求 SQL 查询方案

MS-SQL Server > 疑难问题
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create table #aaaa

(

	datet datetime,

	value varchar(11)

);



insert into #aaaa values ('2013-10-23 09:00','0.5');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 09:05','0.3');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 09:10','0.5');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 09:15','0.6');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 09:20','0.1');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 09:20','0.1');



insert into #aaaa values ('2013-10-23 09:30','0.2');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 10:00','0.9');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 10:05','0.3');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 10:10','0.3');



insert into #aaaa values ('2013-10-23 10:20','0.3');



select * from #aaaa;







drop table #aaaa;


以上是我提供的测试SQL.
现在在 临时表中的 datet 数据应该是每5分钟就有一条数据。但是实际上表中的数据部是以每5分钟存储的。
请问大家，如何查询出的数据是以每5分钟为一条的数据。 
比如上面 没有 10:15的数据，那么查询出的结果  10:15对应的value 是0 。

数据有可能是跨好几天的数据查询，求方案。。
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做一张参照表，每5分钟一条记录
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引用 1 楼 DBA_Huangzj 的回复:
搞个参照表来匹配就可以了


引用 2 楼 SmithLiu328 的回复:
做一张参照表，每5分钟一条记录

谢谢2位大婶(神)。
唉，我考虑的也是这个办法，看看其他大婶 有木有其他方案 
只看TA 引用 举报 #3得分 0
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你自己补上
--初始化100条数据

CREATE TABLE #t (datet DATETIME,id INT IDENTITY(1,1))

INSERT INTO #t(datet) VALUES('2013-10-23 09:00')

DECLARE @i INT

SET @i=1 

WHILE @i<=100

BEGIN

	INSERT INTO #t(datet)

	SELECT DATEADD(mi,5,datet)

	FROM #t

	WHERE @i=id+1

	SET @i=@i+1

END 

 

