相信大家在面试时候也会遇到如何进行查询优化的问题，其中索引相关的策略就是重点考察项，比如怎么设置索引列等。
在 PostgreSQL 中，收集的统计信息分为三类：为一张表收集的统计信息，为一个列收集的统计信息，以及为了一组列收集的统计信息。
很多人对多列索引的理解都不够。一个常见的错误就是，为每个列创建独立的索引，或者按照错误的顺序创建多列索引。
DISTINCT 关键字与 SELECT 语句一起使用，用于去除重复记录，只获取唯一的记录。（去重）
带着这两个问题找答案。接下来，我们先来看一下distinct和group by的基础使用。
转载自：https://www.cnblogs.com/leonlee/p/6042461.html
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关于周一 Eygle 在文章《千头万绪：从一道面试题看数据库性能和安全的方方面面》讲到的 SELECT* FROM girls WHERE age BETWEEN 18 and 24 and boyfriend='no' 这个 SQL，他 从数据库 SQL优化、数据安全、SQL审核、开发规范、IN-Memory 特性方面做了深入的分析。
正确地创建和使用索引是实现高性能查询的基础，本文笔者介绍MySQL中的前缀索引和多列索引。
distinct 用于在查询中返回列的唯一不同值（去重），支持单列或多列去重。在实际应用中，表中的某一列含有重复值很常见，例如员工表的部门列。如果在查询数据时希望得到某列的所有不同值可以使用 distinct 。语法如下：
分组函数（函数的介绍和说明引用http://blog.csdn.net/rex90522/article/details/54910729）
Oracle优化器对于基数值的估算是否准确关系到能否生成最优的执行计划，而基数值估算的准确性又取决于SQL中各个对象的统计信息是否完整、是否能真实反映出对象的数据分布情况。因此使用何种方法收集统计信息是很有讲究的：对于数据倾斜度较大的表需要收集直方图，在此基础上如果有多个列存在相关性，那么多列统计信息（也叫扩展统计信息）收集又是一个更好的选择。
在表中，可能会包含重复值。这并不成问题，不过，有时您也许希望仅仅列出不同（distinct）的值。关键词 distinct用于返回唯一不同的值。 表A： 表B: 1.作用于单列 select d
在表中，可能会包含重复值。这并不成问题，不过，有时您也许希望仅仅列出不同（distinct）的值。关键词 distinct用于返回唯一不同的值。
在MySQL中，索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的。所以没用统一的索引标准，不同存储引擎的索引工作方式并不相同。
存储引擎：MySQL中的数据、索引以及其他对象是如何存储的，是一套文件系统的实现。
注：如果distinct后面接了多列数据，那就会对后面所有列名的组合进行去重 ，而且，如果两列表长度不一致，会报错。
联合查询是多表查询的一种方式，在保证多个SELETE语句的查询字段数相同的情况下，合并多个查询的结果
在MySQL中，有时候我们需要从表中检索唯一的、不重复的数据。这时，我们可以使用DISTINCT关键字来过滤掉重复的数据行。在本文中，我们将深入探讨MySQL中DISTINCT的用法以及如何在查询中使用它来得到不重复的结果集。
之前听大佬讲过 ALL VALUES DISTINCT 的区别，一直懵懵懂懂。通过学习，今天终于算是“搞懂”了。
Oracle Database 12c中加入了Data Redaction作为一个新的安全特性。（实际在11g的官方Database Advanced Security Administrator's
其中CASCADE和RESTRICT两者必选其一。选择了CASCADE表示在删除模式的同时把该模式中所有的数据库对象全部一起删除。选择了RESTRICT表示如果该模式中已经定义了下属的数据库对象（如表、视图等），则拒绝该删除语句的执行。
在SQL（Structured Query Language）中，DISTINCT关键字是一个强大的工具，用于查询去重。它允许我们从数据库中获取唯一（不重复）的记录，而不考虑其他列的值。本文将深入探讨SQL中的DISTINCT关键字，包括其语法、用途和示例。
就我个人而言，我发现真正有用的是思考如何在SQL中操作数据，然后在Pandas中复制它。所以如果你想更加精通Pandas，我强烈建议你也采用这种方法。
数据库，简单来说是本身可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。
版权声明：本文为吴孔云博客原创文章，转载请注明出处并带上链接，谢谢。 https://blog.csdn.net/wkyseo/article/details/52296732
1.mysql的索引工作类似一本书的目录部分,想找某个特定主题,先查找书的目录部分,找到对应的页码 2.ORM工具只能生成基本的合法的查询 3.索引是在存储引擎层实现的,不是服务器层 4.B-tree就是指的B树,多叉平衡查找树,很多存储引擎使用的b+树,降低磁盘I/O操作,将随机i/o变成顺序i/o 5.b树意味着所有的值是按顺序存储的,每个叶子页到根的距离相同,叶子页存储了指向下一个叶子页的指针 6.存储引擎不需要全表扫描,从索引的根节点开始进行搜索 7.b树索引还可以用于order by和group by 操作 8.只有memory引擎显式支持哈希索引,只支持等值比较=查询速度非常快 9.在b树基础上创造伪哈希索引,自定义个哈希函数加个字段存储,查询语句类似:select * from test where crc_32('haha') and content='haha' 10.三星评价系统:一星 索引将相关记录放一起;二星 数据顺序和查找顺序一致;三星 索引中包含了全部查询列 11.扩展:增加个元数据信息表,例如"哪个用户的信息存储在哪个表中"
聚合函数是一类在数据库中用于对多个行进行计算并返回单个结果的函数。它们能够对数据进行汇总、统计和计算，常用于提取有关数据集的摘要信息。聚合函数在 SQL 查询中广泛应用，包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。
