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1、select * from stu where no =‘$no’ and name='$name' and sex='$sex' and class like '%$class%';
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正确，确定传过来的值正确就可以
2、按id值输出，查询得的两个表id不同，既然两个表不是按id关联的，你想按哪个id显示，就用哪个就可以了，不清楚，可以输出一下数组，看看需要哪些数据
例子如下：SELCET * FROM T-USER U WHERE CONCAT(U.LASTNAME,U.FIRSTNAME) LIKE '%$LSP_NAME$%'
LASTNAME 字段是姓；
FIRSTNAME字段是名字；
当查询字段为null时，返回结果为null。与concat_ws(...)不同。
如果为多个字段同时进行查询时，使用concat_ws(...)。
select concat_ws(',','11','22','33');
select concat_ws(',','11','22','33',null);都返回11,22,33。
CONCAT_WS() 代表 CONCAT With Separator，是CONCAT()的特殊形式。第一个参数是其它参数的分隔符。分隔符的位置放在要连接的两个字符串之间。分隔符可以是一个字符串，也可以是其它参数。
CONCAT()可以连接一个或者多个字符串,CONCAT_WS()可以添加分割符参数。
索引功能
索引是一种特殊的文件（InnoDB 数据表上的索引是表空间的一个组成部分），它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。索引不是万能的，索引可以加快数据检索操作，但会使数据修改操作变慢。每修改数据记录，索引就必须刷新一次。为了在某种程度上弥补这一缺陷，许多 SQL 命令都有一个 DELAY_KEY_WRITE 项。这个选项的作用是暂时制止 MySQL 在该命令每插入一条新记录和每修改一条现有之后立刻对索引进行刷新，对索引的刷新将等到全部记录插入/修改完毕之后再进行。在需要把许多新记录插入某个数据表的场合，DELAY_KEY_WRITE 选项的作用将非常明显。另外，索引还会在硬盘上占用相当大的空间。因此应该只为最经常查询和最经常排序的数据列建立索引。注意，如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。
从理论上讲，完全可以为数据表里的每个字段分别建一个索引，但 MySQL 把同一个数据表里的索引总数限制为16个。
1．InnoDB 数据表的索引
与 InnoDB数据表相比，在 InnoDB 数据表上，索引对 InnoDB 数据表的重要性要大得多。在 InnoDB 数据表上，索引不仅会在搜索数据记录时发挥作用，还是数据行级锁定机制的苊、基础。“数据行级锁定”的意思是指在事务操作的执行过程中锁定正在被处理的个别记录，不让其他用户进行访问。这种锁定将影响到（但不限于）SELECT、LOCKINSHAREMODE、SELECT、FORUPDATE 命令以及 INSERT、UPDATE 和 DELETE 命令。出于效率方面的考虑，InnoDB 数据表的数据行级锁定实际发生在它们的索引上，而不是数据表自身上。显然，数据行级锁定机制只有在有关的数据表有一个合适的索引可供锁定的时候才能发挥效力。
2．限制
如果 WHERE 子句的查询条件里有不等号（WHERE coloum !=），MySQL 将无法使用索引。类似地，如果 WHERE 子句的查询条件里使用了函数（WHERE DAY（column）=），MySQL 也将无法使用索引。在 JOIN 操作中（需要从多个数据表提取数据时），MySQL 只有在主键和外键的数据类型相同时才能使用索引。
如果 WHERE 子句的查询条件里使用比较操作符 LIKE 和 REGEXP，MySQL 只有在搜索模板的第一个字符不是通配符的情况下才能使用索引。比如说，如果查询条件是 LIKE 'abc%‘，MySQL 将使用索引；如果查询条件是 LIKE '%abc’，MySQL 将不使用索引。
在 ORDER BY 操作中，MySQL 只有在排序条件不是一个查询条件表达式的情况下才使用索引。（虽然如此，在涉及多个数据表查询里，即使有索引可用，那些索引在加快 ORDER BY 方面也没什么作用）。如果某个数据列里包含许多重复的值，就算为它建立了索引也不会有很好的效果。比如说，如果某个数据列里包含的净是些诸如 “0/1” 或 “Y/N” 等值，就没有必要为它创建一个索引。
索引类别
1．普通索引
普通索引（由关键字 KEY 或 INDEX 定义的索引）的唯一任务是加快对数据的访问速度。因此，应该只为那些最经常出现在查询条件（WHERE column =）或排序条件（ORDER BY column）中的数据列创建索引。只要有可能，就应该选择一个数据最整齐、最紧凑的数据列（如一个整数类型的数据列）来创建索引。
2．唯一索引
普通索引允许被索引的数据列包含重复的值。比如说，因为人有可能同名，所以同一个姓名在同一个“员工个人资料”数据表里可能出现两次或更多次。
如果能确定某个数据列将只包含彼此各不相同的值，在为这个数据列创建索引的时候就应该用关键字UNIQUE 把它定义为一个唯一索引。这么做的好处：一是简化了 MySQL 对这个索引的管理工作，这个索引也因此而变得更有效率；二是 MySQL 会在有新记录插入数据表时，自动检查新记录的这个字段的值是否已经在某个记录的这个字段里出现过了；如果是，MySQL 将拒绝插入那条新记录。也就是说，唯一索引可以保证数据记录的唯一性。事实上，在许多场合，人们创建唯一索引的目的往往不是为了提高访问速度，而只是为了避免数据出现重复。
3．主索引
在前面已经反复多次强调过：必须为主键字段创建一个索引，这个索引就是所谓的“主索引”。主索引与唯一索引的唯一区别是：前者在定义时使用的关键字是 PRIMARY 而不是 UNIQUE。
4．外键索引
如果为某个外键字段定义了一个外键约束条件，MySQL 就会定义一个内部索引来帮助自己以最有效率的方式去管理和使用外键约束条件。
