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这个的话 没有你说的clear all user(1)这种写法吧！如果要实现清空其它字段的值，留下这条记录只剩下ID的值，那就只能用update了吧，把后面的字段清空，这样还是行的。呵呵
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MySQL中的UNION
ALL
而UNION
ALL只是简单的将两个结果合并后就返回。这样，如果返回的两个结果集中有重复的数据，那么返回的结果集就会包含重复的数据了。
从效率上说，UNION
ALL
要比UNION快很多，所以，如果可以确认合并的两个结果集中不包含重复的数据的话，那么就使用UNION
ALL，如下：
select
*
from
gc_dfys
union
all
select
*
from
ls_jg_dfys
使用Union，则所有返回的行都是唯一的，如同您已经对整个结果集合使用了DISTINCT
使用Union
all，则不会排重，返回所有的行
如果您想使用ORDER
BY或LIMIT子句来对全部UNION结果进行分类或限制，则应对单个地SELECT语句加圆括号，并把ORDER
BY或LIMIT放到最后一个的后面：
(SELECT
a
FROM
tbl_name
WHERE
a=10
AND
B=1)
UNION
(SELECT
a
FROM
tbl_name
WHERE
a=11
AND
B=2)
ORDER
BY
a
LIMIT
10;
麻烦一点也可以这么干：
select
userid
from
(
select
userid
from
testa
union
all
select
userid
from
testb)
as
t
order
by
userid
limit
0,1;
如果你还想group
by，而且还有条件，那么：
select
userid
from
(select
userid
from
testa
union
all
select
userid
from
testb)
t
group
by
userid
having
count(userid)
=
2;
注意：在union的括号后面必须有个别名，否则会报错
当然了，如果当union的几个表的数据量很大时，建议还是采用先导出文本，然后用脚本来执行
因为纯粹用sql，效率会比较低，而且它会写临时文件，如果你的磁盘空间不够大，就有可能会出错
Error
writing
file
'/tmp/MYLsivgK'
(Errcode:
28)
在数据库中，UNION和UNION
ALL关键字都是将两个结果集合并为一个，但这两者从使用和效率上来说都有所不同。
MySQL中的UNION
UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。实际大部分应用中是不会产生重复的记录，最常见的是过程表与历史表UNION。如：
select
*
from
gc_dfys
union
select
*
from
ls_jg_dfys
这个SQL在运行时先取出两个表的结果，再用排序空间进行排序删除重复的记录，最后返回结果集，如果表数据量大的话可能会导致用磁盘进行排序。
MySQL中的UNION
ALL
而UNION
ALL只是简单的将两个结果合并后就返回。这样，如果返回的两个结果集中有重复的数据，那么返回的结果集就会包含重复的数据了。
从效率上说，UNION
ALL
要比UNION快很多，所以，如果可以确认合并的两个结果集中不包含重复的数据的话，那么就使用UNION
ALL，如下：
select
*
from
gc_dfys
union
all
select
*
from
ls_jg_dfys
启动：net start mySql;
进入：mysql -u root -p/mysql -h localhost -u root -p databaseName;
列出数据库：show databases;
选择数据库：use databaseName;
列出表格：show tables；
显示表格列的属性：show columns from tableName；
建立数据库：source fileName.txt;
匹配字符：可以用通配符_代表任何一个字符，％代表任何字符串;
增加一个字段：alter table tabelName add column fieldName dateType;
增加多个字段：alter table tabelName add column fieldName1 dateType,add columns fieldName2 dateType;
多行命令输入:注意不能将单词断开;当插入或更改数据时，不能将字段的字符串展开到多行里，否则硬回车将被储存到数据中;
增加一个管理员帐户：grant all on *.* to user@localhost identified by "password";
每条语句输入完毕后要在末尾填加分号';'，或者填加'\g'也可以；
查询时间：select now();
查询当前用户：select user();
查询数据库版本：select version();
查询当前使用的数据库：select database();
1、删除student_course数据库中的students数据表：
rm -f student_course/students.*
2、备份数据库：(将数据库test备份)
mysqldump -u root -p testc:\test.txt
备份表格：(备份test数据库下的mytable表格)
mysqldump -u root -p test mytablec:\test.txt
将备份数据导入到数据库：(导回test数据库)
mysql -u root -p test
3、创建临时表：(建立临时表zengchao)
create temporary table zengchao(name varchar(10));