第1章数据库和SQL 1.SQL书写的基本规则 SQL分句以分号结尾 SQL语句不区分大小写 创建数据库 CREATE DATABASE shop; 创建表 USE shop; CREATE TABLE shoin( product_id CHAR(4) NOT NULL COMMENT "商品id", product_name VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT "商品名称", product_cate VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT "商品分类",
笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。
最近博主看完了《SQL进阶教程》这本书，看完后给博主打开了SQL世界的新大门，对于 SQL 的理解不在局限于以前的常规用法。借用其他读者的评论，
生产上为了高效地查询数据库中的数据，我们常常会给表中的字段添加索引，大家是否有考虑过如何添加索引才能使索引更高效，考虑如下问题
索引时一种特殊的数据结构，类似于图书的目录，它能够极大地提升数据库的查询效率。如果没有索引，在查询数据时必须扫描表中的所有记录才能找出符合条件的记录，这种全表扫描的查询效率非常低。
浏览器中打开链接：http://www.itsoku.com/article/209
#path可修改为绝对或者相对路径 log-slow-queries=slow-log-path #l查询时间超过2s记录 long_query_time=2 #没有使用索引的查询记录 log-queries-not-using-indexes
之前的一篇《MySQL索引底层数据结构及原理深入分析》很受读者欢迎，成功地帮大家揭开了索引的神秘面纱，有读者留言说分不清各种索引的概念，希望能讲一下。确实，数据库中索引种类很多，如聚集索引、复合索引、二级索引、唯一索引...你是不是也搞得不是太清楚，那么今天就带大家一起看下索引的分类及相关概念。
索引分类 从数据结构角度可分为B+树索引、哈希索引、以及全文（FULLTEXT）索引（现在MyISAM和InnoDB引擎都支持）和R-Tree索引（用于对GIS数据类型创建SPATIAL索引）；
数据操作语言：去除重复记录 结果集中的重复记录 假如我们要查询员工表有多少种职业，写出来的 SQL 语句如下： 📷 去除重复记录 如果我们需要去除重复的数据，可以使用 DISTINCT 关键字来实现 SELECT DISTINCT 字段 FROM ......; 📷 SELECT job FROM t_emp; SELECT DISTINCT job FROM t_emp; 注意事项 使用 DISTINCT 的 SELECT 子句中只能查询一列数据，如果查询多列，去除重复记录就会失效。 📷 DISTIN
NULL值是关系数据库系统布尔型(true,false,unknown)中比较特殊类型的一种值，通常称为UNKNOWN或空值，即是未知的，不确定的。由于 NULL存在着无数的可能，因此NULL值也不等于NULL值，所以与NULL值相关的操作同样都为NULL值。正是基于这样一个特性，对于NULL值列上的B 树索引导致了is null/is not null不走索引的情形，下面描述了NULL值与索引以及索引NULL列上的执行计划，如何使得NULL值走索引的情形。 注：本文仅仅讨论的是B树索引上的NULL值，位图索引不在此范围之内。 一、null值与索引的关系
我们遇到的最容易引起困惑的问题就是索引列的顺序。正确的顺序依赖于使用该索引的查询，并且同时需要考虑如何更好地满足排序和分组的需要（顺便说明，本节内容适用于B-Tree索引；哈希或者其他类型的索引并不会像B-Tree索引一样按顺序存储数据）。 在一个多列B-Tree索引中，索引列的顺序意味着索引首先按照最左列进行排序，其次是第二列，等等。所以，索引可以按照升序或者降序进行扫描，以满足精确符合列顺序的ORDER BY、GROUP BY和DISTINCT等子句的查询需求。 所以多列索引的顺序至关重要。在“三星索引”系统中，列顺序也决定了一个索引是否能够成为一个真正的“三星索引”。 对于如何选择索引的列顺序有一个经验法则：将选择性最高的列放到索引最前列。这个建议有用吗？在某些场景可能有帮助，但通常不如避免随机IO和排序那么重要，考虑问题需要更全面（场景不同则选择不同，没有一个放之四海皆准的法则。这里只是说明，这个经验法则可能没有你想象的重要）。 当不需要考虑排序和分组时，将选择性最高的列放在前面通常是很好的。这时候索引的作用只是用于优化WHERE条件的查找。在这种情况下，这样设计的索引确实能够最快地过滤出需要的行，对于WHERE子句中只使用了索引部分前缀列的查询来说选择性也更高。然而，性能不只是依赖于所有索引列的选择性(整体基数)，也和查询条件的具体值有关，也就是和值的分布有关。这和选择前缀的长度需要考虑的地方一样。可能需要根据那些运行频率最高的查询来调整索引列的顺序，让这种情况下索引的选择性最高。
● 1行注释 书写在“--”之后，只能写在同一行。 ● 多行注释 书写在“/*”和“*/”之间，可以跨多行。
多表查询是指基于两个和两个以上的表查询.在实际应用中,查询单个表可能不能满足你的需求.
[INNER | LEFT |RIGHT] JOIN table_2 ON conditions
完全的范式和反范式是不存在的，在实际操作中建议混用这两种策略，可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
提起"唯一值"，想到的就是distinct。distinct关键字可以过滤多余的重复记录只保留一条。
一、SQL数据查询的一般格式 数据查询是数据库的核心操作。SQL提供了SELECT语句进行数据查询，其一般格式为： SELECT [ALL | DISTINCT]<目标列表达式>[,<目标列表达式>]··· FROM<表名或视图名>[,<表名或视图名>···] | (SELECT语句>)[AS]<别名> [WHERE<条件表达式>] [GROUP BY<列名1>[HAVING<条件表达式>]] [ORDER BY<列名2>[ASC | DESC]]; 整个SELECT语句的含义是，根据WHERE子句的条件表
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