，是可以用到索引的，网上不少人误传在整型字段上加引号无法使用索引。修改uid字段类型为varchar(12):

mysql> alter table tbl_name change uid uid varchar(12) not null;

测试如下查询：

mysql> explain select * from tbl_name where uid = 1081283900\G;
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: tbl_name
         type: ALL
possible_keys: uid
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 10000
        Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

我们在查询值上不加索引，结果索引无法使用，注意安全。

六、前缀索引

有时候我们的表中有varchar(255)这样的字段，而且我们还要对该字段建索引，一般没有必要对整个字段建索引，建立前8~12个字符的索引 应该就够了，很少有连续8~12个字符都相等的字段。

为什么？更短的索引意味索引更小、占用CPU时间更少、占用内存更少、占用IO更少和很更好的性能。

七、MySQL索引使用方式

MySQL在一个查询中只能用到一个索引，所以要根据查询条件建立联合索引，联合索引只有第一位的字段在查询条 件中能才能使用到。

如果MySQL认为不用索引比用索引更快的话，那么就不会用索引。

mysql> create index times on tbl_name(times);
Query OK, 10000 rows affected (0.10 sec)
Records: 10000  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> explain select * from tbl_name where times > 20\G;
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: tbl_name
         type: ALL
possible_keys: times
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 10000
        Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

mysql> explain select * from tbl_name where times > 200\G;
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: tbl_name
         type: range
possible_keys: times
          key: times
      key_len: 3
          ref: NULL
         rows: 1599
        Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

数据表中times字段绝大多数都比20大，所以第一个查询没有用索引，第二个才用到索引。

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第一感觉是能不能使用memcached来 实现消息队列？稍加考虑后就会发现它不合适，因为memcached仅仅支持键值方式的操作，没有排序之类的功能，所以如果要用它来实现消息队列，则必须 自己通过某个键来保存数组形式的队列，不过这样的话，在操作队列的时候很容易丢失数据，比如说我们要添加一个消息，则需先取出现有队列，然后把消息保存到 队列尾部，最后保存队列，单纯使用memcached的话，由于我们无法保证整个过程的原子性，所以当处理若干个并发请求时，各个请求间可能会互相覆盖， 丢失数据就在所难免。另外，memcached只是内存键值缓存而已，一旦宕机，数据就消失了。

memcacheq的出现解决了上面的问题，它在memcached的基础上实现了消息队列，以php客户端为例：

消息从尾部入栈：memcache_set
消息从头部出栈：memcache_get

memcacheq依附于memcached之上，所以你可以通过现有的memcached工具来操作它，这无疑是它的一大优势，但它也有一个很大的缺点，那就是memcacheq本身的开发维护似乎并不活跃，如果遇到问题的话，你很可能需要自己动手解决。

目前看来，我更推荐下面这种解决方案，那就是redis，如果不了解，可以参考我以前的文章，表面上看，redis和memcached差不多，也是键值操作，但是redis本身实现了list，相关操作也可以保证是原子的，所以可以很自然的通过list来实现消息队列：

消息从尾部入栈：RPUSH
消息从头部出栈：LPOP

redis本身虽然是一个新项目，但很有朝气，开发维护也很活跃，如果你的下一个Web应用里需要使用轻量级的消息队列，不妨使用它。

此外，还有不少其他的选择可供尝试，比如说MySQL第三方的Q4M引擎，通过扩展SQL语法来操作消息队列，也是一个不错的选择。

套用网络流行语：那些重量级软件实现的不是你要的功能，而只是独在高处不胜寒的寂寞，所以不必迷恋其中，它们只是传说而已。

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MySQL 可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将 表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用 VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN 来定义整型字段。

另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。

对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。
2、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)

MySQL 从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如，我们 要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示：

DELETE FROM customerinfo
WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )

使 用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询可 以被更有效率的连接（JOIN）.. 替代。例如，假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成：

SELECT * FROM customerinfo
WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )

如果使用连接（JOIN）.. 来完成这个查询工作，速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话，性能将会更好，查询如下：

SELECT * FROM customerinfo
LEFT JOIN salesinfoON customerinfo.CustomerID=salesinfo.
CustomerID
WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL

连接（JOIN）.. 之所以更有效率一些，是因为 MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。
3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表

MySQL 从 4.0 的版本开始支持 UNION 查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的 SELECT 查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。使用 UNION 来创建查询的时候，我们只需要用 UNION作为关键字把多个 SELECT 语句连接起来就可以了，要注意的是所有 SELECT 语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用 UNION的查询。

SELECT Name, Phone FROM client
UNION
SELECT Name, BirthDate FROM author
UNION
SELECT Name, Supplier FROM product
4、事务