 --DROP TABLE #T

 SELECT *

 FROM #aaaa a right JOIN #t t ON t.datet = a.datet 

 /*

 datet                   value       datet                   id

----------------------- ----------- ----------------------- -----------

2013-10-23 09:00:00.000 0.5         2013-10-23 09:00:00.000 1

2013-10-23 09:05:00.000 0.3         2013-10-23 09:05:00.000 2

2013-10-23 09:10:00.000 0.5         2013-10-23 09:10:00.000 3

2013-10-23 09:15:00.000 0.6         2013-10-23 09:15:00.000 4

2013-10-23 09:20:00.000 0.1         2013-10-23 09:20:00.000 5

2013-10-23 09:20:00.000 0.1         2013-10-23 09:20:00.000 5

NULL                    NULL        2013-10-23 09:25:00.000 6

2013-10-23 09:30:00.000 0.2         2013-10-23 09:30:00.000 7

NULL                    NULL        2013-10-23 09:35:00.000 8

NULL                    NULL        2013-10-23 09:40:00.000 9

NULL                    NULL        2013-10-23 09:45:00.000 10

NULL                    NULL        2013-10-23 09:50:00.000 11

NULL                    NULL        2013-10-23 09:55:00.000 12

2013-10-23 10:00:00.000 0.9         2013-10-23 10:00:00.000 13

2013-10-23 10:05:00.000 0.3         2013-10-23 10:05:00.000 14

2013-10-23 10:10:00.000 0.3         2013-10-23 10:10:00.000 15

NULL                    NULL        2013-10-23 10:15:00.000 16

2013-10-23 10:20:00.000 0.3         2013-10-23 10:20:00.000 17

NULL                    NULL        2013-10-23 10:25:00.000 18

NULL                    NULL        2013-10-23 10:30:00.000 19

NULL                    NULL        2013-10-23 10:35:00.000 20

NULL                    NULL        2013-10-23 10:40:00.000 21

NULL                    NULL        2013-10-23 10:45:00.000 22

NULL                    NULL        2013-10-23 10:50:00.000 23

NULL                    NULL        2013-10-23 10:55:00.000 24

NULL                    NULL        2013-10-23 11:00:00.000 25

NULL                    NULL        2013-10-23 11:05:00.000 26

NULL                    NULL        2013-10-23 11:10:00.000 27

NULL                    NULL        2013-10-23 11:15:00.000 28

NULL                    NULL        2013-10-23 11:20:00.000 29

NULL                    NULL        2013-10-23 11:25:00.000 30

NULL                    NULL        2013-10-23 11:30:00.000 31

NULL                    NULL        2013-10-23 11:35:00.000 32

NULL                    NULL        2013-10-23 11:40:00.000 33

NULL                    NULL        2013-10-23 11:45:00.000 34

NULL                    NULL        2013-10-23 11:50:00.000 35

NULL                    NULL        2013-10-23 11:55:00.000 36

NULL                    NULL        2013-10-23 12:00:00.000 37

NULL                    NULL        2013-10-23 12:05:00.000 38

NULL                    NULL        2013-10-23 12:10:00.000 39

NULL                    NULL        2013-10-23 12:15:00.000 40

NULL                    NULL        2013-10-23 12:20:00.000 41

NULL                    NULL        2013-10-23 12:25:00.000 42

NULL                    NULL        2013-10-23 12:30:00.000 43

NULL                    NULL        2013-10-23 12:35:00.000 44

NULL                    NULL        2013-10-23 12:40:00.000 45

NULL                    NULL        2013-10-23 12:45:00.000 46

NULL                    NULL        2013-10-23 12:50:00.000 47

NULL                    NULL        2013-10-23 12:55:00.000 48

NULL                    NULL        2013-10-23 13:00:00.000 49

NULL                    NULL        2013-10-23 13:05:00.000 50

NULL                    NULL        2013-10-23 13:10:00.000 51

NULL                    NULL        2013-10-23 13:15:00.000 52

NULL                    NULL        2013-10-23 13:20:00.000 53

NULL                    NULL        2013-10-23 13:25:00.000 54

NULL                    NULL        2013-10-23 13:30:00.000 55

NULL                    NULL        2013-10-23 13:35:00.000 56

NULL                    NULL        2013-10-23 13:40:00.000 57

NULL                    NULL        2013-10-23 13:45:00.000 58

NULL                    NULL        2013-10-23 13:50:00.000 59

NULL                    NULL        2013-10-23 13:55:00.000 60

NULL                    NULL        2013-10-23 14:00:00.000 61

NULL                    NULL        2013-10-23 14:05:00.000 62

NULL                    NULL        2013-10-23 14:10:00.000 63

NULL                    NULL        2013-10-23 14:15:00.000 64

NULL                    NULL        2013-10-23 14:20:00.000 65

NULL                    NULL        2013-10-23 14:25:00.000 66

NULL                    NULL        2013-10-23 14:30:00.000 67

NULL                    NULL        2013-10-23 14:35:00.000 68

NULL                    NULL        2013-10-23 14:40:00.000 69

NULL                    NULL        2013-10-23 14:45:00.000 70

NULL                    NULL        2013-10-23 14:50:00.000 71

