- 1、数字技术是用mysql sum还是java计算哪个快
- 2、mysql数据库可以进行怎样的数学运算
- 3、mysql不能分析数据吗
- 4、做逻辑运算时，写程序里好还是sql数据库里好
- 5、MySQL高性能SQL注意事项简述
- 6、数据库中的数据运算，有的SQL能实现，程序语言同样能实现,是用SQL运算？还是用程序语言？
sum函数在数据库是number类型的，你的代码中可以使用任何装的下数字型都可以接收。如：sum的值小于java中int的最大值，你就可以用int接收；如果大于Int的最大值而小于double的最大值，你就可以用double。一般在程序设计时，如果不确定它的值范围，可以用long型接收。
$sql=”SELECT COUNT(*) AS count FROM mark WHERE hID = ‘$hid'”;$result = mysql_fetch_array(mysql_query($sql));$count = $result[‘count’];$count++;$numOfScore = $count;
12 $count = mysql_result(mysql_query(“SELECT COUNT(*) AS count FROM mark WHERE hID = $hid”),0);$numOfScore = $count + 1;
可以分析数据 ，像一些运算可以直接在Mysql里面操作，比如：底薪+奖金+绩效 等等分析 ，业务逻辑复杂的话，Mysql是不能做的，只能靠一些服务器端程序去操作
做
逻辑运算
时，写程序里好还是
sql数据库
里好
如果你的数据库服务比较繁忙，还是放到CS中处理较好。
数据库的任务主要是保存数据/查询数据
计算的事，能放在CS中尽量放到CS中。
数据库作为应用开发中必不缺少的基础设施，其性能直接影响应用的整体运行速度。MySQL是目前最广泛使用的关系型数据库之一，对于开发人员写出性能良好的SQL是必备的基本技能之一。下面简单描述下编写SQL的注意事项。
编写高质量的SQL需要从以下几个方面注意，基本原则、表字段注意事项、索引使用注意事项、SQL注意事项。
基本原则
一、尽量不要在数据库里做运算。如果遇到运算尽可能在应用程序层进行计算。
二、控制数据库表数量、控制单表数据量、控制表的字段数。建议单库不要超过四百张表，建议单表字段不要超过五十个，建议单表的数据量不要超过一千万。
三、不要编写大SQL、不要使用大事务。SQL尽量写的简单点拒绝编写大SQL，可以将大SQL拆分成多个小SQL，在应用层聚合。大事务拆分成多个小事务，快速提交。
表字段注意事项
一、选择合适数值字段类型。能用小字段类型的就用小字段类型，如tinyint就比int(1)在表示小数据时合适。
二、能用数字表示就不要用字符。如可以用无符号INT存储IP而不是字符串表示。
三、避免使用NULL字段。原因NULL字段查询优化难，含NULL复合索引失效。
四、少用或拆分TEXT/BLOB字段。字段太大需要更多的空间，性能低下，如需使用拆分到单独表。
五、不要在表字段中存储图片。
索引使用注意事项
一、合理添加索引。索引添加太多会影响更新速度。能够使用复合索引的避免加多个单独索引。
二、字符字段建立前缀索引。
三、不在索引列做运算。索引列做运算会导致索引失效。
四、尽量不使用外建。
SQL类注意事项
一、 SQL语句尽可能简单。大SQL拆分成多个小SQL。
二、事务编写尽量短小。事务即开即用用完立即关闭。
三、尽量不要使用select *。只取需要的列。
四、改写OR为IN或者改写为UNION操作。OR在数据量大的时候性能低于IN。
五、避免NOT、!=、、NOT IN、NOT EXISTS、NOT LIKE等查询。
六、避免%前缀模糊查询。
七、能用UNION ALL不要用UNION。
八、GROUP BY中去除排序。自带排序。
九、同类型的字段做比较。字符类和字符类比较，数值类和数值类比较，不要混在一起比较。
十、尽量单表查询，尽量不要多表关联查询。多表关联查询可以拆分成单表查询在应用程序中聚合数据。
十一、复合索引的多列注意最左原则。
上述注意事项能避免很多性能低下的SQL，希望在开发过程中能引起注意。
一般来说，在sql端运算效率肯定是比程序运算要高的。
至于怎么选择是根据系统的特性而言的，假如应用程序非常庞大，或者业务逻辑相对复杂，又或者访问压力大，这时候，你如果将计算的工作放在服务端程序中，这会加大服务端的处理压力，从而影响到应用程序的性能。
这时候，你可以让数据库来分担运算压力，是个不错的选择。
同样的道理，如果你的应用程序的服务端压力不大，而数据库方面每时每刻都要处理和统计许多报表数据，那么用程序来完成某部分的运算也不错。
撇开性能问题，还有一点也要考虑到，数据运算肯定会跟业务逻辑耦合在一起的，如果处理数据不用担心性能问题，那么不妨在架构上做出一些考虑：尽量让业务逻辑集中在两端，要不在SQL的存储过程中，要不在程序的业务类中，这样显得各层之间耦合度更松，架构更为清晰、合理，便于维护和扩展。
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