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SQL之单查询

附上下面要用到数据库和 SQL 语句,在数据库管理页面新建一个查询然后使用 CV 大法转移过去执行即可: -- 创建数据库 schoolTest create database schoolTest...我觉得学习 SQL 最重要就是这一块内容,因为这是应用层,也就是说以后从事后端操作数据库就是用这一内容,掌握了之后以后不管有什么业务需求你都可以搞定。...HAVING短语:只有满足指定条件组才予以输出 ORDER BY子句:对查询结果按指定列值升序或降序排序 2、单查询 查询只涉及一个查询成为单查询 2.1、选择若干列 2.1.1...注意这个 select * from ,相信我,这将会是你使用最频繁 SQL 语句!...在实际开发环境中,有时候会有很多数据查出来是空,这对我们来说是没有用处数据,我们可以使用 SQL 语句过滤掉这些数据。

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sql server 连接查询_连查询语句

SQL查询 2017年08月31日 15:58:49 SQL查询 连接查询包括合并、内连接、外连接和交叉连接,如果涉及多表查询,了解这些连接特点很重要。...两种情况下,派生每一行不是来自 TABLE1 就是来自 TABLE2。 注意:使用UNION时,两张查询结果有相同数量列、列类型相似。...(内连接),也成为自然连接 作用:根据两个或多个列之间关系,从这些查询数据。...会把两个所有的行都显示在结果中 1)使用全连接查询学生信息,其中包括学生ID,学生姓名和专业名称。...交叉连接返回左所有行,左每一行与右所有行组合。交叉连接也称作笛卡尔积。 简单查询两张组合,这是求笛卡儿积,效率最低。 笛卡儿积:笛卡尔乘积,也叫直积。

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SQL数据查询之——单查询

一、SQL数据查询一般格式 数据查询是数据库核心操作。...SQL提供了SELECT语句进行数据查询,其一般格式为: SELECT [ALL | DISTINCT][,]··· FROM[,···]...如果有ORDER BY子句,则结果还要按升序或降序排序。 SELECT语句既可以完成简单查询,也可以完成复杂连接查询和嵌套查询。...二、SQL查询(仅涉及一个查询) 1.选择若干列 (1)查询指定列 查询全体学生学号与姓名 SELECT Sno,Sname FROM Student; 查询全体学生姓名、学号、所在系...BY Sno; HAVING AVG(Grade)>=90; 三、总结 此次整理了SQL数据查询中有关单查询程序,其中应格外注意 字符匹配中 % 和 _ 区别。

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sql学习笔记(三)—— 联查询

上篇写了一些sql查询知识,这篇接着写一下有关联查询知识。 既然是联查询,那肯定得多个啊,所以,我们先创建一个教师表,名为 teacher,并且向中插入数据。...2.inner join 内连接 内连接查询条件比较苛刻哦,只有当查询条件完全匹配时候才会有数据返回。...3.交叉连接 cross join 交叉连接会把左每一行与右每一行一一进行排列组合,然后全部显示出来,如果左有6条记录,右有7条记录,则查询结果应该有42条记录。...联查询就记录到这里啦,后面会看一下多表查询,嘿嘿,加油!...最后附上我本章sql脚本: 1 -- 联查询 -- 2 select * from student 3 4 -- 新建teacher -- 5 6 drop table teacher

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SQL92&SQL99实现三联合查询

insert into city values(3,‘洛阳’,‘历史闻名古都’); insert into city values(4,‘开封’,‘历史闻名古都’); –将部门loc字段设置为城市城市编号...deptno=30; update dept set loc=‘4’ where deptno=20; update dept set loc=‘4’ where deptno=10; –完成三联合查询...–SQL92实现:查询员工信息及部门名称及所在城市名称并且员工工资大于2000或者有奖金 –特点:易于书写,难于阅读 –缺点:92SQL语句结构不清晰 –用法: –select 内容...d.loc=c.cid and sal>2000) or (e.deptno=d.deptno and d.loc=c.cid and comm is not null) order by e.sal –SQL99...实现:查询员工信息及部门名称及所在城市名称并且员工工资大于2000或者有奖金 –特点:难于书写,易于阅读 –使用: –select 内容 from 名1 – inner join 名2

