最近在刷LeetCode中数据库题目时，有一道排名题目，用了6种写法分别代表6种SQL思维来实现，想想也算是有趣。
在任何以数据为中心的工作中，对SQL有深刻的理解都是成功的关键，尽管这不是工作中最有趣的部分。事实上，除了SELECT FROM WHERE GROUP BY ORDER BY之外，还有更多的SQL方法。你知道的功能越多，操作和查询所需的内容就越容易。
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。
本文主要是介绍LeetCode中关于SQL的练习题，从易到难，循序渐进。文中会介绍题目和尽可能多的解答方案
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根据实际应用场景划分，SQL语句可分为统计类、查询类、更新类等不同类型。在语句设计中，核心关注点是优化执行效率，旨在降低语句执行耗时，并最小化对CPU、内存、I/O以及网络带宽等资源的消耗。为提高效率，通常采用一系列手段，包括充分利用索引、缩小操作粒度、简化操作复杂度等。下面我们先来看一下统计类语句的注意事项。
我们知道数据库通常包含大量数据，要从海量的数据中找到我们需要的某条记录无异于大海捞针，不过通过SQL语言我们可以找到很多方法从数据库中提取我们要查找的特定数据，就是通过这些方法我们才能找到“列举出七八两个月中购买了西伯利亚羊毛的所有顾客的姓名”这类问题的答案。
Django ORM执行原生SQL # extra # 在QuerySet的基础上继续执行子语句 # extra(self, select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None) # select和select_params是一组，where和params是一组，tables用来设置from哪个表 # Entry.objects.extra(select={'new_id': "selec
可以通过LIMIT <M> OFFSET <N>子句实现。每次显示最多 M 条，从第 N 条记录开始算
鼠标悬停时，数据时间一直不变更，这样鼠标移动时，就没法一眼看出正确数据。比如图中，鼠标悬停在8-29了，但是数据详情还是8-27.
然而，随着数据量的不断增加和查询的复杂性提高，慢查询成为了数据库性能的瓶颈之一。慢SQL不仅会影响系统的响应速度，还可能导致数据丢失或损坏，给企业带来巨大的损失。因此，慢SQL的治理成为了数据库管理的重要任务之一。
概述： 交代一下背景，这算是一次项目经验吧，属于公司一个已上线平台的功能，这算是离职人员挖下的坑，随着数据越来越多，原本的SQL查询变得越来越慢，用户体验特别差，因此SQL优化任务交到了我手上。 这个SQL查询关联两个数据表，一个是攻击IP用户表主要是记录IP的信息，如第一次攻击时间，地址，IP等等，一个是IP攻击次数表主要是记录每天IP攻击次数。而需求是获取某天攻击IP信息和次数。（以下SQL语句测试均在测试服务器上上，正式服务器的性能好，查询时间快不少。）
本文中主要是介绍LeetCode中关于SQL的练习题，从易到难，循序渐进。文中会介绍题目和提供尽可能多的解答方案。从本文开始属于\color{red}{中等}难度
有了上面的表及数据之后，我们就来看当列中存在 NULL 值时，究竟会导致哪些问题？
表1: Person +-------------+---------+ | 列名 | 类型 | +-------------+---------+ | PersonId | int | | FirstName | varchar | | LastName | varchar | +-------------+---------+ PersonId 是上表主键 表2: Address +-------------+---------+ | 列名 | 类型 | +-------------+---------+ | AddressId | int | | PersonId | int | | City | varchar | | State | varchar | +-------------+---------+ AddressId 是上表主键 编写一个 SQL 查询，满足条件：无论 person 是否有地址信息，都需要基于上述两表提供 person 的以下信息： FirstName, LastName, City, State 这一题，比较简单用left join就可以了。
作为一名数据分析师，利用SQL熟练的取数是一项必备的基础能力。除了SQL以外，Python的pandas也为我们提供了SQL的大多数功能。自从从事算法之后就很少写SQL了，今天在整理印象笔记时趁机复习了一下，也花了点时间把SQL中主要的增删改查方法用pandas对应实现一遍。可以说是非常实用了。
1、一个完整SQL查询语句的书写顺序 -- "mysql语句编写顺序" 1 select distinct * 2 from 表(或结果集) 3 where … 4 group by …having… 5 order by … 6 limit start,count -- 注：1、2属于最基本语句，必须含有。 -- 注：1、2可以与3、4、5、6中任一搭配，也可以与3、4、5、6中多个同时搭配。 2、一个完整的SQL语句执行顺序 📷 上图的解释如下： 📷 3、关于select和having执行顺序谁
如果一个国家的面积超过300万平方公里，或者人口超过2500万，那么这个国家就是大国家。
作为一名DBA，分析MySQL数据库的慢日志是一项经常会遇到的任务，今天我们来看下mysql官方自带的慢日志分析工具mysqldumpslow。
比如，公园到访者的数据表，可能包含的实体有：公园信息（主键是公园编号），到访者的信息（主键是到访者编号），到访者居住地的信息（主键是居住地编号）一共有2个实体，即3张表。
