在对JOINed表使用COUNT()时是否包含其他字段？

在对JOINed表使用COUNT()函数时，COUNT()函数只会计算满足条件的行数，不会包含其他字段的值。COUNT()函数是用来统计满足条件的行数的，而不是用来计算其他字段的值的。因此，在使用COUNT()函数时，不会包含其他字段的值。

例如，假设有两个表A和B，通过某个字段进行JOIN操作。如果我们使用COUNT()函数来计算满足条件的行数，例如COUNT(*)或COUNT(A.id)，那么返回的结果只会是满足条件的行数，而不会包含其他字段的值。

这种情况下，如果需要同时获取其他字段的值，可以使用其他的聚合函数，如SUM()、AVG()等，或者使用子查询来获取所需的字段值。

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用好 mysql 分区表

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Django-model进阶(中介模型，查询优化，extra,整体插入)

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Hibernate的继承映射

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T-SQL教程_sql server 2008使用

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初识Hibernate之继承映射

table="newTable"则指定了新表的表名，鉴别器就是用来区分当前记录时student或是teacher的一个标记，它会在新表中生成一个字段，而该字段的名称和类型都在此处进行指定。...主要由student表和teacher表集成而来，对应于student表的记录salary字段的值为空，对应于teacher表记录的grade字段值为空。...使用这种策略方式映射数据表只会生成一张表，但是很大的一个问题是，当很多张表进行集成的时候会导致表结构复杂混乱。...name="salary"/> 我们使用 joined-subclass来配置继承子类，在Hibernate生成数据表的时候会将student...name或者其他共有字段的信息，只需要通过自己的主键去查找父表即可得到。

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Pig的cogroup详解

按A的值分组时，B对应的为空，则group中有一个空组{}；但如果内容一样，如C= cogroup A by 1, B by 1;就是生成一个批次的group，其中包含A和B两个表中所有的等于该值的元组...2）生成的关系有3个字段。第一个字段为连接字段；第二个字段是一个包，值为关系1中的满足匹配关系的所有元组；第三个字段也是一个包，值为关系2中的满足匹配关系的所有元组。...，则可以分别在关系中使用inner而关键字进行排除。...::log_type: chararray } 可以看出三个数据的结构很复杂，因为前面做关联所以包含了对象名（或者叫域名），指明属于哪个对象。...所以取数据时要注意，只flatten某一列，会造成其他列数据丢失，因为对应着该flatten列的空集。

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hibernate笔记(三)

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我的Mysql查询SQL优化总结

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Mysql调优之分区表

文件系统的inode锁竞争(之后补充) (4)优化查询在where语句中包含分区条件时，可以只扫描一个或多个分区表来提高查询效率；涉及sum和count语句时，也可以在多个分区上并行处理...2.3 分区表对索引的限制如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么多有主键列和唯一索引列都必须包含进来。即：分区字段要么不包含主键或者索引列，要么包含全部主键和索引列。...分区表的操作按照以下的操作逻辑进行: 3.1 select查询当查询一个分区表的时候，分区层先打开并锁住所有的底层表，优化器先判断是否可以过滤部分分区，然后再调用对应的存储引擎接口访问各个分区的数据...当删除一条记录时，分区层先打开并锁住所有的底层表，然后确定数据对应的分区，最后对相应底层表进行删除操作; 3.4 update操作当更新一条记录时，分区层先打开并锁住所有的底层表，...，例如，当删除一条记录时，MySQL需要先找到这条记录，如果where条件恰好和分区表达式匹配，就可以将所有不包含这条记录的分区都过滤掉，这对update同样有效。

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Python教程(8)——一文弄懂Python字符串操作(下)

@TOC字符串常用方法字符串在编程中是一种不可或缺的数据类型，它在文本和字符数据时提供了丰富而强大的功能。...joined_str = " ".join(list7)print(joined_str) # 输出：Hello World!startswith(prefix)：判断字符串是否以指定的前缀开始。...count = str10.count("o")print(count) # 输出：2isdigit()：判断字符串是否只包含数字字符。...检查字符串是否只包含字母和数字字符 isalpha() 检查字符串是否只包含字母字符 isdecimal()...检查字符串是否只包含十进制数字字符 isdigit() 检查字符串是否只包含数字字符 isidentifier()