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谈谈SQL查询中回对性能影响

10; 业务需要,LIKE 时候必须使用模糊查询,我当然知道这会导致全扫描,不过速度确实太慢了,直观感受,全扫描不至于这么慢!...我使用数据库是 PostgreSQL,不过它和 MySQL 差不多,也可以 EXPLAIN: SQL With LIMIT 如上所示:先按照 created_at 索引排序,再 filter 符合条件数据...EXPLAIN: SQL Without LIMIT 如上所示:去掉 limit 后,根本就没用上索引,直接全扫描,不过反而更快。...要想搞清楚缘由,你需要理解本例中 SQL 查询处理流程:当使用 limit 时,因为只是返回几条数据,所以优化器觉得采用一个满足 order by 索引比较划算;当不使用 limit 时,因为要返回所有满足条件数据...,就是返回原始中对应行数据,以便引擎进行再次过滤(比如本例中 like 运算),一旦回操作过于频繁,那么性能无疑将急剧下降,全扫描没有这个问题,因为它就没用索引,所以不存在所谓「回」操作。

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SQL语句汇总(终篇)—— 联接与联接查询

既然是最后一篇那就不能只列出些干枯标准语句,更何况联接也是SQL中较难部分,所以此次搭配题目来详细阐述联接。 上一篇博文说到相关子查询效率低下,那我们怎么能将不同信息一起查询出来呢?...这就需要用到联接。 和之前UNION组合查询不同,UNION是将不同组合起来,也就是纵向联接,说白了就是竖着拼起来。...而联接是通过笛卡尔乘积将进行横向联接,所谓通过笛卡尔乘积简单说就是两行依次相联再相加。要想更详细理解可以百度下,毕竟本文主要是汇总SQL语句。 现在有如下两张: ? ?...这里通过外键匹配我们就得到了一张完美的联接之后,它可以看做一张新,想要任何数据均可以从此查询,这就是联接强大之处。...这里就体现了对SQL执行顺序理解有多重要了,联接、分组、过滤等等先后顺序。 结果: ? 5.查询每个班中年龄最低的人 SELECT cc._cname,ss._name,ss.

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spark sql简单查询千亿级库导致问题

一、问题现象 今天有客户咨询到我们,他们利用spark sql查询简单sql: select * from datetable limit 5; //假设名是datetable 结果报错内存溢出:...因此,我们用hive原生sql查询,发现不存在这个问题。 二、排查问题 经过分析,发现被查询数据量特别大,整个有1000多亿行数据。...一般这种海量数据大型数据,往往是做了多重分区。 经过查看,发现被查询数据是双重分区(也就是有两个分区字段)。dt是第一个分区字段,表示天; hour是第二个分区字段,表示小时。...数据存储在HDFS目录结构也是: /${hive-warehouse}/dbname/tablename/dt=xxx/hour=xxx/files 根据之前使用spark sql经验、以及逛社区查找信息...三、验证结论 1、首先我们直接用spark sql查询: select * from datetable limit 5; 从日志可以查看出excutor在疯狂地扫描HDFS文件: 而且这些被扫描

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SQL Server分区(二):添加、查询、修改分区数据

本章我们来看看在分区中如何添加、查询、修改数据。 正文开始 在创建完分区后,可以向分区中直接插入数据,而不用去管它这些数据放在哪个物理上数据中。我们在创建好分区中插入几条数据: ?...从以上代码中可以看出,我们一共在数据中插入了13条数据,其中第1至3条数据是插入到第1个物理分区;第4、5条数据是插入到第2个物理分区;第6至8条数据是插入到第3个物理分区;第9至11...从SQL语句中可以看出,在向分区中插入数据方法和在普遍中插入数据方法是完全相同,对于程序员而言,不需要去理会这13条记录研究放在哪个数据中。...当然,在查询数据时,也可以不用理会数据到底是存放在哪个物理上数据中。如使用以下SQL语句进行查询: select * from Sale 查询结果如下图所示: ?...SQL Server会自动将记录从一个分区移到另一个分区中,如以下代码所示: --统计所有分区记录总数 select $PARTITION.partfunSale(SaleTime) as

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