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mysql使用replace替换html中的内容，mysql使用replace查询、更新、插入替换用法详解

我们先将数据记录按主键进行排序，分别存放在不同的页中（为了便于理解我们这里一个页中只存放 3 条记录，实际情况可以存放很多），除了存放数据的页以外，还有存放键值 + 指针的页，如图中 page number=3 的页，该页存放键值和指向数据页的指针，这样的页由 N 个键值 + 指针组成。因为 B 树不管叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致在非叶子节点中能保存的指针数量变少（有些资料也称为扇出），指针少的情况下要保存大量数据，只能增加树的高度，导致 IO 操作变多，查询性能变低。

mysql中关于分组的使用。

mysql中in配合where表达式使用，用于查询某个范围内的数据，语法为“select * from where field in (value)”或者“select * from where field not in (value)”。1、如果是对索引字段进行操作，使用 OR 效率高于 IN，但对于列表项不确定的时候（如需要子查询得到结果），就必须使用 IN 运算符。然后将查询结果作为 IN 的列表项以实现最终的查询结果，注意在子查询中返回的结果必须是一个字段列表项。1、仍使用in子查询，多查询一次。

最近在写代码的时候，遇到了需要多表连接的一个问题，初始sql类似于：1、关于逻辑运算量 关于的概念，大家是都知道的（返回左边全部记录，右表不满足匹配条件的记录对应行返回null），那么单纯的对比逻辑运算量的话， 是只需要返回两个表的交集部分，多返回了一部分左表没有返回的数据。2、关于mysql连接的算法 Nest Loop Join（嵌套联接循环）这个算法是mysql默认的连接算法，类似于我们php程序的三个嵌套循环：从算法上来看，根据mysql文档，inner join在连接的时候，mysql会自动选择较

在对mysql数据库进行大数据量导入时，我通常是选择source命令进行导入，这样能比较短的时间内导入。但是，如果数据量大到一定量级时，即使是用source命令，效率也并不高。比如此次要导入的数据库文件有100M+，数据量50W+,用source导入需要的时候也是比较长的。下面提供一个mysql source导入大数据量时效率提升的方法，修改后可以实现百万级数据1分钟内导入(当然这也与很多外部因素有直接关系)。修改mysql配置文件，找到 innodb_flush_log_at_trx_commit

ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'ODBC'@'localhost' (using password: NO)ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'ODBC'@'localhost' (using password: YES)-----这次是这个问题windows下，以上两个错误的解决方法1、找到配置文件my.ini ，然后将其打开，可以选择用记事本打开2、打开后，搜索mysqld关键字.

在实际工作中，有时需要导入大容量sql文件到MySQL，通常有以下三种方法：（1）通过phpmyadmin，不推荐，有内存等的限制；（2）通过Navicat Premium工具运行sql，不推荐，效率低；（3）通过source命令导入，推荐，效率高，经测试，小编导入一个2.02G的文件耗时一个小时一、 打开MySQL安装目录下的my.ini文件，添加max_allowed_packet，设置大小为64M，如下二、在服务中重新启动MySQL服务，在命令行窗口（命令：show VARIA