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SQL递归查询

递归查询原理 SQL Server递归查询是通过CTE(表表达式)来实现。...至少包含两个查询,第一个查询为定点成员,定点成员只是一个返回有效表查询,用于递归基础或定位点;第二个查询被称为递归成员,使该查询称为递归成员是对CTE名称递归引用是触发。...USE SQL_Road GO CREATE TABLE Company ( 部门ID INT, 父级ID INT, 部门名称 VARCHAR(10) ) INSERT...2、迭代公式是 UNION ALL 下面的查询语句。在查询语句中调用CTE,而查询语句就是CTE组成部分,即 “自己调用自己”,这就是递归真谛所在。...具体结果如下: 以上就是递归查询一些知识介绍了,自己可以动手实验一下,这个一般在面试也经常会考察面试者,希望能帮助到大家~

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sql嵌套查询_sql多表数据嵌套查询

今天纠结了好长时间 , 才解决一个问题 , 问题原因是 求得多条数据, 时间和日期是最大一条数据 先前是以为只要msx 函数就可以解决 , Select * from tableName..., 因为测试时候是一天两条数据, 没有不同日期,所以当日以为是正确 ,然而第二天写入数据了,要取出数据,却发现没有数据, 返回空行, 以为都是代码又有问题 了,找了半天都没有 ,仔细看看了存储过程代码...,发现这样返回数据的确是空。...这个是嵌套查询语句。 先执行是外部查询语句 。 比如说有三条信息.用上面写语句在SQL分析器执行 分析下这样查询 先查找是 日期 , 日期最大是下面两条语句 。 在对比时间 。...分析是这样 查询最大天数是2013-03-18这条数据。第三行。 而时间最带是21:12:21 是第二条数据 这样与结果就是没有交集,为空了。 后来通过 查找课本和询问他人。

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sql联合查询「建议收藏」

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 我们在实际应用,或许会用到关于sql联合查询应用,下面来总结一下联合查询具体应用,做一下记录便于记忆。...首先,通过一个实例来讲一下联合查询(关键词 union) 语法: select ……… union select …….. union ……. select * from empoloyees where...*查询中国用户中男性信息和外国用户中男性用户信息,数据是分别存在两个不同数据表格,且数据字段名不一致* select id, cname ,csex from t_ca where csex...所以我们通过上面的例子可以看出来联合查询应用场景就是: 要查询结果来自于多个表,且多个表没有直接连接关系,但查询信息是一致。...那我们在使用联合查询时需要注意事项都有哪些,一起来看一下: 1、要求多条查询语句查询列数是一致。 2、要求多条查询语句查询每一列类型和顺序最好是对应一致

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MySQL12个SQL编写规范

编写SQL语句良好习惯至关重要,原因如下: 它们提高了查询清晰度和可读性,使其更易于理解、维护和调试。 优化SQL查询可以显著提升查询效率,减少执行时间和资源消耗。...遵循最佳实践可以保障安全性,防止SQL注入攻击,确保敏感数据安全处理。 保持SQL编写一致性,有助于团队成员之间有效协作,并支持数据库系统扩展,以应对日益增长数据量和用户访问。1....在SQL查询中使用LIMIT 1可以提高效率,因为它在找到第一个匹配项后停止查询执行,避免了不必要表扫描。...先在测试环境验证SQL在执行任何SQL之前,先在测试环境验证一次,然后再到生产环境执行;这是因为:安全性:避免直接在生产环境执行可能影响数据完整性和安全性SQL语句。...性能评估:测试环境可以模拟生产环境数据量和使用情况,评估SQL语句性能,确保其在生产环境效率。

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何在keras添加自己优化器(adam等)

2、找到keras在tensorflow下根目录 需要特别注意是找到keras在tensorflow下根目录而不是找到keras根目录。...一般来说,完成tensorflow以及keras配置后即可在tensorflow目录下python目录中找到keras目录,以GPU为例keras在tensorflow下根目录为C:\ProgramData...找到optimizers.pyadam等优化器类并在后面添加自己优化器类 以本文来说,我在第718行添加如下代码 @tf_export('keras.optimizers.adamsss') class...# 传入优化器名称: 默认参数将被采用 model.compile(loss=’mean_squared_error’, optimizer=’sgd’) 以上这篇如何在keras添加自己优化器...(adam等)就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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SQL连接查询与嵌套查询「建议收藏」

很显然,需要用连接查询,学生情况存放在student表,学生选课情况存放在Study表,所以查询实际涉及Student和Study这两个表。...自然连接:在等值连接把目标重复属性列去掉连接查询 下面考虑用自然连接实现上述例子: SELECT Student.Sno,SName,SSex,Sdept,Cno,GradeFROM Student...,StudyWHERE Student.Sno=Study.Sno 结果: 自身连接查询:当查询结果涉及同一个表两个或以上列时,考虑用自身连接查询 例2:查询每一门课间接先行课(即先行课...查询结果: 外连接查询: 分为左外连接,右外连接, 左外连接:根据左表记录,在被连接右表找出符合条件记录与之匹配,找不到匹配,用null填充 右连接:根据右表记录,在被连接左表找出符合条件记录与之匹配...这里涉及到两门课程,都来自Course表,涉及到同一个表两个或以上元祖,考虑子查询用自身连,子查询根据课程号返回学号,父查询再根据学号查询姓名。

