SQL 连接子句类似于关系代数中的连接操作。它将关系数据库中一个或多个表中的列组合起来，创建一组可以保存为表或按原样使用的集合。JOIN是一种通过使用每个表通用的值来组合来自一个或多个表的列的方法。JOINS是一项关键技能，也是一个常见的面试问题，可帮助您完成复杂数据库的大量工作。能够精确地操作 JOIN 查询将为您带来额外的优势。
数据库SQL语句中 查询选修了全部课程的学生的学号和姓名查询选修了全部课程的学生姓名。
以前的文章Python小案例（五）循环判断进行分组介绍了如何使用python解决循环判断的问题。现在重新回顾一下这个问题背景：有一列按照某规则排序后的产品，想打包进行组合售卖。要求按顺序进行价格累积，当价格累积超过2000后，需要从下一个产品重新开始打包。
SELECT语句执行从IRIS数据库检索数据的查询。 在其最简单的形式中，它从单个表的一个或多个列(字段)中检索数据。 列由select-item列表指定，表由FROM table-ref子句指定，WHERE子句可选地提供一个或多个限制条件，选择哪些行返回它们的列值。
可选DISTINCT子句出现在SELECT关键字之后、可选TOP子句和第一个SELECT-ITEM之前。
本文整理自美团技术沙龙第75期的主题分享《美团数据库攻防演练建设实践》，系超大规模数据库集群保稳系列（内含4个议题的PPT及视频）的第4篇文章。
下表（stock）记录了某指数过去一段时间的收盘价，我们要从这张表中找出收盘价持续上涨的日期。
上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。
自连接与子查询是SQL中非常重要的两项技术，自连接是针对相同的表的联结方法，是SQL语言面向集合编程思想的集中体现，而子查询有很多变式，关联子查询技术是在实际中进行行与行之间的比较时非常重要的方法，特别是与自连接相结合的自关联子查询。一旦熟练掌握以上两种技术，实际中很多问题便能迎刃而解。
SQL grouping 解决 OLAP 场景总计与小计问题，其语法分为几类，但要解决的是同一个问题：
sql各语句执行顺序概览与讲解 项目实战中的一段sql说明讲解 sql语句中别名的使用 书写sql语句的注意事项 前言
1、select语句可以用回车分隔sql=”select * from article where id=1″和sql=”select * from article where id=1″，都可以得到正确的结果，但有时分开写或许能更明了一点，特别是当sql语句比较长时
◆ 分表分库 上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。 这里先介绍一下真实的业务场景，而后依次介绍拆分存储时如何进行技术选型、分表分库的实现思路是什么，以及分表分库存在哪些不足。 接下来进入业务场景介绍。 ◆ 业务场景：亿级订单数据如何实现快速读写 这次项目的对象是电商系统。该系统中大数据量的实体有两个：用户和订单。每个实体涵盖的数据量见表3-1。 表3-1 数据量 某天，领导召集IT部门人员开会，说：“根据市场
ORM框架的一个不可或缺的功能就是根据实体类，生成操作数据库的SQL语句，这其中，最难处理的就是那些复杂的SQL条件比较语句。比如，有下面这样一个SQL语句： SELECT [id],[BankCode],[CityCode],[FundCode],[FundName],[FundReviews],[EndDagte],[addDate] FROM [FundReviews] WHERE ( ([CityCode]=@CP1 OR [BankCode]=@CP2)
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概念 1.普通索引：最基本的索引，它没有任何限制 2.唯一索引：索引列的值必须唯一，且不能为空，如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。 3.主键索引：特殊的索引，唯一的标识一条记录，不能为空，一般用primary key来约束。 4.联合索引：在多个字段上建立索引，能够加速查询到速度 5.Union：对两个结果集进行并集操作，不包括重复的行，同时进行默认规则排序 6.Union all：对两个结果集进行并集操作，包括重复行，不进行排序
分组查询是一种 SQL 查询技术，通过使用 GROUP BY 子句，将具有相同值的数据行分组在一起，然后对每个组应用聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG等）。这允许在数据集中执行汇总和统计操作，以便更清晰地理解和分析数据的特征。分组查询常用于对大量数据进行聚合和摘要，提供有关数据分布和特征的洞察。
SQL通常在不同的表之间进行连接运算，但是也可以在相同的表中进行运算。macOS中连接数据库：
本文的重点是在合并和连接操作方面比较Pandas和SQL。Pandas是一个用于Python的数据分析和操作库。SQL是一种用于管理关系数据库中的数据的编程语言。两者都使用带标签的行和列的表格数据。
我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用. 受到R语言和Python中数据框架的启发, Spark中的DataFrames公开了一个类似当前数据科学家已经熟悉的单节点数据工具的API. 我们知道, 统计是日常数据科学的重要组成部分. 我们很高兴地宣布在即将到来的1.4版本中增加对统计和数学函数的支持.