尽管我们可以使用子查询（Sub-Queries）、连接（JOIN）和联合（UNION）来创建各种各样的查 询，但不是所有的数据库操作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。但是在这种情况下，当这 个语句块中的某一条语句运行出错的时候，整个语句块的操作就会变得不确定起来。设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况： 第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的操作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情 况，就应该使用事务，它的作用是：要么语句块中每条语句都操作成功，要么都失败。换句话说，就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。事物以BEGIN 关键字开始，COMMIT关键字结束。在这之间的一条SQL操作失败，那么，ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。

BEGIN;
INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=14;
UPDATE inventory SET Quantity=11
WHERE item=’book’;
COMMIT;

事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时，它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式，这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰。
5、锁定表

尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。如果一个数据库系统只有少数几个用户

来使用，事务造成的影响不会成为一个太大的问题；但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统，例如访问一个电子商务网站，就会产生比较严重的响应延迟。

其实，有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。

LOCK TABLE inventory WRITE
SELECT Quantity FROM inventory
WHEREItem=’book’;
…
UPDATE inventory SET Quantity=11
WHEREItem=’book’;
UNLOCK TABLES

这 里，我们用一个 SELECT 语句取出初始数据，通过一些计算，用 UPDATE 语句将新值更新到表中。包含有 WRITE 关键字的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前，不会有其它的访问来对 inventory 进行插入、更新或者删除的操作。
6、使用外键

锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。例如，外 键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。在这里，外键可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID，任何一条没有合法CustomerID的记录都不会被更新或插入到 salesinfo中。

CREATE TABLE customerinfo
(
CustomerID INT NOT NULL ,
PRIMARY KEY ( CustomerID )
) TYPE = INNODB;

CREATE TABLE salesinfo
(
SalesID INT NOT NULL,
CustomerID INT NOT NULL,
PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID),
FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo
(CustomerID) ON DELETECASCADE
) TYPE = INNODB;

注 意例子中的参数“ON DELETE CASCADE”。该参数保证当 customerinfo 表中的一条客户记录被删除的时候，salesinfo 表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在 MySQL 中使用外键，一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表 InnoDB类型。该类型不是 MySQL 表的默认类型。定义的方法是在 CREATE TABLE 语句中加上 TYPE=INNODB。如例中所示。
7、使用索引

索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查 询语句当中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。那该对哪些字段建立索引呢？一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN, WHERE判断和ORDER BY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况，例如 customerinfo中的“province”.. 字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后创建索引。此外，MySQL

从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在 MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM 类型的表。对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。
8、优化的查询语句

绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应 有的作用。下面是应该注意的几个方面。首先，最好是在相同类型的字段间进行比较的操作。在MySQL 3.23版之前，这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较；但是作为特殊的情况，在CHAR类型的字段和 VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候，可以将它们进行比较。其次，在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作。

例如，在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时，将会使索引不能发挥应有的作用。所以，下面的两个查询虽然返回的结果一样，但后者要比前者快得多。

SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001;

SELECT * FROM order WHERE OrderDate<”2001-01-01″;

同样的情形也会发生在对数值型字段进行计算的时候：

SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24;

SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7;

上面的两个查询也是返回相同的结果，但后面的查询将比前面的一个快很多。第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。
SELECT * FROM books
WHERE name like “MySQL%”

但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多：

SELECT * FROM books
WHERE name>=”MySQL”and name<”MySQM”

最后，应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换，因为转换过程也会使索引变得不起作用。

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缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的。在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上。

合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说：
a.有大量重复值、且经常有范围查询（ > ,< ，> =,< =）和order by、group by发生的列，可考虑建立群集索引；
b.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引；
c.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。索引虽有助于提高性能但不是索引
越多越好，恰好相反过多的索引会导致系统低效。用户在表中每加进一个索引，维护索引集合就要做相应的更新工作。

2、在海量查询时尽量少用格式转换。

3、ORDER BY和GROPU BY使用ORDER BY和GROUP BY短语，任何一种索引都有助于SELECT的性能提高。

4、任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。

5、IN、OR子句常会使用工作表，使索引失效。如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开。拆开的子句中应该包含索引。

6、只要能满足你的需求，应尽可能使用更小的数据类型：例如使用MEDIUMINT代替INT

7、尽量把所有的列设置为NOT NULL，如果你要保存NULL，手动去设置它，而不是把它设为默认值。

8、尽量少用VARCHAR、TEXT、BLOB类型

9、如果你的数据只有你所知的少量的几个。最好使用ENUM类型

10、正如graymice所讲的那样，建立索引。

以下是我做的一个实验，可以发现索引能极大地提高查询的效率（我有一个会员信息表users，里边有37365条用户记录）

在不加索引的时候进行查询：
sql语句A:
select * from users where username like ‘%许%’;
在Mysql-Front中的8次查询时长为：1.40,0.54,0.54,0.54,0.53,0.55,0.54 共找到960条记录

sql语句B:
select * from users where username like ‘许%’;
在Mysql-Front中的8次查询时长为：0.53,0.53,0.53,0.54,0.53,0.53,0.54,0.54 共找到836条记录

sql语句C:
select * from users where username like ‘%许’;
在Mysql-Front中的8次查询时长为：0.51,0.51,0.52,0.52,0.51,0.51,0.52,0.51 共找到7条记录