5．复合索引
索引可以覆盖多个数据列，如像 INDEX (columnA, columnB) 索引。这种索引的特点是 MySQL 可以有选择地使用一个这样的索引。如果查询操作只需要用到 columnA 数据列上的一个索引，就可以使用复合索引 INDEX(columnA, columnB)。不过，这种用法仅适用于在复合索引中排列在前的数据列组合。比如说，INDEX (A，B，C) 可以当做 A 或 (A,B) 的索引来使用，但不能当做 B、C 或 (B,C) 的索引来使用。
索引长度
在为 CHAR 和 VARCHAR 类型的数据列定义索引时，可以把索引的长度限制为一个给定的字符个数（这个数字必须小于这个字段所允许的最大字符个数）。这么做的好处是可以生成一个尺寸比较小、检索速度却比较快的索引文件。在绝大多数应用里，数据库中的字符串数据大都以各种各样的名字为主，把索引的长度设置为10~15 个字符已经足以把搜索范围缩小到很少的几条数据记录了。在为 BLOB 和 TEXT 类型的数据列创建索引时，必须对索引的长度做出限制；MySQL 所允许的最大索引全文索引文本字段上的普通索引只能加快对出现在字段内容最前面的字符串（也就是字段内容开头的字符）进行检索操作。如果字段里存放的是由几个、甚至是多个单词构成的较大段文字，普通索引就没什么作用了。这种检索往往以的形式出现，这对 MySQL 来说很复杂，如果需要处理的数据量很大，响应时间就会很长。
这类场合正是全文索引（full-textindex）可以大显身手的地方。在生成这种类型的索引时，MySQL 将把在文本中出现的所有单词创建为一份清单，查询操作将根据这份清单去检索有关的数据记录。全文索引即可以随数据表一同创建，也可以等日后有必要时再使用下面这条命令添加：
ALTER TABLE tablename ADD FULLTEXT（column1，column2）有了全文索引，就可以用 SELECT 查询命令去检索那些包含着一个或多个给定单词的数据记录了。下面是这类查询命令的基本语法：
SELECT * FROM tablename
WHERE MATCH (column1,column2) AGAINST('word1','word2','word3')
上面这条命令将把 column1 和 column2 字段里有 word1、word2 和 word3 的数据记录全部查询出来。
注解：InnoDB 数据表不支持全文索引。
SQL模糊查询的语法为
“SELECT column FROM table WHERE column LIKE ';pattern';”。
SQL提供了四种匹配模式：
1. % 表示任意0个或多个字符。如下语句：
SELECT * FROM user WHERE name LIKE ';%三%';
将会把name为“张三”，“三脚猫”，“唐三藏”等等有“三”的全找出来；
2. _ 表示任意单个字符。语句：
SELECT * FROM user WHERE name LIKE ';_三_';
只找出“唐三藏”这样name为三个字且中间一个字是“三”的；
SELECT * FROM user WHERE name LIKE ';三__';
只找出“三脚猫”这样name为三个字且第一个字是“三”的；
3. [ ] 表示括号内所列字符中的一个（类似与正则表达式）。语句：
SELECT * FROM user WHERE name LIKE ';[张李王]三';
将找出“张三”、“李三”、“王三”（而不是“张李王三”）；
如 [ ] 内有一系列字符（01234、abcde之类的）则可略写为“0-4”、“a-e”
SELECT * FROM user WHERE name LIKE ';老[1-9]';
将找出“老1”、“老2”、……、“老9”；
如要找“-”字符请将其放在首位：';张三[-1-9]';
4. [^ ] 表示不在括号所列之内的单个字符。语句：
SELECT * FROM user WHERE name LIKE ';[^张李王]三';
将找出不姓“张”、“李”、“王”的“赵三”、“孙三”等；
SELECT * FROM user WHERE name LIKE ';老[^1-4]';
将排除“老1”到“老4”寻找“老5”、“老6”、……、“老9”。
！最后是重点！
由于通配符的缘故，导致我们查询特殊字符“%”、“_”、“[”、“';”的语句无法正常实现，而把特殊字符用“[ ]”括起便可正常查询。据此我们写出以下函数：
function sqlencode(str)
str=replace(str,"';","';';")
str=replace(str,"[","[[]") ';此句一定要在最先
str=replace(str,"_","[_]")
str=replace(str,"%","[%]")
sqlencode=str
end function
a LEFT JOIN b ON a.id = b.id。
a.name LIKE CONCAT(CONCAT("%","param.name"),"%")。
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
dao，Ipageentity pageRecord(Ipageentity page, Param param)
xml，sql语句不需要做显式分页，Ipage会代替做。
service，Ipageentity res = dao.pageRecord(new Page(current, size), param); int sum = res.getTotal(); Listentity records = res.getRecords();
在mapper中直接分页没法得到数据总数，此时可以使用MyBatis的自定义分页Ipage，Ipageentity page(new Page(current, size))，赋值分页参数，返回用Ipageentity接收，总数在Ipage.getTotal()里面，数据在Ipage.getRecords()里面。
Ipage会先根据条件执行count（*)，再执行SQL获取数据。
比较简单的方式,可以对id,username,money这些需要检索的字段,创建全文索引,然后通过全文索引来查询