了解如何使用 SELECT、FROM、JOIN、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY、OFFSET 和 FETCH 使用 SQL 检索数据。
一个 数据库管理系统 （DBMS）是一个软件应用程序与用户，应用程序和数据库本身交互，以捕获和分析数据。
位图索引是一种特殊类型的索引，它使用一系列位串来表示与给定索引数据值相对应的一组ID值。
之前一个朋友面试测试开发岗位，面试官问了这个问题，朋友觉得自己没有很好回答这个问题，面试结束之后找到我，我只能帮他总结成这样了，希望能够帮助到那位朋友。
1.FROM 执行笛卡尔积 FROM 才是 SQL 语句执行的第一步，并非 SELECT 。对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积(交叉联接），生成虚拟表VT1，获取不同数据源的数据集。
以前在工作中主要写Spark SQL相关的代码，对于RDD的学习有些疏漏。本周工作中学习了一些简单的RDD的知识，主要是关于RDD分区相关的内容。下面的内容都是自己亲身实践所得，如果有错误的地方，还希望大家批评指正。
问题 一般我们在Django程序中查询数据库操作都是在QuerySet里进行进行，例如下面代码: >>> q1 = Entry.objects.filter(headline__startswith="What") >>> q2 = q1.exclude(pub_date__gte=datetime.date.today()) >>> q3 = q1.filter(pub_date__gte=datetime.date.today()) 或者将其组合起来，例如: >>>q1 = Entry.objects.
陈焕生 Oracle Real-World Performance Group 成员，senior performance engineer，专注于 OLTP、OLAP 系统 在 Exadata 平台和 In-Memory 特性上的最佳实践。个人博客 http://dbsid.com 。 Oracle 的并行执行 Oracle 的并行执行是一种分而治之的方法. 执行一个 SQL 时, 分配多个并行进程同时执行数据扫描,连接以及聚合等操作, 使用更多的资源, 得到更快的 SQL 响应时间。并行执行是充分
持久化类可以定义一个或多个索引；其他数据结构用于提高操作(如排序或条件搜索)的效率。InterSystems SQL在执行查询时使用这些索引。InterSystems IRIS对象和SQL在执行INSERT、UPDATE和DELETE操作时自动维护索引内的正确值。
在笔者之前一篇介绍策略模式案例II-看DBRider如何导入数据的文章中有提到为了支持某些操作的组合，在这个策略模式中还混合使用了组合模式。 首先还是通过策略模式来看一下类图。
最近线上遇到一个问题，后台一个查询把服务给整挂了，然后找了dba看了下sql慢查询，我们explain一下结果。
以上是示例底表，共有 8 条数据，城市1、城市2 两个城市，下面各有地区1～4，每条数据都有该数据的人口数。
我们之所以常常把 DB 等价位 DBMS，是因为我们使用 DBMS 来访问 DB，DB 对我们来说是透明的。
1、行列转换： decode(条件,值1,返回值1,值2,返回值2,...值n,返回值n,缺省值); select decode(sign(变量1-变量2),-1,变量1,变量2) from dual; --取较小值 sign()函数根据某个值是0、正数还是负数，分别返回0、1、-1 例如: 变量1=10，变量2=20 则sign(变量1-变量2)返回-1，decode解码结果为“变量1”，达到了取较小值的目的。 举例：查询emp表中的每个部门的人数？ SELECT sum(deco
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。 一、TempDB是什么? 1.TempDB是一个系
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。 一、TempDB是什么? 1.TempDB是一个系统数据库。从SQL Server2000开始就一直存在。