为username列添加索引:
create index usernameindex on users(username(6));
再次查询：

sql语句A:
select * from users where username like ‘%许%’;
在Mysql-Front中的8次查询时长为：0.35,0.34,0.34,0.35,0.34,0.34,0.35,0.34 共找到960条记录

sql语句B:
select * from users where username like ‘许%’;
在Mysql-Front中的8次查询时长为：0.06,0.07,0.07,0.07,0.07,0.07,0.06,0.06 共找到836条记录

sql语句C:
select * from users where username like ‘%许’;
在Mysql-Front中的8次查询时长为：0.32,0.31,0.31,0.32,0.31,0.32,0.31,0.31 共找到7条记录

在实验过程中，我没有另开任何程序，以上的数据说明在单表查询中，建立索引的可以极大地提高查询速度。

另外要说的是如果建立了索引，对于like ‘许%’类型的查询，速度提升是最明显的。因此，我们在写sql语句的
时候也尽量采用这种方式查询。

对于多表查询我们的优化原则是：
尽量将索引建立在：left join on/right join on …　＋条件，的条件语句中所涉及的字段上。多表查询比单表查
询更能体现索引的优势。

11、索引的建立原则：
如果一列的中数据的前缀重复值很少，我们最好就只索引这个前缀。Mysql支持这种索引。我在上面用到的索
引方法就是对username最左边的6个字符进行索引。索引越短，占用的 磁盘空间越少，在检索过程中花的时
间也越少。这方法可以对最多左255个字符进行索引。
在很多场合，我们可以给建立多列数据建立索引。
索引应该建立在查询条件中进行比较的字段上，而不是建立在我们要找出来并且显示的字段上

12、一往情深问到的问题
IN、OR子句常会使用工作表，使索引失效。如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开。拆开的子句中应该包含索引。

这句话怎么理解决，请举个例子
如下:
如果在fields1和fields2上同时建立了索引，fields1为主索引

以下sql会用到索引
select * from tablename1 where fields1=’value1′ and fields2=’value2′

以下sql不会用到索引
select * from tablename1 where fields1=’value1′ or fields2=’value2′

13.索引带来查询上的速度的大大提升,但索引也占用了额外的硬盘空间(当然现在一般硬盘空间不成问题),
而且往表中插入新记录时索引也要随着更新这也需要一定时间.
有些表如果经常insert,而较少select,就不用加索引了.不然每次写入数据都要重新改写索引,花费时间; 这个视
实际情况而定,通常情况下索引是必需的.

14.我在对查询效率有怀疑的时候,一般是直接用Mysql的Explain来跟踪查询情况.
你用Mysql-Front是通过时长来比较,我觉得如果从查询时扫描字段的次数来比较更精确一些.

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• 索引的实体往往小于整个行的大小。如果MySQL仅仅读取索引，意味着访问的数据就非常少了。这对于缓存的工作非常有用，这样相应的时间基本都是 来自复制数据而已。对于IO限制也非常有用，因为索引要比数据更小并且更容易的写入内存中。（这对于MyISAM尤其有效，它可以对索引进行压缩，这样索 引就变得更小了）。
• 索引是根据索引值的来排序的，因此IO限制范围的访问相对比从随机硬盘位置所需的IO是较少的。对于一些存储引擎，比如MyISAM，你甚至可以用OPTIMIZE这个表来获取全部的排序索引。这样可使简单的范围查询使用完全连续的索引的访问。
• 大部分存储引擎缓存索引要好于数据。一些存储引擎，比如MyISAM只缓存索引。因为操作系统缓存了MyISAM的数据，访问数据需要一个系统的调用。这样会导致非常严重的性能问题。尤其对于缓存来说，系统的调用是数据访问消耗最大的一部分。
• 覆盖索引对与InnoDB表有些特殊的效用。因为InnoDB是聚簇索引。InnoDB的次要索引在它们叶子节点保存了行的主键。因此，次要索引的覆盖可以避免在主键上另一个索引的查找。

• 没有索引覆盖这个查询，因为我们选择了这个表的所有列，并且没有一个索引覆盖这些列。理论上来说MySQL还能使用一个捷径：WHERE条件中有一列被索引覆盖，因此MySQL会使用索引先找到这个actor并且检查title是否匹配，之后再取整个行。
• MySQL不能在索引中执行LIKE操作符。这个受限于底层的存储引擎API。在索引的操作，这只能支持简单的比较。MySQL可以LIKE中匹 配前缀，因为把它们转为简单的比较了。但是这个例子中前缀的通配符使使用索引查询变为了不可能。最终。MySQL服务器将会获取和匹配这个行的值，而不是 索引的值。

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1. 绑定, 创建一个MYSQL_STMT变量,与对应的查询字符串绑定,字符串中的问号代表要传入的变量,每个问号都必须指定一个变量.
2. 查询, 输入每个指定的变量, 传入MYSQL_STMT变量用可用的连接句柄执行.

