性能差异

MySQL中存在多个看似逻辑相同却性能差异巨大的SQL语句。若使用不当，可能无意中增加数据库压力。选择了三个案例进行详细分析和分享，希望能帮助读者快速解决类似问题。

在Oracle数据库中，计算记录条数时，count(*)比count(1)稍微更快一些。这是因为，count(*)会直接计算整个表的行数，而count(1)会计算每一行中常数1的个数，虽然两者的差别微小，但在大数据量的查询中，count(*)通常能提供更好的性能表现。与此同时，如果查询可以通过索引来检索数据，使用索引列来计数通常是最快的方式。例如，对于表t，计算索引列EMPNO的条数，执行SELECT COUNT(EMPNO) FROM t将比计算全表记录的速度更快。

在 Access 数据库中，比较两个结构相同的表并生成差异数据，可以使用 SQL 查询实现。 方法一：使用 LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 使用 LEFT JOIN 查询从左表（表1）中查找存在于右表（表2）中不存在的数据。 使用 RIGHT JOIN 查询从右表（表2）中查找存在于左表（表1）中不存在的数据。 通过 UNION ALL 将两个查询结果合并，得到完整的差异数据。 方法二：使用 NOT IN 查询表1中所有记录，并使用 NOT IN 子句排除表2中存在的记录，得到表1相对于表2的差异数据。 查询表2中所有记录，并使用 NOT IN 子句排除表1中存在的记录，得

安装 EasyAovWlxPlot 包 单指标统计分析（正态检验、方差分析、非参数检验） 多指标统计分析（正态检验、方差分析、非参数检验） 差异分析柱状图和箱线图

Redis 采用键值对存储数据，查询方式相对简单，无法像 Mysql 那样执行复杂查询。因此，Redis 只能在特定场景下替代 Mysql 的部分功能。

对比两个数据表间的差异。

AdeptSQL Diff 是个蛮实用的 SQL 差异比对工具，尤其适合你要对比两个 MS-SQL 数据库的时候用。它直接扫描两个数据库结构，还用颜色高亮，把不同的地方做成树状图展示，看起来一目了然。 颜色标记的树状视图挺直观，你点开就能看到每一层的结构差异。像是 表结构、视图、存储过程这些定义，不用你一行行比代码，效率提升不少。 它还支持按需生成差异 SQL 脚本，不管你是只想同步某张表，还是全库对齐，都能搞定。你也可以整合出完整的迁移脚本，直接部署都没问题。 这种工具适合多人协作的项目，比如版本变更后数据库结构有调整，就可以用它先对比下，心里有数，再动手更新。 哦对了，如果你对比过 Red

数据查询 LIMIT vs TOP: MySQL使用LIMIT关键字进行分页查询，而SQL Server使用TOP。 MySQL: SELECT * FROM users LIMIT 10 OFFSET 20; SQL Server: SELECT TOP 10 * FROM users OFFSET 20 ROWS FETCH NEXT 10 ROWS ONLY; 字符串拼接: MySQL使用CONCAT()函数，而SQL Server可以使用+运算符或CONCAT()函数。 MySQL: SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS

402 页的 SQLPPT 里，差异备份这块讲得挺明白，适合平时要做备份策略规划的你。差异备份，说白了就是“上次完整备份之后，数据库变了什么”。嗯，比如你周日整库备份，周一做个差异备份，备的就是周日至周一之间的变化；到了周二，再做一次，就覆盖周日至周二的变化，依此类推。比较适合那种改动频率不太高的项目，恢复起来也简单。你要是赶时间恢复，只要完整备份+一次差异备份就搞定，速度快、省空间。像SQL Server和MySQL都有对差异备份的支持，尤其是SQL Server，操作流程比较顺，还能搭配事务日志玩得细。想进阶一点？执行差异备份那篇文章可以看看，讲得比较系统。还有差异备份文件优化这篇，适合想

数据类型转换函数 Where 条件弱类型判断 replace 关键字 子查询别名 DATE 数据类型差异 分页处理 decode 函数 NVL 函数 substr 用法不同 获取操作系统当前日期