NULL                    NULL        2013-10-23 14:55:00.000 72

NULL                    NULL        2013-10-23 15:00:00.000 73

NULL                    NULL        2013-10-23 15:05:00.000 74

NULL                    NULL        2013-10-23 15:10:00.000 75

NULL                    NULL        2013-10-23 15:15:00.000 76

NULL                    NULL        2013-10-23 15:20:00.000 77

NULL                    NULL        2013-10-23 15:25:00.000 78

NULL                    NULL        2013-10-23 15:30:00.000 79

NULL                    NULL        2013-10-23 15:35:00.000 80

NULL                    NULL        2013-10-23 15:40:00.000 81

NULL                    NULL        2013-10-23 15:45:00.000 82

NULL                    NULL        2013-10-23 15:50:00.000 83

NULL                    NULL        2013-10-23 15:55:00.000 84

NULL                    NULL        2013-10-23 16:00:00.000 85

NULL                    NULL        2013-10-23 16:05:00.000 86

NULL                    NULL        2013-10-23 16:10:00.000 87

NULL                    NULL        2013-10-23 16:15:00.000 88

NULL                    NULL        2013-10-23 16:20:00.000 89

NULL                    NULL        2013-10-23 16:25:00.000 90

NULL                    NULL        2013-10-23 16:30:00.000 91

NULL                    NULL        2013-10-23 16:35:00.000 92

NULL                    NULL        2013-10-23 16:40:00.000 93

NULL                    NULL        2013-10-23 16:45:00.000 94

NULL                    NULL        2013-10-23 16:50:00.000 95

NULL                    NULL        2013-10-23 16:55:00.000 96

NULL                    NULL        2013-10-23 17:00:00.000 97

NULL                    NULL        2013-10-23 17:05:00.000 98

NULL                    NULL        2013-10-23 17:10:00.000 99

NULL                    NULL        2013-10-23 17:15:00.000 100

 */
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引用 楼主 mmm306306 的回复:




create table #aaaa

(

	datet datetime,

	value varchar(11)

);



insert into #aaaa values ('2013-10-23 09:00','0.5');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 09:05','0.3');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 09:10','0.5');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 09:15','0.6');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 09:20','0.1');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 09:20','0.1');



insert into #aaaa values ('2013-10-23 09:30','0.2');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 10:00','0.9');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 10:05','0.3');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 10:10','0.3');



insert into #aaaa values ('2013-10-23 10:20','0.3');



select * from #aaaa;







drop table #aaaa;


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请问大家，如何查询出的数据是以每5分钟为一条的数据。 
比如上面 没有 10:15的数据，那么查询出的结果  10:15对应的value 是0 。

数据有可能是跨好几天的数据查询，求方案。。


通过递归来来生成数据，不需要辅助表：


;with time_interval

as

(

select 0 as number



union all



select number + 1

from time_interval 

where number < 20000

)





select dateadd(minute,number * 5,'2013-10-23 00:00')

from time_interval

where dateadd(minute,number * 5,'2013-10-23 00:00') < '2013-10-24 00:00:00'

option(maxrecursion 20000)
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这个是上面的语句生成的，速度非常快：
(无列名)

2013-10-23 00:00:00.000

2013-10-23 00:05:00.000

2013-10-23 00:10:00.000

2013-10-23 00:15:00.000

2013-10-23 00:20:00.000

2013-10-23 00:25:00.000

2013-10-23 00:30:00.000

2013-10-23 00:35:00.000

2013-10-23 00:40:00.000

2013-10-23 00:45:00.000

2013-10-23 00:50:00.000

2013-10-23 00:55:00.000

2013-10-23 01:00:00.000

2013-10-23 01:05:00.000

2013-10-23 01:10:00.000

2013-10-23 01:15:00.000

2013-10-23 01:20:00.000

2013-10-23 01:25:00.000

2013-10-23 01:30:00.000

2013-10-23 01:35:00.000

2013-10-23 01:40:00.000

2013-10-23 01:45:00.000

2013-10-23 01:50:00.000

2013-10-23 01:55:00.000

2013-10-23 02:00:00.000

2013-10-23 02:05:00.000

2013-10-23 02:10:00.000

2013-10-23 02:15:00.000

2013-10-23 02:20:00.000

2013-10-23 02:25:00.000

2013-10-23 02:30:00.000

2013-10-23 02:35:00.000

2013-10-23 02:40:00.000

2013-10-23 02:45:00.000

2013-10-23 02:50:00.000

2013-10-23 02:55:00.000

2013-10-23 03:00:00.000

2013-10-23 03:05:00.000

2013-10-23 03:10:00.000

2013-10-23 03:15:00.000

2013-10-23 03:20:00.000

2013-10-23 03:25:00.000

2013-10-23 03:30:00.000

2013-10-23 03:35:00.000

2013-10-23 03:40:00.000

2013-10-23 03:45:00.000

2013-10-23 03:50:00.000

2013-10-23 03:55:00.000

2013-10-23 04:00:00.000

2013-10-23 04:05:00.000

2013-10-23 04:10:00.000

2013-10-23 04:15:00.000

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2013-10-23 15:20:00.000	NULL

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2013-10-23 15:30:00.000	NULL