//作插入操作的绑定

MYSQL_BIND insertbind[FEILD_NUM];
if(m_stInsertParam == NULL)
m_stInsertParam = new CHostCacheTable;
m_stInsertStmt = mysql_stmt_init(connecthandle);
//构建绑定字符串

char insertSQL[SQL_LENGTH];
strcpy(insertSQL, “insert into HostCache(SessionID, ChannelID, ISPType, ”
“ExternalIP, ExternalPort, InternalIP, InternalPort) ”
“values(?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)”);
mysql_stmt_prepare(m_stInsertStmt, insertSQL, strlen(insertSQL));
int param_count= mysql_stmt_param_count(m_stInsertStmt);
if(param_count != FEILD_NUM)
return false;
//填充bind结构数组, m_sInsertParam是这个statement关联的结构变量

memset(insertbind, 0, sizeof(insertbind));
insertbind[0].buffer_type = MYSQL_TYPE_STRING;
insertbind[0].buffer_length = ID_LENGTH /* -1 */;
insertbind[0].buffer = (char *)m_stInsertParam->sessionid;
insertbind[0].is_null = 0;
insertbind[0].length = 0;
insertbind[1].buffer_type = MYSQL_TYPE_STRING;
insertbind[1].buffer_length = ID_LENGTH /* -1 */;
insertbind[1].buffer = (char *)m_stInsertParam->channelid;
insertbind[1].is_null = 0;
insertbind[1].length = 0;
insertbind[2].buffer_type = MYSQL_TYPE_TINY;
insertbind[2].buffer = (char *)&m_stInsertParam->ISPtype;
insertbind[2].is_null = 0;
insertbind[2].length = 0;
insertbind[3].buffer_type = MYSQL_TYPE_LONG;
insertbind[3].buffer = (char *)&m_stInsertParam->externalIP;
insertbind[3].is_null = 0;
insertbind[3].length = 0;

insertbind[4].buffer_type = MYSQL_TYPE_SHORT;
insertbind[4].buffer = (char *)&m_stInsertParam->externalPort;
insertbind[4].is_null = 0;
insertbind[4].length = 0;
insertbind[5].buffer_type = MYSQL_TYPE_LONG;
insertbind[5].buffer = (char *)&m_stInsertParam->internalIP;
insertbind[5].is_null = 0;
insertbind[5].length = 0;
insertbind[6].buffer_type = MYSQL_TYPE_SHORT;
insertbind[6].buffer = (char *)&m_stInsertParam->internalPort;
insertbind[6].is_null = 0;
insertbind[6].is_null = 0;
//绑定

if (mysql_stmt_bind_param(m_stInsertStmt, insertbind))
return false;
return true;

unsigned int eIP, unsigned short eport, unsigned int iIP, unsigned short iport)

//填充结构变量m_sInsertParam

strcpy(m_stInsertParam->sessionid, sessionid);
strcpy(m_stInsertParam->channelid, channelid);
m_stInsertParam->ISPtype = ISPtype;
m_stInsertParam->externalIP = eIP;
m_stInsertParam->externalPort = eport;
m_stInsertParam->internalIP = iIP;
m_stInsertParam->internalPort = iport;
//执行statement,性能瓶颈处

if(mysql_stmt_execute(m_stInsertStmt))
return false;
return true;

有两种方法可以做到

return 0;
//获取结果集

m_pResultSet = mysql_store_result(connecthandle);
if(!m_pResultSet) //获取结果集出错

return 0;
int iAllNumRows = (int)(mysql_num_rows(m_pResultSet)); ///<所有的搜索结果数

//计算待返回的结果数

int iReturnNumRows = (iAllNumRows <= RETURN_QUERY_HOST_NUM)? iAllNumRows:RETURN_QUERY_HOST_NUM;
if(iReturnNumRows <= RETURN_QUERY_HOST_NUM)
{
//获取逐条记录

for(int i = 0; i<iReturnNumRows; i++)
{
//获取逐个字段

m_Row = mysql_fetch_row(m_pResultSet);
if(m_Row[0] != NULL)
strcpy(hostcache[i].sessionid, m_Row[0]);
if(m_Row[1] != NULL)
strcpy(hostcache[i].channelid, m_Row[1]);
if(m_Row[2] != NULL)
hostcache[i].ISPtype = atoi(m_Row[2]);
if(m_Row[3] != NULL)
hostcache[i].externalIP = atoi(m_Row[3]);
if(m_Row[4] != NULL)
hostcache[i].externalPort = atoi(m_Row[4]);
if(m_Row[5] != NULL)
hostcache[i].internalIP = atoi(m_Row[5]);
if(m_Row[6] != NULL)
hostcache[i].internalPort = atoi(m_Row[6]);
}
}
else
{
//随机的挑选指定条记录返回