分析 这条语句从 products 表中检索两个列，但不返回所有行，只返回 prod_price 值为 3.49 的行，输出：
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
我们知道索引至关重要，合理的索引使用能够在很大程度上改善数据库的性能。然而很多人都会走入这样一个误区：走索引的SQL语句的性能一定比全表扫描好。真的是这样吗？今天我们将围绕B*Tree索引的使用，解读如何合理地使用索引，以及如何通过正确的索引来提高性能。 影响数据库性能的因素主要有以下几个： DB call Hard Parse+Soft Parse Wait Event I/O 不合理的设计与开发 在以上几个因素中，我认为I/O的问题是最重要的，也是很多数据库最普遍的性能问题。因此SQL优化的核心就是
在工厂方法模式中具体工厂负责生产具体的产品，每一个具体工厂对应一种具体产品，工厂方法也具有唯一性，一般情况下，一个具体工厂中只有一个工厂方法或者一组重载的工厂方法。我们可以想一下，有时候我们需要一个工厂可以提供多个产品对象，而不是单一的产品对象，即产品族。 这个时候我们就需要使用抽象工厂模式。 在讲解抽象工厂模式之前，我们需要介绍两个概念： 产品等级结构：产品的继承结构。 产品族：在抽象工厂模式中，产品族（Dough、Sauce）是指由同一个工厂生产的，位于不同产品等级结构中的一组产品。 模式定义 提供一个
这篇博客文章是CDP中Cloudera的运营数据库（OpDB）系列文章的一部分。每篇文章都会详细介绍新功能。从该系列的开头开始，请参阅CDP 中的 Operational Database 。
用户在使用分布式数据库时，最想要的是既能将计算压力均摊到不同的计算节点(CN)，又能将数据尽量散列在不同的存储节点(DN)，让系统的存储压力均摊到不同的DN。对于将计算压力均摊到不同的CN节点，业界的方案一般比较统一，通过负载均衡调度，将业务的请求均匀地调度到不同的CN节点；对于如何将数据打散到DN节点，不同的数据库厂商有不同策略，主要是两种流派：按拆分键Hash分区和按拆分键Range分区，DN节点和分片之间的对应关系是由数据库存储调度器来处理的，一般只要数据能均匀打散到不同的分区，那么DN节点之间的数据基本就是均匀的。如下图所示，左边是表A按照列PK做Hash分区的方式创建4个分区，右边是表A按照列PK的值做Range分区的方式也创建4个分区：
优化器是数据库最核心的功能，也是最复杂的一部分。它负责将用户提交的SQL语句根据各种判断标准，制定出最优的执行计划，并交由执行器来最终执行。优化器算法的好坏、能力的强弱，直接决定了语句的执行效率。笔者也使用了其他诸如MySQL、PostgreSQL、SQLServer等关系型数据库。综合比较来说，Oracle的优化器是功能最强大的。学习SQL优化，从本质来讲就是学习从优化器的角度如何看待SQL，如何制定出更优的执行计划。当然，优化器本身是数据库系统中最复杂的一个部分，本书会就优化器的分类、工作原理等做简单介绍，不会深入细节。
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。
前面的实例介绍了 SELECT 语句的简单应用，即简单查询。在实际应用中，对一个基本表或视图做简单查询是比较少的，大多情况下都要求对数据表进行筛选、分组或排序，这就需要用到高级查询。
位运算想必软件相关专业的同学应该非常清楚。非科班专业出身的也不要着急。今天博主就带着大家一起来回顾一下这些基础知识，同时也会讲位运算在 PHP 实际项目当中的高级运用技巧。
关于之前有人提到的Python如何操控MySQL，其实很简单，以pymysql的库为例。
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。
select * from user order by classid,age DESC
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