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2013-10-23 16:55:00.000	NULL

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2013-10-23 17:05:00.000	NULL

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2013-10-23 17:20:00.000	NULL

*/
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;with time_interval

as

(

select 0 as number



union all



select number + 1

from time_interval 

where number < 20000

)





select dateadd(minute,number * 5,'2013-10-23 00:00')

from time_interval

where dateadd(minute,number * 5,'2013-10-23 10:00') < '2013-10-23 15:00:00'

option(maxrecursion 20000)

/*

(无列名)

2013-10-23 00:00:00.000

2013-10-23 00:05:00.000

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2013-10-23 00:25:00.000

2013-10-23 00:30:00.000

2013-10-23 00:35:00.000

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2013-10-23 00:50:00.000

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2013-10-23 01:35:00.000

2013-10-23 01:40:00.000

2013-10-23 01:45:00.000

2013-10-23 01:50:00.000

2013-10-23 01:55:00.000

2013-10-23 02:00:00.000

2013-10-23 02:05:00.000

2013-10-23 02:10:00.000

2013-10-23 02:15:00.000

2013-10-23 02:20:00.000

2013-10-23 02:25:00.000

2013-10-23 02:30:00.000

2013-10-23 02:35:00.000

2013-10-23 02:40:00.000

2013-10-23 02:45:00.000

2013-10-23 02:50:00.000

2013-10-23 02:55:00.000

2013-10-23 03:00:00.000

2013-10-23 03:05:00.000

2013-10-23 03:10:00.000

2013-10-23 03:15:00.000

2013-10-23 03:20:00.000

2013-10-23 03:25:00.000

2013-10-23 03:30:00.000

2013-10-23 03:35:00.000

2013-10-23 03:40:00.000

2013-10-23 03:45:00.000

2013-10-23 03:50:00.000

2013-10-23 03:55:00.000

2013-10-23 04:00:00.000

2013-10-23 04:05:00.000

2013-10-23 04:10:00.000

2013-10-23 04:15:00.000

2013-10-23 04:20:00.000

2013-10-23 04:25:00.000

2013-10-23 04:30:00.000

2013-10-23 04:35:00.000

2013-10-23 04:40:00.000

2013-10-23 04:45:00.000

2013-10-23 04:50:00.000

2013-10-23 04:55:00.000

*/
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完整的，看看是不是你要的：



if object_id('tb') is not null

   drop table tb

go



create table tb

(

    datet datetime,

    value varchar(11)

);

 

insert into tb values ('2013-10-23 09:00','0.5');

insert into tb values ('2013-10-23 09:05','0.3');

insert into tb values ('2013-10-23 09:10','0.5');

insert into tb values ('2013-10-23 09:15','0.6');

insert into tb values ('2013-10-23 09:20','0.1');

insert into tb values ('2013-10-23 09:20','0.1');

insert into tb values ('2013-10-23 09:30','0.2');

insert into tb values ('2013-10-23 10:00','0.9');

insert into tb values ('2013-10-23 10:05','0.3');

insert into tb values ('2013-10-23 10:10','0.3');

insert into tb values ('2013-10-23 10:20','0.3');







;with time_interval

as

(

select 0 as number



union all



select number + 1

from time_interval 

where number < 20000

)





select dateadd(minute,number * 5,'2013-10-23 09:00') as ti,

       tb.value

from time_interval t

left join tb

       on tb.datet = dateadd(minute,number * 5,'2013-10-23 09:00')

where dateadd(minute,number * 5,'2013-10-23 09:00') < '2013-10-23 11:00:00'

option(maxrecursion 20000)

/*

ti	                value

2013-10-23 09:00:00.000	0.5

2013-10-23 09:05:00.000	0.3

2013-10-23 09:10:00.000	0.5

2013-10-23 09:15:00.000	0.6

2013-10-23 09:20:00.000	0.1

2013-10-23 09:20:00.000	0.1

2013-10-23 09:25:00.000	NULL

2013-10-23 09:30:00.000	0.2

2013-10-23 09:35:00.000	NULL

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2013-10-23 09:55:00.000	NULL