int iRemainder = iAllNumRows%iReturnNumRows; ///<余数

int iQuotient = iAllNumRows/iReturnNumRows; ///<商

int iStartIndex = rand()%(iRemainder + 1); ///<开始下标
//获取逐条记录

for(int iSelectedIndex = 0; iSelectedIndex < iReturnNumRows; iSelectedIndex++)
{
mysql_data_seek(m_pResultSet, iStartIndex + iQuotient * iSelectedIndex);
m_Row = mysql_fetch_row(m_pResultSet);
if(m_Row[0] != NULL)
strcpy(hostcache[iSelectedIndex].sessionid, m_Row[0]);
if(m_Row[1] != NULL)
strcpy(hostcache[iSelectedIndex].channelid, m_Row[1]);
if(m_Row[2] != NULL)
hostcache[iSelectedIndex].ISPtype = atoi(m_Row[2]);
if(m_Row[3] != NULL)
hostcache[iSelectedIndex].externalIP = atoi(m_Row[3]);
if(m_Row[4] != NULL)
hostcache[iSelectedIndex].externalPort = atoi(m_Row[4]);
if(m_Row[5] != NULL)
hostcache[iSelectedIndex].internalIP = atoi(m_Row[5]);
if(m_Row[6] != NULL)
hostcache[iSelectedIndex].internalPort = atoi(m_Row[6]);
}
}
//释放结果集内容

mysql_free_result(m_pResultSet);
return iReturnNumRows;

//首先获取满足结果的记录条数,再使用limit随机选择指定条记录返回

MYSQL_ROW row;
MYSQL_RES * pResultSet;
char selectSQL[SQL_LENGTH];
memset(selectSQL, 0, sizeof(selectSQL));
sprintf(selectSQL,”select count(*) from HostCache where ChannelID = ‘%s’ and ISPtype = %d”, channelid, ISPtype);
if(mysql_real_query(connecthandle, selectSQL, strlen(selectSQL)) != 0) //检索

return 0;
pResultSet = mysql_store_result(connecthandle);
if(!pResultSet)
return 0;
row = mysql_fetch_row(pResultSet);
int iAllNumRows = atoi(row[0]);
mysql_free_result(pResultSet);
//计算待取记录的上下范围

int iLimitLower = (iAllNumRows <= RETURN_QUERY_HOST_NUM)?
0:(rand()%(iAllNumRows – RETURN_QUERY_HOST_NUM));
int iLimitUpper = (iAllNumRows <= RETURN_QUERY_HOST_NUM)?
iAllNumRows:(iLimitLower + RETURN_QUERY_HOST_NUM);
//计算待返回的结果数

int iReturnNumRows = (iAllNumRows <= RETURN_QUERY_HOST_NUM)?
iAllNumRows:RETURN_QUERY_HOST_NUM;

//使用limit作查询

sprintf(selectSQL,”select SessionID, ExternalIP, ExternalPort, InternalIP, InternalPort ”
“from HostCache where ChannelID = ‘%s’ and ISPtype = %d limit %d, %d”
, channelid, ISPtype, iLimitLower, iLimitUpper);
if(mysql_real_query(connecthandle, selectSQL, strlen(selectSQL)) != 0) //检索

return 0;
pResultSet = mysql_store_result(connecthandle);
if(!pResultSet)
return 0;
//获取逐条记录

for(int i = 0; i<iReturnNumRows; i++)
{
//获取逐个字段

row = mysql_fetch_row(pResultSet);
if(row[0] != NULL)
strcpy(hostcache[i].sessionid, row[0]);
if(row[1] != NULL)
hostcache[i].externalIP = atoi(row[1]);
if(row[2] != NULL)
hostcache[i].externalPort = atoi(row[2]);
if(row[3] != NULL)
hostcache[i].internalIP = atoi(row[3]);
if(row[4] != NULL)
hostcache[i].internalPort = atoi(row[4]);
}
//释放结果集内容

mysql_free_result(pResultSet);
return iReturnNumRows;

char *user; ///<用户名

char *password; ///<密码

char *database; ///<数据库名

unsigned int port; ///<端口，一般为0

const char *unix_socket; ///<套接字，一般为NULL

unsigned int client_flag; ///<一般为0

char * password /* = “chenmin” */, char * database /* = “HostCache” */)

