MySQL中这10个小玩意,让人眼前一亮 清疚 2024-03-30 15:04 16阅读 0赞 我最近几年用`MYSQL`数据库挺多的,发现了一些非常有用的小玩意,今天拿出来分享到大家,希望对你会有所帮助。 ### 1.group\_concat ### 在我们平常的工作中,使用`group by`进行分组的场景,是非常多的。 比如想统计出用户表中,名称不同的用户的具体名称有哪些? 具体sql如下: select name from \`user\` group by name; 但如果想把name相同的code拼接在一起,放到另外一列中该怎么办呢? 答:使用`group_concat`函数。 例如: select name,group\_concat(code) from \`user\` group by name; 执行结果: ![d4dba5b8397e5ba4d4decd39ca426334.png][] 使用`group_concat`函数,可以轻松的把分组后,name相同的数据拼接到一起,组成一个字符串,用`逗号`分隔。 ### 2.char\_length ### 有时候我们需要获取字符的`长度`,然后根据字符的长度进行`排序`。 MYSQL给我们提供了一些有用的函数,比如:`char_length`。 通过该函数就能获取字符长度。 获取字符长度并且排序的sql如下: select \* from brand where name like '%苏三%' order by char\_length(name) asc limit 5; 执行效果如图所示: ![baeb5fba660e3f3cde7792d678fc0c25.png][] name字段使用关键字`模糊查询`之后,再使用`char_length`函数获取name字段的字符长度,然后按长度`升序`。 ### 3.locate ### 有时候我们在查找某个关键字,比如:`苏三`,需要明确知道它在某个字符串中的位置时,该怎么办呢? 答:使用`locate`函数。 使用locate函数改造之后sql如下: select \* from brand where name like '%苏三%' order by char\_length(name) asc, locate('苏三',name) asc limit 5,5; 执行结果: ![ca7f193ca67d1615ce3f9c868aaaf828.png][] 先按长度排序,小的排在前面。如果长度相同,则按关键字从左到右进行排序,越靠左的越排在前面。 除此之外,我们还可以使用:`instr`和`position`函数,它们的功能跟`locate`函数类似,在这里我就不一一介绍了,感兴趣的小伙伴可以找我私聊。 ### 4.replace ### 我们经常会有替换字符串中部分内容的需求,比如:将字符串中的字符A替换成B。 这种情况就能使用`replace`函数。 例如: update brand set name=REPLACE(name,'A','B') where id=1; 这样就能轻松实现字符替换功能。 也能用该函数去掉`前后空格`: update brand set name=REPLACE(name,' ','') where name like ' %'; update brand set name=REPLACE(name,' ','') where name like '% '; 使用该函数还能替换`json格式`的数据内容,真的非常有用。 ### 5.now ### 时间是个好东西,用它可以快速缩小数据范围,我们经常有获取当前时间的需求。 在MYSQL中获取`当前时间`,可以使用`now()`函数,例如: select now() from brand limit 1; 返回结果为下面这样的: ![055a54b673f1dd7f1a48c37c0e3de7fd.png][] 它会包含`年月日时分秒`。 如果你还想返回`毫秒`,可以使用`now(3)`,例如: select now(3) from brand limit 1; 返回结果为下面这样的: ![ce1e15ee8371ff0630a76710f385c717.png][] 使用起来非常方便好记。 ### 6.insert into ... select ### 在工作中很多时候需要`插入数据`。 传统的插入数据的sql是这样的: INSERT INTO \`brand\`(\`id\`, \`code\`, \`name\`, \`edit\_date\`) VALUES (5, '108', '苏三', '2022-09-02 19:42:21'); 它主要是用于插入少量并且已经确定的数据。但如果有大批量的数据需要插入,特别是是需要插入的数据来源于,另外一张表或者多张表的结果集中。 这种情况下,使用传统的插入数据的方式,就有点束手无策了。 这时候就能使用MYSQL提供的:`insert into ... select`语法。 例如: INSERT INTO \`brand\`(\`id\`, \`code\`, \`name\`, \`edit\_date\`) select null,code,name,now(3) from \`order\` where code in ('004','005'); 这样就能将order表中的部分数据,非常轻松插入到brand表中。 ### 7.insert into ... ignore ### 不知道你有没有遇到过这样的场景:在插入1000个品牌之前,需要先根据name,判断一下是否存在。如果存在,则不插入数据。如果不存在,才需要插入数据。 如果直接这样插入数据: INSERT INTO \`brand\`(\`id\`, \`code\`, \`name\`, \`edit\_date\`) VALUES (123, '108', '苏三', now(3)); 肯定不行,因为brand表的name字段创建了唯一索引,同时该表中已经有一条name等于苏三的数据了。 执行之后直接报错了: ![e6a63533c10979e723d0c36cfd384c03.png][] 这就需要在插入之前加一下判断。 当然很多人通过在sql语句后面拼接`not exists`语句,也能达到防止出现重复数据的目的,比如: INSERT INTO \`brand\`(\`id\`, \`code\`, \`name\`, \`edit\_date\`) select null,'108', '苏三',now(3) from dual where not exists (select \* from \`brand\` where name='苏三'); 这条sql确实能够满足要求,但是总觉得有些麻烦。那么,有没有更简单的做法呢? 答:可以使用`insert into ... ignore`语法。 例如: INSERT ignore INTO \`brand\`(\`id\`, \`code\`, \`name\`, \`edit\_date\`) VALUES (123, '108', '苏三', now(3)); 这样改造之后,如果brand表中没有name为苏三的数据,则可以直接插入成功。 