一查询数值型数据: SELECT * FROM tb_name WHERE sum > 100; 查询谓词:>,=,<,<>,!=,!>,!<,=>,=< 二查询字符串 SELECT * FROM tb_stu WHERE sname = '小刘' SELECT * FROM tb_stu WHERE sname like '刘%' SELECT * FROM tb_stu WHERE sname like '%程序员' SELECT * F
常用查询写法 Like like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like: 原因: 对于like '%...%'(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低: 由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越大,模糊查询效率越低. 解决办法: 尽量避免模糊查询,如果因为业务需要一定要使用模糊查询,则至少保证不要使用全模糊查询,对于右模糊查询,即like '-%',是会使用索引的: 左模糊like'%...'无法直接使用索引,但可以利用reverse + function ind
左边是mongodb查询语句,右边是sql语句.对照着用,挺方便. db.users.find() select * from users db.users.find({"age" : 27}) select * from users where age = 27 db.users.find({"username" : "joe", "age" : 27}) select * from users where "us
一查询数值型数据: SELECT * FROM tb_name WHERE sum > 100; 查询谓词:>,=,<,<>,!=,!>,!<,=>,=< 二查询字符串 SELECT * FROM tb_stu WHERE sname = '小刘' SELECT * FROM tb_stu WHERE sname like '刘%' SELECT * FROM tb_stu WHERE sname like '%程序员' SELECT * F
一查询数值型数据: SELECT * FROM tb_name WHERE sum > 100; 查询谓词:>,=,<,<>,!=,!>,!<,=>,=< 二查询字符串 SELECT * FROM tb_stu WHERE sname = '小刘' SELECT * FROM tb_stu WHERE sname like '刘%' SELECT * FROM tb_stu WHERE sname like '%程序员' SE