CDBParameter * lpDBParam = new CDBParameter();
lpDBParam->host = host;
lpDBParam->user = user;
lpDBParam->password = password;
lpDBParam->database = database;
lpDBParam->port = 0;
lpDBParam->unix_socket = NULL;
lpDBParam->client_flag = 0;
try
{
//连接

for(int index = 0; index < CONNECTION_NUM; index++)
{
MYSQL * pConnectHandle = mysql_init((MYSQL*) 0); //初始化连接句柄

if(!mysql_real_connect(pConnectHandle, lpDBParam->host, lpDBParam->user, lpDBParam->password,\
lpDBParam->database,lpDBParam->port,lpDBParam->unix_socket,lpDBParam->client_fla))
return false;

m_lsIdleList.push_back(pConnectHandle);
}
}
catch(…)
{
return false;
}
return true;

MYSQL * pConnectHandle = NULL;
m_ListMutex.acquire();
if(m_lsIdleList.size())
{
pConnectHandle = m_lsIdleList.front();
m_lsIdleList.pop_front();
m_lsBusyList.push_back(pConnectHandle);
}
else //特殊情况,闲队列中为空,返回为空

{
pConnectHandle = 0;
}
m_ListMutex.release();
return pConnectHandle;

m_ListMutex.acquire();
m_lsBusyList.remove(connecthandle);
m_lsIdleList.push_back(connecthandle);
m_ListMutex.release();

MYSQL * pConnectHandle = GetIdleConnectHandle();
if(!pConnectHandle)
return 0;
bool bRet = DeleteHostCacheBySessionID(pConnectHandle, sessionid);
SetIdleConnectHandle(pConnectHandle);
return bRet;

char deleteSQL[SQL_LENGTH];
memset(deleteSQL, 0, sizeof(deleteSQL));
sprintf(deleteSQL,”delete from HostCache where SessionID = ‘%s’”, sessionid);
if(mysql_query(connecthandle,deleteSQL) != 0) //删除

return false;
return true;

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–来自百度问吧

在统计系统中,需要求百分数,
如(sum(baseprice)-sum(quote))/sum(baseprice)*100)中,
如果sum(baseprice)为0,系统会报错,不能运行

把sum(baseprice) 改为
nullif(sum(isnull(baseprice,0)),0)
就可以了，除于0会出错，除于null就不会出错了

2.列出某年1-12月数据各产吕的销售数据

Select 产品ID AS 机型, SUM(CASE month(日期) WHEN 1 THEN 销售量 ELSE 0 END)
AS [一月], SUM(CASE month(日期) WHEN 2 THEN 销售量 ELSE 0 END) AS [二月],
SUM(CASE month(日期) WHEN 3 THEN 销售量 ELSE 0 END) AS [三月],
SUM(CASE month(日期) WHEN 4 THEN 销售量 ELSE 0 END) AS [四月],
SUM(CASE month(日期) WHEN 5 THEN 销售量 ELSE 0 END) AS [五月],
SUM(CASE month(日期) WHEN 6 THEN 销售量 ELSE 0 END) AS [六月],
SUM(CASE month(日期) WHEN 7 THEN 销售量 ELSE 0 END) AS [七月],
SUM(CASE month(日期) WHEN 8 THEN 销售量 ELSE 0 END) AS [八月],
SUM(CASE month(日期) WHEN 9 THEN 销售量 ELSE 0 END) AS [九月],
SUM(CASE month(日期) WHEN 10 THEN 销售量 ELSE 0 END) AS [十月],
SUM(CASE month(日期) WHEN 11 THEN 销售量 ELSE 0 END) AS [十一月],
SUM(CASE month(日期) WHEN 12 THEN 销售量 ELSE 0 END) AS [十二月]
FROM DezaiCN_Sale
Where datepart(year, 日期) = 2008
GROUP BY 产品ID

3.数据同比 环比分析
(参考邹捷的SQL）

程序代码

Create procedure DezaiCn_SaleAnalysisCompareByDate
@compareMonth int
as

–统计处理
declare   @o_dt1   datetime,@o_dt2   datetime,
@n_dt1   datetime,@beginStasticDate   datetime,@endStasticDate   datetime
–计算各期的统计时间
select
@beginStasticDate=cast(@compareMonth*100+1   as   char(8)),     –本期统计的开始日期
@endStasticDate=dateadd(month,1,@beginStasticDate),                 –本期统计的结束日期
@n_dt1=dateadd(month,-1,@beginStasticDate),               –上期统计的开始日期
@o_dt1=dateadd(year,-1,@beginStasticDate),                 –去年同期统计的开始日期
@o_dt2=dateadd(month,1,@o_dt1)                   –去年同期统计的结束日期

select
店铺名=isnull(a.店铺名,b.店铺名),

本期开始=CONVERT(varchar(12) , @beginStasticDate, 102 ),

本期结束=CONVERT(varchar(12) , @endStasticDate, 102 ),

上期结束=CONVERT(varchar(12) , @n_dt1, 102 ),

本期=isnull(b.销售量2,0),

上期=isnull(b.销售量1,0),
上期差异=isnull(b.销售量2,0)-isnull(b.销售量1,0)  ,
去年开始=CONVERT(varchar(12) , @o_dt1, 102 ),