2013-10-23 10:00:00.000	0.9

2013-10-23 10:05:00.000	0.3

2013-10-23 10:10:00.000	0.3

2013-10-23 10:15:00.000	NULL

2013-10-23 10:20:00.000	0.3

2013-10-23 10:25:00.000	NULL

2013-10-23 10:30:00.000	NULL

2013-10-23 10:35:00.000	NULL

2013-10-23 10:40:00.000	NULL

2013-10-23 10:45:00.000	NULL

2013-10-23 10:50:00.000	NULL

2013-10-23 10:55:00.000	NULL

*/
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引用 7 楼 hdhai9451 的回复:
create table #aaaa

(

	datet datetime,

	value varchar(11)

);



insert into #aaaa values ('2013-10-23 09:00','0.5');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 09:05','0.3');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 09:10','0.5');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 09:15','0.6');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 09:20','0.1');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 09:20','0.1');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 09:30','0.2');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 10:00','0.9');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 10:05','0.3');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 10:10','0.3');

insert into #aaaa values ('2013-10-23 10:20','0.3');



select a.datet,b.value 

from 

	(select datet=DATEADD(minute,number*5,datet)

	from (select MIN(datet) as datet from #aaaa)a,master..spt_values

	where type='P' and number<=100

	)a 

left join #aaaa b on convert(varchar(16),a.datet,120)=convert(varchar(16),b.datet,120)

where exists(select 1 from #aaaa t where CONVERT(varchar(10),a.datet,120)=CONVERT(varchar(10),t.datet,120))



