在一个表中,假如有两个数值字段a,b,这两个字段每一行的值要合并成一个字段C,SQL语句写法:a + b AS c 如果字段b那一列有一行的值为NULL,按上面语句写法合并成c后,那一行会显示NULL,此时应该把NULL处理为0,加起来的数据才对头。 有2种处理办法: 1,用SQL server内置函数ISNULL(参数1,参数2),判断参数1是否为NULL,如果是,返回参数2,否则返回参数1。
以为使用 MySQL 是非常的简单的,无非都是照着 【select from where group by order by】 这个格式套来套去;从来不会关注 SQL 的耗费时长,更不会关注查询的性能。但是当用户量上来了,表数据不断暴增,导致我们以前写的 SQL 的查询时间越来越长,最后还被 DBA 和领导疯狂吐槽一波。那么,此时我们是不是应该学习一下如何去优化我们的烂 SQL 呢?下面,我将从多
初学者眼中的 MySQL 对于我们许多初学者来说,MySQL 就是这样的: 一切看起来都很简单,但是 MySQL 如何在后台处理 SQL 请求呢?换句话说,工程师和数据科学家编写的 SQL 查询语句通常都是纯文本字符串内容,并发送到 MySQL 的。那么 MySQL 是如何解析这个字符串并知道要查找哪个数据表以及要获取哪些记录呢? 连接池 就像我们此时正在浏览这个页面一样,Web 浏览器(chro