但如果brand表中已经存在name为苏三的数据了,则该sql语句也能正常执行,并不会报错。因为它会忽略异常,返回的执行结果影响行数为0,它不会重复插入数据。 ### 8.select ... for update ### MYSQL数据库自带了`悲观锁`,它是一种排它锁,根据锁的粒度从大到小分为:`表锁`、`间隙锁`和`行锁`。 在我们的实际业务场景中,有些情况并发量不太高,为了保证数据的正确性,使用悲观锁也可以。 比如:用户扣减积分,用户的操作并不集中。但也要考虑系统自动赠送积分的并发情况,所以有必要加悲观锁限制一下,防止出现积分加错的情况发生。 这时候就可以使用MYSQL中的`select ... for update`语法了。 例如: begin; select \* from \`user\` where id=1 for update; //业务逻辑处理 update \`user\` set score=score-1 where id=1; commit; 这样在一个事务中使用`for update`锁住一行记录,其他事务就不能在该事务提交之前,去更新那一行的数据。 需要注意的是for update前的id条件,必须是表的`主键`或者`唯一索引`,不然行锁可能会失效,有可能变成`表锁`。 ### 9.on duplicate key update ### 通常情况下,我们在插入数据之前,一般会先查询一下,该数据是否存在。如果不存在,则插入数据。如果已存在,则不插入数据,而直接返回结果。 在没啥并发量的场景中,这种做法是没有什么问题的。但如果插入数据的请求,有一定的并发量,这种做法就可能会产生重复的数据。 当然防止重复数据的做法很多,比如:`加唯一索引`、`加分布式锁`等。 但这些方案,都没法做到让第二次请求也更新数据,它们一般会判断已经存在就直接返回了。 这种情况可以使用`on duplicate key update`语法。 该语法会在插入数据之前判断,如果主键或唯一索引不存在,则插入数据。如果主键或唯一索引存在,则执行更新操作。 具体需要更新的字段可以指定,例如: INSERT INTO \`brand\`(\`id\`, \`code\`, \`name\`, \`edit\_date\`) VALUES (123, '108', '苏三', now(3)) on duplicate key update name='苏三',edit\_date=now(3); 这样一条语句就能轻松搞定需求,既不会产生重复数据,也能更新最新的数据。 但需要注意的是,在高并发的场景下使用`on duplicate key update`语法,可能会存在`死锁`的问题,所以要根据实际情况酌情使用。 ### 10.show create table ### 有时候,我们想快速查看某张表的字段情况,通常会使用`desc`命令,比如: desc \`order\`; 结果如图所示: ![0771d5c9934b16e44718790bfa9bd740.png][] 确实能够看到order表中的字段名称、字段类型、字段长度、是否允许为空,是否主键、默认值等信息。 但看不到该表的索引信息,如果想看创建了哪些索引,该怎么办呢? 答:使用`show index`命令。 比如: show index from \`order\`; 也能查出该表所有的索引: ![9bf448f205f48f3ff88b577bba81f626.png][] 但查看字段和索引数据呈现方式,总觉得有点怪怪的,有没有一种更直观的方式? 答:这就需要使用`show create table`命令了。 例如: show create table \`order\`; 执行结果如图所示: ![c73a09215950fc531d9ee9601e97692f.png][] 其中`Table`表示`表名`,`Create Table`就是我们需要看的`建表信息`,将数据展开: ![e1e4c026632a0bf9c51b22a4640d223e.png][] 我们能够看到非常完整的建表语句,表名、字段名、字段类型、字段长度、字符集、主键、索引、执行引擎等都能看到。 非常直接明了。 [d4dba5b8397e5ba4d4decd39ca426334.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/30/c9a70ab4790949419206082ac0679a7c.png [baeb5fba660e3f3cde7792d678fc0c25.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/30/fcfdb1ab09d64f62a422015df0c81792.png [ca7f193ca67d1615ce3f9c868aaaf828.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/30/da4548e22ec441df96655a03181994a2.png [055a54b673f1dd7f1a48c37c0e3de7fd.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/30/02a5ffe6a0c2419e8abc7ea4ee0c5271.png [ce1e15ee8371ff0630a76710f385c717.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/30/d3dc96954b6c4c58af08a1a33ace1063.png [e6a63533c10979e723d0c36cfd384c03.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/30/825fec0787244ed3ad4dc93d0eb1c42d.png [0771d5c9934b16e44718790bfa9bd740.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/30/c8b11d4d9bd44860be0e8659dd95cd8b.png [9bf448f205f48f3ff88b577bba81f626.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/30/b1f9f236e5ea4fecb26fe5dedbb29781.png [c73a09215950fc531d9ee9601e97692f.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/30/ee23265ef4194677a2c14fabaee443b2.png [e1e4c026632a0bf9c51b22a4640d223e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/30/fb0ae86c3df0499dbba28868370afa0d.png
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