/*

datet	value

2013-10-23 09:00:00.000	0.5

2013-10-23 09:05:00.000	0.3

2013-10-23 09:10:00.000	0.5

2013-10-23 09:15:00.000	0.6

2013-10-23 09:20:00.000	0.1

2013-10-23 09:20:00.000	0.1

2013-10-23 09:25:00.000	NULL

2013-10-23 09:30:00.000	0.2

2013-10-23 09:35:00.000	NULL

2013-10-23 09:40:00.000	NULL

2013-10-23 09:45:00.000	NULL

2013-10-23 09:50:00.000	NULL

2013-10-23 09:55:00.000	NULL

2013-10-23 10:00:00.000	0.9

2013-10-23 10:05:00.000	0.3

2013-10-23 10:10:00.000	0.3

2013-10-23 10:15:00.000	NULL

2013-10-23 10:20:00.000	0.3

2013-10-23 10:25:00.000	NULL

2013-10-23 10:30:00.000	NULL

2013-10-23 10:35:00.000	NULL

2013-10-23 10:40:00.000	NULL

2013-10-23 10:45:00.000	NULL

2013-10-23 10:50:00.000	NULL

2013-10-23 10:55:00.000	NULL

2013-10-23 11:00:00.000	NULL

2013-10-23 11:05:00.000	NULL

2013-10-23 11:10:00.000	NULL

2013-10-23 11:15:00.000	NULL

2013-10-23 11:20:00.000	NULL

2013-10-23 11:25:00.000	NULL

2013-10-23 11:30:00.000	NULL

2013-10-23 11:35:00.000	NULL

2013-10-23 11:40:00.000	NULL

2013-10-23 11:45:00.000	NULL

2013-10-23 11:50:00.000	NULL

2013-10-23 11:55:00.000	NULL

2013-10-23 12:00:00.000	NULL

2013-10-23 12:05:00.000	NULL

2013-10-23 12:10:00.000	NULL

2013-10-23 12:15:00.000	NULL

2013-10-23 12:20:00.000	NULL

2013-10-23 12:25:00.000	NULL

2013-10-23 12:30:00.000	NULL

2013-10-23 12:35:00.000	NULL

2013-10-23 12:40:00.000	NULL

2013-10-23 12:45:00.000	NULL

2013-10-23 12:50:00.000	NULL

2013-10-23 12:55:00.000	NULL

2013-10-23 13:00:00.000	NULL

2013-10-23 13:05:00.000	NULL

2013-10-23 13:10:00.000	NULL

2013-10-23 13:15:00.000	NULL

2013-10-23 13:20:00.000	NULL

2013-10-23 13:25:00.000	NULL

2013-10-23 13:30:00.000	NULL

2013-10-23 13:35:00.000	NULL

2013-10-23 13:40:00.000	NULL

2013-10-23 13:45:00.000	NULL

2013-10-23 13:50:00.000	NULL

2013-10-23 13:55:00.000	NULL

2013-10-23 14:00:00.000	NULL

2013-10-23 14:05:00.000	NULL

2013-10-23 14:10:00.000	NULL

2013-10-23 14:15:00.000	NULL

2013-10-23 14:20:00.000	NULL

2013-10-23 14:25:00.000	NULL

2013-10-23 14:30:00.000	NULL

2013-10-23 14:35:00.000	NULL

2013-10-23 14:40:00.000	NULL

2013-10-23 14:45:00.000	NULL

2013-10-23 14:50:00.000	NULL

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2013-10-23 15:05:00.000	NULL

2013-10-23 15:10:00.000	NULL

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各位大婶，如果mysql 好解决不？
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高效的SQLSERVER分页查询(推荐)

Sqlserver数据库分页查询一直是Sqlserver的短板，闲来无事，想出几种方法，假设有表ARTICLE,字段ID、YEAR...(其他省略)，数据53210条(客户真实数据，量不大)，分页查询每页30条，查询第1500页（即第45001-45030条...

SQL 查询速度慢原因及优化方法（转载）

下面是网络中流传最广的一篇sql查询速度慢的原因及解决方法的文章，其对于处理mysql的慢查询有借鉴作用。由于此文转载多次，很难找到最开始的原文链接，就附送本人最先看到此文的链接:...

SQL Server多表查询优化方案总结

SQL Server多表查询的优化方案是本文我们主要要介绍的内容，本文我们给出了优化方案和具体的优化实例，接下来就让我们一起来了解一下这部分内容。 1.执行路径 ORACLE的这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了...

SQL查询的安全方案

1.使用预处理语句防sql注入 2.写入数据库的数据要进行特殊字符转义 3.错误信息不返回给用户,记录到日志 4.定期做数据备份 5.不给查询用户root权限,合理分配权限 6.关闭远程访问数据库权限 ...

防止SQL注入解决方案

防止SQL注入解决方案

图解面试题：如何提高SQL查询的效率？

【题目】我们公司的数据量非常大，需要的不仅仅是提取数据，要了解SQL方案优化的。一般在写SQL时需要注意哪些问题，可以提高查询的效率？【解题思路】数据量大的情况下，不同的SQL语句，消耗的时间相差很大。按下面...

一个20秒SQL慢查询优化的经历与处理方案

前几天在项目上线过程中，发现有一个页面无法正确获取数据，经排查原来是接口调用超时，而最后发现是因为SQL查询长达到20多秒而导致了问题的发生。 这里，没有高深的理论或技术，只是备忘一下经历和解读一些思想误区...

SQL语句优化方案

 1. 高效地进行SQL语句设计： ...（2）尽量使用相同的或非常类似的SQL语句进行查询，这样不仅充分利用SQL共享池中的已经分析的语法树，要查询的数据在SGA中命中的可能性也会大大增加。 （3）避免不带任

SQL查询操作处理流程

SQL查询  这里看到书上讲述SQL的查询处理，在SQL中查询是通过select语句以及一些辅助的子句来实现需要的输出，这里使用的是mysql，首先，要理解物理表和虚拟表的区别，物理表就是存储在文件系统上的一个或者多个...

数据库sql常见优化方案

为什么要优化：  随着实际项目的启动，数据库经过一段时间的运行，最初的数据库设置，会与实际数据库运行性能 会有一些差异，这时我们就需要做一个优化调整。 ...下面列出一些数据库SQL优化方案

给SQL查询结果加上序号

SQL Server 下 1 ...SELECT ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY ID) ROWNU,A1 FROM TA1 ...解说：在这里，TA1是一个表，A1是表中的一个字段，表的...SQL Server 中的 ROW_NUMBER() 得到一个查询出的顺序，但这个函数

SQL查询优化

SQL查询优化 一、获取有性能问题SQL的三种方法 通过用户反馈获取存在性能问题的SQL 通过慢查询日志获取存在性能问题的SQL 实时获取存在性能问题的SQL 二、慢查询日志介绍 1、使用慢查询日志获取有性能问题...