在数据库系统中，SQL语句不区分大小写(建议用大写) SQL语句可单行或多行书写，以“;”结尾 关键词不能跨多行或简写 用空格和缩进来提高语句的可读性 子句通常位于独立行，便于编辑，提高可读性 注释： SQL标准： /*注释内容*/ 多行注释 -- 注释内容 单行注释，注意有空格 MySQL注释： #
1.简单查询： [[one()]] // 根据查询结果返回查询的第一条记录。 [[all()]] // 根据查询结果返回所有记录。 [[count()]] // 返回记录的数量。 [[sum()]] // 返回指定列的总数。 [[average()]] // 返回指定列的平均值。 [[min()]] // 返回指定列的最小值。 [[max()]] // 返回指定列的最大值。 [[scalar()]] // 返回查询结果的第一行中的第一列的值。 [[column
GROUP BY是SELECT命令的一个子句。 可选的GROUP BY子句出现在FROM子句和可选的WHERE子句之后，可选的HAVING和ORDER BY子句之前。
题目介绍： 过去30天的用户活动 II user-activity-for-the-past-30-days-ii
可选的TOP子句出现在SELECT关键字和可选的DISTINCT子句之后，以及第一个选择项之前。
并将DISTINCT与JOIN，SELECT，GROUP BY，HAVING和ORDER BY语句相结合。
我们通常做查询操作的时候，都是通过模型名字.objects的方式进行操作。其实模型名字.objects是一个django.db.models.manager.Manager对象，而Manager这个类是一个“空壳”的类，他本身是没有任何的属性和方法的。他的方法全部都是通过Python动态添加的方式，从QuerySet类中拷贝过来的。
我们通常做查询操作的时候，都是通过模型名字.objects的方式进行操作。其实模型名字.objects是一个django.db.models.manager.Manager对象，而Manager这个类是一个“空壳”的类，他本身是没有任何的属性和方法的。他的方法全部都是通过Python动态添加的方式，从QuerySet类中拷贝过来的。示例图如下：
一般操作
在数据库查询中，多表查询是一项非常常见且重要的任务。它允许我们从多个相关联的表中检索和组合数据，以满足各种复杂的查询需求。在多表查询中，子查询是一种强大的工具，用于在查询中嵌套另一个查询。本文将深入探讨MySQL中的子查询，包括什么是子查询、如何编写子查询以及使用子查询解决的常见查询问题。
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。
最近处理了一个比较特殊的案例: 客户的某个业务是只保留某张表最近5天的记录,每天凌晨都会删除5天前的某一天的约300多万记录,耗时100秒左右.然而在9月4日这一天,这个业务却是执行了几个小时也没有完成,执行计划也没有变化,重新收集统计信息也不行.
1．熟练掌握SQL Server查询分析器的使用方法，加深对标准SQL查询语句的理解。
TcaplusDB表由主键字段和非主键字段两部分组成，主键字段最多可以指定8个，普通字段（非普通字段）最多可以指定256个。
当我们遇到一个慢查询语句时，首先要做的是检查所编写的 SQL 语句是否合理，优化 SQL 语句从而提升查询效率。所以对 SQL 有一个整体的认识是有必要的。
结构化查询语言（SQL）是数据挖掘分析行业不可或缺的一项技能，总的来说，学习这个技能是比较容易的。对于SQL来说，编写查询语句只是第一步，确保查询语句高效并且适合于你的数据库操作工作，才是最重要的。这个教程将会提供给你一些步骤，来评估你的查询语句。
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。
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2023-01-03：超过5名学生的课。编写一个SQL查询来报告 至少有5个学生 的所有班级，返回结果不限顺序。请问sql语句如何写？
我们通常会在SELECT语句中使用联接，MySQL查询的联接使我们能够利用一个SQL语句查询或操作多个表的数据。
在使用Impala进行SQL查询的时候，我们经常会使用join来关联多个表进行查询，获取想要的结果。对于表的数量达到千万甚至上亿的时候，不同的join方式所造成的执行速度，可能差距非常大。对于join的实现细节，感兴趣的可以参考：http://hbasefly.com/2017/03/19/sparksql-basic-join/。想直接了解如何加速SQL查询的可以直接跳过这里了。
在本篇文章，我们学习最基本的DDL和DML，这是SQL-92标准以来就一直存在的部分。工作中，后端开发工程师们最常用的就是这部分内容。
1. 数据说明 (1) dept表 hive> select * from dept; # deptno(部门编号) dname(部门名称) loc(部门所在地区) 10 ACCOUNTING NEW YORK 20 RESEARCH DALLAS 30 SALES
MySQL 的 SELECT 语句用于从数据库表中检索数据。功能强大，语句结构复杂多样。不过基本的语句格式像下面这个样子。
编写一个 SQL查询来对分数排名。如果两个分数相同，那么两个分数应该有同样的排名。但也请注意，如果平分，那么下一个名次应该是下一个连续的整数值。换句话说，名次之间没有“间隔”。
用一条SQL 语句查询xuesheng表每门课都大于80 分的学生姓名，这个是面试考sql的一个非常经典的面试题
初看了一眼题时，脑子还有一点迷糊，对于数值最大的和最小的，可以使用max和min去查询出来，但对于第N的就不好找了，思考了一会儿了，心里大致有二个思路：
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