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干货|MySQL增、删、改查性能优化的10个小技巧

页合并：注意：在InnoDB中，当删除一个记录时，实际上记录并没有被物理删除，知识记录被标记(flaged)为删除，并且它的空间变得允许被其他记录声明使用。... 4、Count优化这个话题已经是老生常谈了，但是总有人争论不休，其实，最优权威的是官方的说法，官方是推荐使用count(*)而不是其他，下面来认识各种count用法的一个区别。 ...count(主键)：主键不可能为NULL,InnoDB会遍历全表、将每行的主键ID取出来，返回给服务层进行累计操作，无需判断是否为NULL。...count(列)：统计字段值不为NULL的条数。统计逻辑：没有not null约束，idb引擎会遍历全表的每一行的字段值取出来，返回给服务层，服务层会判断是否为null，不为null则进行累加。...推荐使用：count(*) Update语句优化更新数据时where条件一定要使用索引字段，否则就会从行锁升级为表锁，并发情况下，性能降低。

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程序员必须掌握的MySQL优化指南（下）

分区的限制和缺点：一个表最多只能有 1024 个分区。如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来。分区表无法使用外键约束。 NULL 值会使分区过滤无效。...HASH 分区：基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含 MySQL 中有效的、产生非负整数值的任何表达式。...如果数据有明显的热点，而且除了这部分数据，其他数据很少被访问到，那么可以将热点数据单独放在一个分区，让这个分区的数据能够有机会都缓存在内存中，查询时只访问一个很小的分区表，能够有效使用索引和缓存。...垂直分表是对数据表进行垂直拆分的一种方式，常见的是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联。...比如原始的用户表是：垂直拆分后是：垂直拆分的优点是：可以使得行数据变小，一个数据块(Block)就能存放更多的数据，在查询时就会减少 I/O 次数(每次查询时读取的 Block 就少)。

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SQL优化完整详解

索引字段不是复合索引的前缀索引例如在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致...对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。...NAME字段上的索引，因此，在对SALE_DATE进行排序时将不再使用索引。...当使用常量等值查询，显示const，当关联查询时，会显示相应关联表的关联字段如果查询条件使用了表达式、函数，或者条件列发生内部隐式转换，可能显示为func 其他情况null 9...但是，使用本节中讲述的SQL语句，你可以绕过这两个问题。　　例如，假设你想从一个表中删除一个字段。使用SELECT INTO语句，你可以创建该表的一个拷贝，但不包含要删除的字段。

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Python基础篇 list

all() 核查列表元素是否完全相同 1In [11]: # 使用 all() 核查列表元素是否完全相同 2 ...: result = False; 3 ...: if len(listOfStrings...count() 核查列表元素是否完全相同 1In [12]: # 使用 count() 核查列表元素是否完全相同 2 ...: result = False; 3 ...: if len...set 核查列表元素是否完全相同 1In [13]: # 使用集合 set 核查列表元素是否完全相同 2 ...: result = len(set(listOfStrings)) == 1 3...fullStr) 4Joined String : This,is,a,sample,program 使用 str.join() 将包含数字的列表元素转换为字符串，','作为分隔符 1In [26]...: # 使用 str.join() 将包含数字的列表元素转换为字符串，','作为分隔符 2 ...: mixList = ["This" , "is", "a", "sample", 44, 55

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MySQL索引管理优化详述

1、整合DDL语句在将索引添加到MySQL表的过程中，一个很重要的问题就是DDL语句时阻塞性，把多条alter语句整合成一条SQL语句时一种简单的优化改进。...test (id int unsinged not null, first_name varchar(30) not null, last_name varchar(30) not null, joined...当一个给定索引的最左边部分被包含在其他索引中时也会产生重复索引。...3、删除不用的索引除了重复索引没有被使用到之外，还有其他索引可能也没有被用到，这些索引和重复索引一样会影响性能。...4、监控无效的索引当定义多列索引时，一定要注意确定所指定的每一列是否真的有效，可以通过分析指定表上的所有SQL语句的key_len列来找到那些可能包含没有使用到的列的索引。

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数据库查询优化的一般步骤_sql创建数据库失败

具体如下： 1、使⽤ EXPLAIN 分析 SQL 语句是否合理使⽤ EXPLAIN 判断 SQL 语句是否合理使用索引，尽量避免 extra 列出现：Using File Sort、Using Temporary...这样能减少不必要的消耗（CPU、IO、内存、网络带宽），增加使用覆盖索引的可能性；当表结构发生改变时，表结构变更对前端程序基本无影响。...在日常中你会发现全模糊匹配的查询，由于 MySQL 的索引是 B+ 树结构，所以当查询条件为全模糊时，例如 %AB%、%AB，索引无法使用，这时需要通过添加其他选择度高的列或者条件作为一种补充，从而加快查询速度...12、范围查询在对字符串类型的索引进行大于运算时，会导致全表扫描。所以应改为区间between区间范围运算。...13、order by/group by 另外 order by/group by 的 SQL 涉及排序，尽量在索引中包含排序字段，并让排序字段的排序顺序与索引列中的顺序相同，这样可以避免排序或减少排序次数

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