MongoDB 如何支持类 SQL 查询

经常看到有人追寻 MongoDB 支持 SQL 的解决方案，得到的都是一些否定答案，去写 MongoDB 语法的脚本吧 /MongoDB 归类就是“NoSql”，有人解释为“not only sql”，也有人直接理解为“no sql”/ 十年前有个 github ...

SQL 查询结果自动递增序列号

一、让SELECT查询结果额外增加自递的伪序号列 在基于数据库的系统的开发过程中，有时需要让select返回的查询结果中存在一列实际的数据库表中并不存在的序号列，即在查询结果中额外增加自增的伪序号列。从网络上可以...

如何写出高性能SQL语句—优化SQL查询

执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案，这个方案是由查询优化器自动分析产生的，比如一条SQL语句如果用来从一个 10万条记录的表中查1条记录，那查询优化器会选择“索引查找”方式，如果...

Oracle Application Server PL/SQL 未授权的 SQL 查询执行。

AppScan漏洞扫描，Oracle Application Server PL/SQL 未授权的 SQL 查询执行。这样的漏洞怎么解决呢。

导出sql查询结果

需要将统计数据以表格或其他形式产出 1、命令行 使用mysql command line、xshell等工具统计数据后导出方式可以使用mysql提供的命令行。 示例：mysql -h host -u user ...target-sql为统计数据使用的sql语句。将语...

SQL查询语句含有单引号的解决方法

c#中，在SQL查询中，如果查询的条件中含有单引号，则需要将该条件中得单引号改为两个单引号 例如，a=4‘30，查询语句为“select * from db where score='"+a+"'”,如果不改变的话，会报错：’=‘附近有语法错误，...

SQL多条件模糊查询解决方案(类似百度搜索)

 SQL LIKE语句多条件贪婪匹配算法  SQL LIKE语句多条件贪婪加权匹配算法(改进版)  SQL LIKE语句多条件贪婪加权匹配(新增必要词指定)   前言：  算法的基本特性在前几篇博客中已经做了详细的说明，...

SQL查询某字段非空的记录解决方法

SQL查询某字段非空的记录 请问我要得到某个字段不为 null ' ' ' ' ' ',等等，（即：不为空，也不为各种数量的空格） sql语句怎么写？ ------解决方案--------------------------------------------------

SqlServer 自动化分区方案

　SqlServer的分区分为大致有以下个过程：1、创建文件组用以存放数据文件 2、创建文件组用户数据文件 3、创建分区函数 4、创建分区方案 5、在分区方案下创建表　本文是在SqlServer2012 下完成的。

sql语句优化的13种方法

执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案，这个方案是由查询优化器自动分析产生的，比如一条SQL语句如果用来从一个 10万条记录的表中查1条记录，那查询优化器会选择“索引查找”方式，如果...

SQL大数据量查询的优化

1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select ...

SpringData JPA进阶查询—JPQL/原生SQL查询、分页处理、部分字段映射查询

本篇介绍SpringDataJPA进一步的定制化查询，使用JPQL或者SQL进行查询、部分字段映射、分页等。本文尽量以简单的建模与代码进行展示操作，文章比较长，包含查询的方方面面。如果能耐心看完这篇文章，你应该能使用...

30种SQL查询语句优化方法

由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。 曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件...

参数化查询为什么能够防止SQL注入

参数化查询，防止sql注入漏洞攻击 　在这次重构机房收费系统中,有效的解决了SQL注入的问题,这几天对于sql注入攻击进行了详细的研究，在这里做一下回顾。 　首先，什么是注入漏洞攻击呢？所谓SQL注入，就是通过把...

数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案

网上关于SQL优化的教程很多，但是比较杂乱。近日有空整理了一下，写出来跟大家分享一下，其中有错误和不足的地方，还请大家纠正补充。 这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版，希望大家阅读之后，感觉好的...

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