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只有insert才能插入吧，update是更新用的，没法比较~插入一般都很快。update看where条件了，使用了索引也很快。
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不考虑主键变动，索引变动，触发器联动的情况下，update比Insertx效率高。
可靠性：delete＋insert比update复杂多步骤，出错的几率更多。数据量：delete＋insert要删数据，又要完整插入数据，update只需更新小量数据。不过某个特定环境下，还是要用delete+inster代替update。
在技术上，InnoDB 是一套放在 MySQL 后台的完整数据库系统，InnoDB 在主内存中建立其专用的缓冲池用于高速缓冲数据和索引。
建缓冲区。比如其他类型的高速缓存（redis等）作为中间缓冲层。数据的查询，更改首先在这个层处理，处理完再更新到对应的数据库。注意额外增加锁，或者缓存机制防止缓存击穿，雪崩导致系统崩溃。
1、查询两张表数据不一致的记录，可以用求差集（非交集）的办法来解决。SQL语言求差集的办法相对于求交集的办法要少很多，一般可用not exists（非存在子句）或 左（右）连接后所产生空字段值来筛选两表的差集。
2、SELECT COUNT(*)，表class，表fg FROM 表1，表2 WHERE 表name=表fn GROUP BY 2，3 执行吧，肯定是你的结果，语句还有许多写法，理论上速度都是一样的，提高速度的关键方法是索引。
3、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
4、例子：SELECT SUM(uid) FROM user得到查询结果：代码如下：10统计最大数据SELECT MAX() FROM 语法用于从数据表中统计某个字段最大数据。
1、以时间为跨度统计不同的值，在该时间出现的次数。
2、首先，打开sql查询器，连接上相应的数据库表，例如stu2表。
3、首先需要创建一个临时表，用于演示如何筛选出表中指定字段值重复的记录数量。往临时表中插入几行测试数据，其中部分字段的Col2栏位值插入相同值，用于统计筛选相同Col2的行数。查询临时表中的测试数据。
4、IN关键字可以判断某个字段的值是否在指定的集合中。如果字段的值在集合中，则满足查询条件，该纪录将被查询出来。如果不在集合中，则不满足查询条件。
1、应尽量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
3、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
4、查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。
5、对于数据库大的表，在进行统计查询时通常会比较慢的，并且还要考虑查询是否会对在线应用产生影响，通常这种情况下我们使用中间表可以提高查询统计速度，下面我们来统计counttable来统计客户每天消费的记录，如下。
1、查询两张表的不同字段，一般通过连接(JOIN)来实现，需要两张表有能够相互关联的字段。如果没有任何关联字段，直接查两个字段的话，就会出现笛卡尔积（结果为T1和T2字段的集合，结果条数为T1*T2）。
2、如果是两张表中查询的不同字段值有联系，可以采用内连接或者子查询的方法，先通过相同量把表联系起来，再用条件语句进行查询。
3、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
而优化数据的重要一步就是索引的建立，对于mysql中出现的慢查询，我们可以通过使用索引来提升查询速度。索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。
在这种情况下就需要用到索引。在表中我们可以通过“number”字段来创建一个索引。索引将创建一个由MySQL服务保存的内部寄存器。
对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。