去年结束=CONVERT(varchar(12) , @o_dt2, 102 ),

去年同期=isnull(a.销售量,0),

去年同期差异=isnull(b.销售量2,0)-isnull(a.销售量,0)

from(
–去年同期的统计
select   店铺名,销售量=sum(销售量)
from   DezaiCn_Sale
where   日期   between   @o_dt1   and   @o_dt2
group   by   店铺名
)a   full   join(
–今年及上期统计
select   店铺名,
销售量1=sum(case   when   日期<@beginStasticDate   then    销售量   end),
销售量2=sum(case   when   日期>@beginStasticDate   then   销售量   end)
from   DezaiCn_Sale
where   日期   between   @n_dt1   and   @endStasticDate
group   by   店铺名,店铺名
)b   on   a.店铺名=b.店铺名

GO

执行

程序代码

DECLARE @RC int
DECLARE @compareMonth int
Select @compareMonth = 200903
EXEC @RC = [TEST].[dbo].[DezaiCn_SaleAnalysisCompareByDate] @compareMonth
DECLARE @PrnLine nvarchar(4000)
PRINT ‘存储过程: TEST.dbo.DezaiCn_SaleAnalysisCompareByDate’
Select @PrnLine = ‘    返回代码 = ‘ + CONVERT(nvarchar, @RC)
PRINT @PrnLine

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程序代码

Create TABLE [dbo].[DezaiCn_Sale] (
[ID] int IDENTITY(1, 1) NOT NULL,
[日期] datetime NOT NULL,
[销售量] int NOT NULL,
[店铺名] char(10) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NOT NULL,
CONSTRAINT [PK_Test_Sale] PRIMARY KEY CLUSTERED ([ID])
)
ON [PRIMARY]
GO

如图：

生成测试数据：

程序代码

/* Data for the `dbo.DezaiCn_Sale` table  (Records 1 – 18) */

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (‘20080101′, 2500, N’A')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (‘20080101′, 2700, N’B')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (‘20080201′, 3600, N’C')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (‘20080201′, 5800, N’D')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (‘20080301′, 2500, N’A')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (‘20080301′, 2700, N’B')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (‘20080401′, 3600, N’C')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (‘20080401′, 5800, N’D')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (‘20080301′, 2500, N’A')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (‘20080101′, 2700, N’B')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (‘20080501′, 3600, N’C')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (‘20080701′, 4000, N’D')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (‘20081201′, 2500, N’A')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (‘20080301′, 2700, N’B')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (‘20081101′, 6500, N’C')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (‘20081001′, 5800, N’D')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (‘20080601′, 3800, N’D')
GO

Insert INTO [dbo].[DezaiCn_Sale] ([日期], [销售量], [店铺名])
VALUES (‘20080801′, 5400, N’B')
GO

有了数据，游戏就开始了.呵呵.一个一个来吧，哈哈.

<1>查询所有数据

Select *
FROM DezaiCn_Sale

<2>查询指定销售商的数据

Select *
FROM DezaiCn_Sale where 店铺名=’A’

<3>查询指定销售商某日的数据

Select *
FROM DezaiCn_Sale
Where (店铺名 = ‘A’) AND (日期 = ‘2008-12-1′)

<4>查询指定销售商某时间段的数据

Select *
FROM DezaiCn_Sale
Where (店铺名 = ‘A’) AND (日期 BETWEEN ‘2008-1-1′ AND ‘2008-9-1′)

注意：前面的日期要小于后面的日期,这里也可以用>= 与<=来实现同样的结果

<5>查询所有销售商按月统计的销售量

Select 日期, 店铺名, 销售量
FROM DezaiCn_Sale
GROUP BY 日期, 店铺名, 销售量
orDER BY 店铺名

这里其实就是排列了一下数据.与<1>中的结果没有什么多大变化.

<6>查询各销售商的销售总量

Select 店铺名, SUM(销售量) AS 销售总量
FROM DezaiCn_Sale
GROUP BY 店铺名

<6>查询指定销售商指定时间段的销售总量

Select 店铺名, SUM(销售量) AS 销售总量
FROM DezaiCn_Sale
Where (店铺名 = ‘A’) AND (日期 BETWEEN ‘2008-1-1′ AND ‘2008-9-1′)
GROUP BY 店铺名

<7>查询具体时间的总的销售总量

Select SUM(销售量) AS 销售总量, 日期
FROM DezaiCn_Sale
Where (日期 = ‘2008-3-1′)
GROUP BY 日期

上 面列了这么多，我觉得大家应该很清楚其中的变化了。无非就是Sum(),Count(),Max()函数及Between的利用 再加Group By 的使用，而以上这些都是很基础又很实用的。上面这些在统计中一般用于进行数据统计时用.如果再增加一个字段列为产品名称或产品分类，也是要利用Group By去实现统计数据功能。