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SQL92、SQL99多表连接查询区别

SQL99多表连接查询 1. cross join(交叉连接) 交叉连接会产生一个笛卡尔积 select * from emp cross join dept; 在笛卡尔积, 有很多数据是无意义...外连接 外连接除了能显示满足连接条件数据以外, 还用于显示不 满足连接条件数据 左外连接 left [outer] join, 表示左外连接, 可以显示左表不满足 连接条件数据 select...=d.deptno; 全外连接 full [outer] join, 表示全外连接, 可以显示左右两表不满足连接条件数据 select e1.empno, e1.ename, e2.empno..., e2.ename from emp e1 full join emp e2 on e1.mgr=e2.empno order by e1.empno; 自连接 自连接是发生在同一个表格连接...on e1.mgr=e2.empno order by e1.empno; b) 查询所有员工编号, 姓名和领导编号及姓名, 并显示 没有领导员工信息 select e1.empno, e1

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sql连接查询on筛选与where筛选区别

sql查询这个东西, 要说它简单, 可以很简单, 通常情况下只需使用增删查改配合编程语言逻辑表达能力,就能实现所有功能。 但是增删查改并不能代表sql语句所有, 完整sql功能会另人望而生畏。...在连接查询语法,另人迷惑首当其冲就要属on筛选和where筛选区别了, 在我们编写查询时候, 筛选条件放置不管是在on后面还是where后面, 查出来结果总是一样, 既然如此,那为什么还要多此一举让...sql连接查询分为3种, cross join,inner join,和outer join , 在 cross join和inner join,筛选条件放在on后面还是where后面是没区别的...,极端一点,在编写这两种连接查询时候,只用on不使用where也没有什么问题。...通过上面的讲解,已经能反应出在outer join筛选条件在on中和where区别,开发人员如能详细了解之中差别,能规避很多在编写sql过程中出现莫名其妙错误。

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mysql查询计划及sql语句性能分析

mysql可以使用explain这个关键字来获取(查询sql语句查询执行计划。...explain sql语句 explain select * from employee; explain执行计划输出各个列详解 id 描述:select查询序列号,包含一组数字,该组数字表示查询执行...select_type列值主要有以下6种情况: ①、SIMPLE:简单select查询查询不包含子查询或者UNION ②、PRIMARY:查询若包含任何复杂查询,那么最外层查询则被标记为...possible_keys **描述:**表示这张表可能会用到索引(一个或多个),查询涉及到字段上若存在索引,则该索引将被列出,但不一定被查询实际使用到,可能自己创建了4个索引,在实际执行sql查询时候...)来综合判断) ⑤、Using join buffer(Block Nested Loop):在连接查询执行过程,当sql查询语句不能有效利用索引加快访问速度,mysql选择退而求其次,一般会为其分配一块名叫

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谈谈SQL查询回表对性能影响

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表扫描,不过速度确实太慢了,直观感受,全表扫描不至于这么慢!...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...要想搞清楚缘由,你需要理解本例 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...不过就算知道这些还是不足以解释为什么在本例全表扫描反而快,实际上这是因为当使用索引时候,除非使用了 covering index,否则一旦索引定位到数据地址后,这里会有一个「回表」操作,形象一点来说...,就是返回原始表对应行数据,以便引擎进行再次过滤(比如本例 like 运算),一旦回表操作过于频繁,那么性能无疑将急剧下降,全表扫描没有这个问题,因为它就没用索引,所以不存在所谓「回表」操作。

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批量in查询可能会导致sql注入问题

有时间我们在使用in或者or进行查询时,为了加快速度,可能会经常这样来使用sql之间拼接,然后直接导入到一个in,这种查询实际上性能上还是可以, 例如如下: update keyword set...sql注入,例如如果in查询中出现一个关键词为(百度'  )这个单引号在sql中就是比较敏感字符,这就会导致你这条语句执行失败。...但是如果有些特殊情况下,我们系统使我们内部使用,我们也可以是适当使用in或者or查询,但是我们在in()这个括号里面要注意数量问题,这个问题因不同版本in包含量估计都是不一样。...还有一点,我们在一个函数中进行写sql语句时,如果一条sql能够搞定,我们也尽量不要使用第二条,因为数据库打开与关闭是非常耗时操作,所以我们在使用编程语言进行写程序时,要尽量使用我们工具类给我们提供一些类...这样还能够增加代码执行速度。特别是数据量特别大情况下,更要减少一个函数sql语句,尽量使用拼接,减少数据库打开与关闭。

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InnoDB在SQL查询关键功能和优化策略

前言通过上篇文章《MySQL体系结构与SQL执行流程》了解了SQL语句执行流程以及MySQL体系结构「连接器」、「SQL接口」、「解析器」、「优化器」、「执行器」功能以及在整个流程作用。...在MySQL体系结构,存储引擎是负责和磁盘交互,当执行一条SQL语句,最终是通过存储引擎获取结果,不论是查询语句、插入语句还是更新语句,所以存储引擎是用来查询、存储、管理数据。...很显然,当InnoDB收到一个查询SQL请求后会有两个操作:先去内存查找有没有符合条件数据,有,直接将数据返回给执行器。...如果内存符合条件数据,此时需要去磁盘查找并加载到内存,然后将数据返回给执行器。没错,在查询数据时InnoDB干活就是这么简单。当然,我们还是要深入内部了解一下原理。...InnoDB查询原理InnoDB是怎么找到符合条件数据?引入 Buffer Pool这个问题,我们不得不了解一下内存结构「Buffer Pool」了。

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