本系列文章将会讲解SQL server 中 server T-SQL查询语句，并且会同步视频进行安装讲解。
T-SQL是ANSI和ISO SQL标准的MS SQL扩展，其正式名称为Transact-SQL，但一般程序员都称其为T-SQL。
在当今这个多种不同数据库混用，各种不同语言不同框架融合的年代（一切为了降低成本并高效的提供服务），知识点多如牛毛。虽然大部分SQL脚本可以使用标准SQL来写，但在实际中，效率就是一切，因而每种不同厂商的SQL新特性有时还是会用到，这部分内容更是让人抓瞎，常常会由于一些很简单的问题花很久来搜索准确答案。赶脚俺弱小的智力已经完全无法记清楚常见的命令了，即使是用的最熟悉的T-SQL（SQL Server）。因此将最常见的T-SQL操作做个简单的总结,包括一些容易忽视的知识点和常见的开发样例。实话实说，现在开发中较
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SQL（Structured Query Language）是一种用于管理关系型数据库的强大编程语言。它提供了各种命令和语句，用于执行各种操作，包括数据查询、插入、更新和删除。本文将深入探讨SQL查询语言（DQL），它是SQL语言的一个重要组成部分，用于从数据库中检索数据。
概述： 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 本篇主要总结了常见的对单表查询的SQL查询题目。 首先我们必须了解SQL查询的各字句在逻辑上按以下顺序进行处理： 1.FROM 2.W
阅读目录 概述： 一、事务 二、锁 三、阻塞 三、隔离级别 四.死锁 以前总是追求新东西，发现基础才是最重要的，今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化。 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 【T-SQL基础】01.单表查询-几道sql查询题 【T-SQL基础】02.联接查询 【T-SQL基础】03.子查询 【T-SQL基础】04.表表达式-上篇 【T-SQL基础】04.表表达式-下篇 【T-SQL基础】05.集合运算 【T-SQL基础】06.透视、逆透视、分组集 【T-S
表结构与数据：https://github.com/XuePeng87/TSQLV4
中篇的重点在于，在复杂情况下使用表表达式的查询，尤其是公用表表达式(CTE)，也就是非常方便的WITH AS XXX的应用，在SQL代码，这种方式至少可以提高一倍的工作效率。此外开窗函数ROW_NUMBER的使用也使得数据库分页变得异常的容易，其他的一些特性使用相对较少，在需要时再查阅即可。 本系列包含上中下三篇，内容比较驳杂，望大家耐心阅读: 那些年我们写过的T-SQL（上篇）：上篇介绍查询的基础，包括基本查询的逻辑顺序、联接和子查询 那些年我们写过的T-SQL（中篇）：中篇介绍表表达式、集合运算符和开窗
以前总是追求新东西，发现基础才是最重要的，今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化。 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 概述： 本篇主要是对表表达式中派生表和公用表表达
所谓透视（Pivoting）就是把数据从行的状态旋转为列的状态的处理。其处理步骤为：
背景 最近一个客户找到我说是所有的SQL Server 服务器的内存都被用光了，然后截图给我看了一台服务器的任务管理器。如图 这里要说明一下任务管理器不会完整的告诉真的内存或者CPU的使用情况，也就是
在第一部分中，我们讨论了APPLY和CTE这两个T-SQL Enhancement。APPLY实现了Table和TVF的Join，CTE通过创建“临时的View”的方式使问题化繁为简。现在我们接着来讨论另外两个重要的T-SQL Enhancement Items：PIVOT和Ranking。 三、 PIVOT Operator PIVOT的中文意思是“在枢轴上转动”，比如对于一个2维坐标，将横坐标变成纵坐标，将纵坐标变成横坐标。反映在一个Relational Table上的意思就是：变成为列，变列为行。
之前我们简单的了解了增、删、改、查这几类T-SQL语法来操纵数据表，但是为了更方便快捷地完成大量任务，SQL Server 提供了一些内部函数，可以和SQL Server 的SELECT语句来联合使用，进行类型转换、日期处理、数学计算、实现系统功能。
在很多情况下，可以用CREATE TABLE语句创建数据表、使用ALTER TABLE语句修改表结构、使用DROP TABLE语句删除表；
T-SQL 即 Transact-SQL，是 SQL 在 Microsoft SQL Server 上的增强版，它是用来让应用程序与 SQL Server 沟通的主要语言。T-SQL 提供标准 SQL 的 DDL 和 DML 功能，加上延伸的函数、系统预存程序以及程式设计结构(例如 IF 和 WHILE)让程式设计更有弹性