下面这个表基于增加了产品ID字段进行数据统计分析功能,主要是横向的比较了.关键是行转列，列转行的操作，如果是用存储过程，那就是拼字符串了。

<1>指定店铺在某时间段的销售数据(横向)

我这里用存储数据来实现,这里要注意的是拼字符串时单双引号的使用，我在此吃了不少苦头。

程序代码

Create procedure  DezaiCnTestSale_SalerCompareSaleByDate  /*代理销售产品比较分析*/

@ProductIDArray varchar(1000), /*产品ID组*/

@begindate datetime, /*比较开始日期*/

@endDate datetime,/*比较结束日期*/

@Shop varchar(20) /*店铺名*/

as

declare @sql varchar(8000)

set @sql = ’select 产品ID ‘

select @sql = @sql + ‘ , max(case Convert(Varchar(10),日期,120) when ”’ + Convert(Varchar(10),日期,120) + ”’ then 销售量 else 0 end) [' + Convert(Varchar(10),日期,120) + ']‘

from (select distinct 日期 from DezaiCn_Sale where 日期 between @begindate  and @endDate  ) as a

set @sql = @sql + ‘ from DezaiCn_Sale where   产品ID in (‘+@ProductIDArray+’) and 店铺名=”’+@Shop+”’  group by 产品ID’

exec(@sql)
GO

运行效果：

程序代码

DECLARE @RC int
DECLARE @ProductIDArray varchar(1000)
DECLARE @begindate datetime
DECLARE @endDate datetime
DECLARE @Shop varchar(20)
Select @ProductIDArray = ‘1,3,4′
Select @begindate = ‘2008-1-1′
Select @endDate = ‘2008-9-1′
Select @Shop = ‘A’
EXEC @RC = [TEST].[dbo].[DezaiCnTestSale_SalerCompareSaleByDate] @ProductIDArray, @begindate, @endDate, @Shop
DECLARE @PrnLine nvarchar(4000)
PRINT ‘存储过程: TEST.dbo.DezaiCnTestSale_SalerCompareSaleByDate’
Select @PrnLine = ‘    返回代码 = ‘ + CONVERT(nvarchar, @RC)
PRINT @PrnLine

效果：

<2>指定产品在某时间段的所选销售商的销售量数据比较

在这里我加了一个店铺名ID的字段，因为用数字进行拼字符串比用字符拼要顺畅得多。(个人之见)

程序代码

/*
作者: Dezai
日期: 2008-12-01
作用:对具体某产品根据所选择的代理商进行销售比较分析
*/

Create procedure DezaiCnTestSale_SalerCompareSaleByDateAndDetailProduct

@ShopArray varchar(1000), /*店铺ID数组*/

@begindate datetime, /*开始时间*/

@endDate datetime,/*结束时间*/

@产品ID varchar(10) /*具体产品ID*/

as

declare @sql varchar(8000)

set @sql = ’select 店铺ID ‘

select @sql = @sql + ‘ , max(case Convert(Varchar(10),日期,120) when ”’ + Convert(Varchar(10),日期,120) + ”’ then 销售量 else 0 end) [' + Convert(Varchar(10),日期,120) + ']‘

from (select distinct 日期 from DezaiCn_Sale where 日期 between @begindate  and @endDate  ) as a

set @sql = @sql + ‘ from DezaiCn_Sale where 产品ID=’+@产品ID+’ and  店铺ID in (‘+@ShopArray+’) group by 店铺ID’

exec(@sql)
GO

效果:

程序代码

DECLARE @RC int
DECLARE @ShopArray varchar(1000)
DECLARE @begindate datetime
DECLARE @endDate datetime
DECLARE @product_ID varchar(10)
Select @ShopArray = ‘1,3′
Select @begindate = ‘2008-1-1′
Select @endDate = ‘2008-12-1′
Select @product_ID = ‘3′
EXEC @RC = [TEST].[dbo].[DezaiCnTestSale_SalerCompareSaleByDateAndDetailProduct] @ShopArray, @begindate, @endDate, @product_ID
DECLARE @PrnLine nvarchar(4000)
PRINT ‘存储过程: TEST.dbo.DezaiCnTestSale_SalerCompareSaleByDateAndDetailProduct’
Select @PrnLine = ‘    返回代码 = ‘ + CONVERT(nvarchar, @RC)
PRINT @PrnLine

结果：

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col_name COLLATE latin1_bin LIKE 'a%'
col_name LIKE 'a%' COLLATE latin1_bin

如果希望总是以区分大小写的方式处理列，可使用区分大小写的或二进制校对声明它。

简单的比较操作（>=, >, =, <, <=, 排序和分组）基于每个字符的“排序值”。具有相同排序值的字符（如‘E’, ‘e’,和‘é’）将被当作相同的写字符。

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