SQL语句写法的有关问题
SQL语句写法的问题
$search1 = "SELECT classroom_id,building_id FROM use2
WHERE (time = '{$time}')
AND (building_id = '{$building_id}')
AND (lesson_id LIKE '$lesson_id')";
$result1 = mysql_query($search1, $con);
$row = mysql_fetch_array($result1);
$search2 = "SELECT * FROM classroom2
WHERE (building_id = '{$building_id}')
AND * NOT IN
(SELECT * FROM classroom2
WHERE (building_id = '{$building_id}')
AND (classroom_id = '${row['classroom_id']}')";
$result2 = mysql_query($search2);
while($row = mysql_fetch_array($result2))
{}
显示mysql_fetch_array() expects parameter 1 to be resource, boolean given in D:\xampp\htdocs\search_free2.php
use2里面存储了一些课室的使用信息,包括每节课使用的时间,课室号,哪一栋等等
然后现在实现的是输入栋号,时间查找空课室的功能,我先看按我输入的信息,看在这样的时间个栋号在use2里面有没有某些课室相关的信息,如果全部都没有相关的实现没有问题。
这是如果没有的实现,有点问题。我是想如果没有,就先把没有相关信息的课室找出来,再处理有相关信息的课室。但是找没有相关信息的课室,就显示如上错误,请指教!
------解决方案--------------------
$result1 = mysql_query($search1, $con) or die(mysql_error());
$result2 = mysql_query($search2) or die(mysql_error());
都提示什么错误。

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MySQLがテーブル構造を変更すると、メタデータロックが通常使用され、テーブルがロックされる可能性があります。ロックの影響を減らすために、次の測定値をとることができます。1。オンラインDDLでテーブルを使用できます。 2。バッチで複雑な変更を実行します。 3.小規模またはオフピーク期間中に操作します。 4. PT-OSCツールを使用して、より細かい制御を実現します。

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1.正しいインデックスを使用して、データの量を削減してデータ検索をスピードアップしました。テーブルの列を複数回検索する場合は、その列のインデックスを作成します。あなたまたはあなたのアプリが基準に従って複数の列からのデータが必要な場合、複合インデックス2を作成します2。選択した列のみを避けます。必要な列のすべてを選択すると、より多くのサーバーメモリを使用する場合にのみサーバーが遅くなり、たとえばテーブルにはcreated_atやupdated_atやupdated_atなどの列が含まれます。

MySQLはAndroidで直接実行できませんが、次の方法を使用して間接的に実装できます。Androidシステムに構築されたLightWeight Database SQLiteを使用して、別のサーバーを必要とせず、モバイルデバイスアプリケーションに非常に適したリソース使用量が少ない。 MySQLサーバーにリモートで接続し、データの読み取りと書き込みのためにネットワークを介してリモートサーバー上のMySQLデータベースに接続しますが、強力なネットワーク依存関係、セキュリティの問題、サーバーコストなどの短所があります。

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MySQLデータベースパフォーマンス最適化ガイドリソース集約型アプリケーションでは、MySQLデータベースが重要な役割を果たし、大規模なトランザクションの管理を担当しています。ただし、アプリケーションのスケールが拡大すると、データベースパフォーマンスのボトルネックが制約になることがよくあります。この記事では、一連の効果的なMySQLパフォーマンス最適化戦略を検討して、アプリケーションが高負荷の下で効率的で応答性の高いままであることを保証します。実際のケースを組み合わせて、インデックス作成、クエリ最適化、データベース設計、キャッシュなどの詳細な主要なテクノロジーを説明します。 1.データベースアーキテクチャの設計と最適化されたデータベースアーキテクチャは、MySQLパフォーマンスの最適化の基礎です。いくつかのコア原則は次のとおりです。適切なデータ型を選択し、ニーズを満たす最小のデータ型を選択すると、ストレージスペースを節約するだけでなく、データ処理速度を向上させることもできます。