1 1.SQL Server数据库基础 2 3 1-1:使用数据库的必要性 4 a.可以结构化存储大量的数据信息，方便用户进行有效的检索和访问。 5 b.可以有效地保持数据信息的一致性、完整性，降低数据冗余。 6 c.可以满足应用的共享和安全方面的要求。 7 d.数据库技术能够方便智能化地分析，产生新的有用信息。 8 1-2:DBMS(数据库管理系统)的发展史 9 a.萌芽阶段--文件系统 10 b.初级阶段--第一代数
对于已经很熟悉T-SQL的读者，或者对于较专业的DBA来说，逻辑的增删改查，或者较复杂的SQL语句，都是非常简单的，不存在任何挑战，不值得一提，那么，SQL的哪些方面是他们的挑战 或者软肋呢？
SQL: Structured Query Language，结构化查询语言，是一种在关系型数据库中用于管理数据的标准语言。SQL是一种声明式编程语言，即只需表明需要什么而无需关注实现细节（C#中的LINQ也是如此）。
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窗口函数（window function）， 也可以被称为 OLAP函数 或 分析函数。
SQL非常强大，且具有多种功能。然而，当涉及到数据科学面试时，大多数公司只测试其少数核心概念。以下这10个概念因其在实际中应用最多，而最常出现。
SQL是结构化查询语言，也是关系数据库的标准语言，各类数据库都支持SQL作为查询语言。 T-SQL 是标准SQL的加强版，除了标准的SQL命令之外，还对SQL命令进行了许多扩充。提供类似于程序语言的基本功能。如变量说明、流程控制、功能函数等。 当我们安装上数据库时，在其上常做的操作无非就是插（增）、删、改、查这四类，今天我们就来围绕这四个操作来谈一谈。 插入数据：
select * from user order by classid,age DESC
以前总是追求新东西，发现基础才是最重要的，今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化。 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 练习题： 1.写一条查询语句，返回Orders表中
DetachedCriteria类和Criteria接口功能很类似，可以使用上述提到的方式（Criterion与Projection）设置查询条件，但两者的创建方式不同：Criteria必须由Session对象创建，而DetachedCriteria创建时不需要Session对象。因此DetachedCriteria可以在Session作用域之外构建，并添加一系列复杂条件，然后传递到具有Session环境的Dao方法中执行。DetachedCriteria的出现实现了“条件构建”和“查询执行”的分离。
表运算符的作用是把为其提供的表作为输入，经过逻辑查询处理，返回一个表结果。SQL Server支持四个表运算符：JOIN、APPLY、PIVOT、UNPIVOT，其中JOIN是标准SQL中的运算符，APPLY、PIVOT和UNPIVOT是T-SQL的扩展。
由于存储的特性，选择需要的字段可加快字段的读取、减少数据量。避免采用*读取所有字段。
以前总是追求新东西，发现基础才是最重要的，今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化。 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 概述： 本篇主要是对集合运算中并集、交集、差集运
Solarwinds的数据库性能分析器是一种用于监控，分析和调整数据库和SQL查询性能的高级工具。其突出的特点包括：
需要注意的是，查询的执行顺序可能会因查询的复杂性、索引的存在与否、表的大小以及其他因素而有所不同。MySQL的查询优化器会尽力选择最佳的执行计划，以提高查询性能。同时，可以使用EXPLAIN语句来查看MySQL执行查询时选择的执行计划，以帮助调优查询性能。
有个更好的办法，是安装扩展pg_stat_statements，此处需要PostgreSql支持，部分版本需要编译安装：
在“数据湖”概念与理论逐渐深入人心的今天，面向云存储的交互式查询这个需求场景显得愈发重要。这是因为原生的云存储（主要指S3这样的对象存储）既能够容纳大容量的明细数据，又能在性能和成本间取得一个很好的平衡——如果它同时再支持复杂的即席分析查询，那么云原生存储就将成为数据湖的最佳载体，对于实现数据分析人员的自由探索和应用系统的查询集成都有着非常重要的意义。
SELECT * FROM tb_stu WHERE sname like ‘刘%’
T-SQL语言中最重要的部分是它的查询功能，查询语言用来对已经存在于数据库中的数据按 照特定的行、列、条件表达式或者一定次序进行检索。 T-SQL对数据库的查询使用SELECT语句，SELECT语句具有灵活的使用方式和强大的功能， SELECT语句的基本语法格式如下：
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