4、创建表是先判断表是否存在
create table if not exists students(……);
5、从已经有的表中复制表的结构
create table table2 select * from table1 where 11;
6、复制表
create table table2 select * from table1;
7、对表重新命名
alter table table1 rename as table2;
8、修改列的类型
alter table table1 modify id int unsigned;//修改列id的类型为int unsigned
alter table table1 change id sid int unsigned;//修改列id的名字为sid，而且把属性修改为int unsigned
9、创建索引
alter table table1 add index ind_id (id);
create index ind_id on table1 (id);
create unique index ind_id on table1 (id);//建立唯一性索引
10、删除索引
drop index idx_id on table1;
alter table table1 drop index ind_id;
11、联合字符或者多个列(将列id与":"和列name和"="连接)
select concat(id,':',name,'=') from students;
12、limit(选出10到20条)第一个记录集的编号是0
select * from students order by id limit 9,10;
13、MySQL不支持的功能
事务，视图，外键和引用完整性，存储过程和触发器
14、MySQL会使用索引的操作符号
,=,=,,=,between,in,不带%或者_开头的like
15、使用索引的缺点
1)减慢增删改数据的速度；
2）占用磁盘空间；
3）增加查询优化器的负担；
当查询优化器生成执行计划时，会考虑索引，太多的索引会给查询优化器增加工作量，导致无法选择最优的查询方案；
16、分析索引效率
方法：在一般的SQL语句前加上explain；
分析结果的含义：
1）table：表名；
2）type：连接的类型，(ALL/Range/Ref)。其中ref是最理想的；
3）possible_keys：查询可以利用的索引名；
4）key：实际使用的索引；
5）key_len：索引中被使用部分的长度（字节）；
6）ref：显示列名字或者"const"（不明白什么意思）；
7）rows：显示MySQL认为在找到正确结果之前必须扫描的行数；
8）extra：MySQL的建议；
17、使用较短的定长列
1）尽可能使用较短的数据类型；
2）尽可能使用定长数据类型；
a）用char代替varchar，固定长度的数据处理比变长的快些；
b）对于频繁修改的表，磁盘容易形成碎片，从而影响数据库的整体性能；
c）万一出现数据表崩溃，使用固定长度数据行的表更容易重新构造。使用固定长度的数据行，每个记录的开始位置都是固定记录长度的倍数，可以很容易被检测到，但是使用可变长度的数据行就不一定了；
d）对于MyISAM类型的数据表，虽然转换成固定长度的数据列可以提高性能，但是占据的空间也大；
18、使用not null和enum
尽量将列定义为not null，这样可使数据的出来更快，所需的空间更少，而且在查询时，MySQL不需要检查是否存在特例，即null值，从而优化查询；
如果一列只含有有限数目的特定值，如性别，是否有效或者入学年份等，在这种情况下应该考虑将其转换为enum列的值，MySQL处理的更快，因为所有的enum值在系统内都是以标识数值来表示的；
19、使用optimize table
对于经常修改的表，容易产生碎片，使在查询数据库时必须读取更多的磁盘块，降低查询性能。具有可变长的表都存在磁盘碎片问题，这个问题对blob数据类型更为突出，因为其尺寸变化非常大。可以通过使用optimize table来整理碎片，保证数据库性能不下降，优化那些受碎片影响的数据表。 optimize table可以用于MyISAM和BDB类型的数据表。实际上任何碎片整理方法都是用mysqldump来转存数据表，然后使用转存后的文件并重新建数据表；
20、使用procedure analyse()
可以使用procedure analyse()显示最佳类型的建议，使用很简单，在select语句后面加上procedure analyse()就可以了；例如：
select * from students procedure analyse();
select * from students procedure analyse(16,256);
第二条语句要求procedure analyse()不要建议含有多于16个值，或者含有多于256字节的enum类型，如果没有限制，输出可能会很长；
21、使用查询缓存
1）查询缓存的工作方式：
第一次执行某条select语句时，服务器记住该查询的文本内容和查询结果，存储在缓存中，下次碰到这个语句时，直接从缓存中返回结果；当更新数据表后，该数据表的任何缓存查询都变成无效的，并且会被丢弃。
2）配置缓存参数：
变量：query_cache _type，查询缓存的操作模式。有3中模式，0：不缓存；1：缓存查询，除非与 select sql_no_cache开头；2：根据需要只缓存那些以select sql_cache开头的查询； query_cache_size：设置查询缓存的最大结果集的大小，比这个值大的不会被缓存。
22、调整硬件
1）在机器上装更多的内存；
2）增加更快的硬盘以减少I/O等待时间；
寻道时间是决定性能的主要因素，逐字地移动磁头是最慢的，一旦磁头定位，从磁道读则很快；
3）在不同的物理硬盘设备上重新分配磁盘活动；
如果可能，应将最繁忙的数据库存放在不同的物理设备上，这跟使用同一物理设备的不同分区是不同的，因为它们将争用相同的物理资源（磁头）。