之前学到的筛选操作都是基于整个表去进行的，那如果想要依据某列中的不同类别（比如说不同品牌/不同性别等等）进行分类统计时，就要用到数据分组，在SQL中数据分组是使用GROUP BY子句建立的。
来源：juejin.im/post/5bcc2935f265da0ac66987c9
前面文章中，我们用Kettle工具实现了Hadoop多维数据仓库的基本功能，如使用Sqoop作业项、SQL脚本、Hadoop file output、ORC output等步骤实现ETL过程，使用Oozie、Start作业项定期执行ETL任务等。本篇将继续讨论常见的维度表技术，以最简单的“增加列”开始，继而讨论维度子集、角色扮演维度、层次维度、退化维度、杂项维度、维度合并、分段维度等基本的维度表技术。这些技术都是在实际应用中经常使用的。在说明这些技术的相关概念和使用场景后，我们以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现和测试过程。
听到大牛们说执行计划，总是很惶恐，是对知识的缺乏的惶恐，所以必须得学习执行计划，以减少对这一块知识的惶恐，下面是对执行计划的第一讲-理解执行计划。 本系列【T-SQL】主要是针对T-SQL的总结。 一
where是在分组（聚合）前对记录进行筛选，而having是在分组结束后的结果里筛选，最后返回整个sql的查询结果。
简介 Over子句在SQLServer 2005中回归，并且在2012中得到了扩展。这个功能主要结合窗口函数来使用；也可以在序列函数“NEXT VALUE FOR”使用。OVER子句确定哪些来自查询的列被应用到函数中，在函数中这些列被如何排序，并且何时重启函数计算。由于篇幅限制，本篇仅仅就OVER子句讨论，不再深入各种函数了（提供几个2014中新增的函数）。 语法: <function> OVER ( [PARTITION BY clause]
本篇博客将深入讨论在MySQL数据库中选择合适的时间类型：datetime、bigint和timestamp。通过比较它们的特性和适用场景，您将更好地理解何时应该选择哪种时间类型，以满足不同的数据存储需求。
OLAP作为一个我们重度依赖的组件，它的优化也是我们在实际工作和面试中经常遇到的问题。
ORACLE数据库系统是美国ORACLE公司（甲骨文）提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。比如SilverStream就是基于数据库的一种中间件。ORACLE数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能；作为一个关系数据库，它是一个完备关系的产品；作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。但它的所有知识，只要在一种机型上学习了ORACLE知识，便能在各种类型的机器上使用它。
结构化查询语言(Structured Query Language)(发音ˈes kjuːˈ) SQL是最重要的关系数据库操作语言，是所有关系数据库管理系统的标准语言 许多数据库厂商在使用SQL的同时，都对SQL进行了扩展，比如ORACLE的PL/SQL语言，MS SQL-Server的T-SQL语言 SQL语言是一种非过程化语言，只需要提出”做什么”,而不需要指明“怎么做”
BeanShell是一个小型嵌入式Java源代码解释器，具有对象脚本语言特性，能够动态地执行标准JAVA语法，并利用在JavaScript和Perl中常见的的松散类型、命令、闭包等通用脚本来对其进行拓展。BeanShell不仅仅可以通过运行其内部的脚本来处理Java应用程序，还可以在运行过程中动态执行你java应用程序执行java代码。因为BeanShell是用java写的，运行在同一个虚拟机的应用程序，因此可以自由地引用对象脚本并返回结果。 基于Beanshell可以实现很多有意思的功能，比如最近的工作中为了给前端提供灵活的数据库条件查询，我利用Beanshell的能力，可以实现了WhereHelper用于根据前端提供的参数，动态生成SELECT查询语句，大大简化了代码复杂度。 本文介绍WhereHelper的使用
By Gregory Larsen, 2016/01/01 (首次发布于: 2014/01/29) 关于系列 本文属于进阶系列：T-SQL进阶：超越基础 跟随Gregory Larsen的T-SQL DML进阶系列，其涵盖了更多的高级方面的T-SQL语言，如子查询。 在您开始创建超出基本Transact-SQL语句的更复杂的SQL代码时，您可能会发现需要使用其他SELECT语句的结果来限制查询。 当在父Transact-SQL语句中嵌入SELECT语句时，这些嵌入式SELECT语句被称为子查询或相关子查询。
最近刷完了LeetCode中的所有数据库题目，深深感到有些题目还是非常有深度和代表性的，而且比较贴合实际应用场景，特此发文以作分享。
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