要求 对于测试数据,要求查询结果为: 张三程序员,系统管理员,网络管理员 李四项目经理,系统分析员 这种结构的结果。
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。
Data Frame一般被翻译为数据框,感觉就像是R中的表,由行和列组成,与Matrix不同的是,每个列可以是不同的数据类型,而Matrix是必须相同的。
SQL 拥有很多可用于计数和计算的内建函数。大致分为两类:SQL Aggregate 函数计算从列中取得的值,返回一个单一的值。SQL Scalar 函数基于输入值,返回一个单一的值。
先贴蓝色神秘串:http://blog.jobbole.com/55086/#article-comment
FROM子句指定在SELECT语句中查询数据的一个或多个表(或视图或子查询)。 如果没有查询表数据,则FROM子句是可选的,如下所述。
简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和WHERE子句。它们分别说明所查询列、查询的表或视图、以及搜索条件等。
最近在看《SQL注入攻击与防御》这本书,看了之后感觉自己之前的视野和格局还是太小了些。SQLi的应用特别广泛,多种web数据库不说,移动安卓端也存在通用的SQLi。而从语言的角度来看~PHP/JAVA/PYTHON/C#等等~都可以与SQLi联系起来,由语言特性而衍生的SQLi种类。最近还听说Javascript也能写后端了,着实把我高兴坏了,看来PHP这“世界上最好的语言”的称号,要换主了~ 同是弱类型语言,这俩哥们怕是要一绝“高低”。
参考 http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51926530
在分析查询性能时,考虑EXPLAIN关键字同样很管用。EXPLAIN关键字一般放在SELECT查询语句的前面,用于描述MySQL如何执行查询操作、以及MySQL成功返回结果集需要执行的行数。explain 可以帮助我们分析 select 语句,让我们知道查询效率低下的原因,从而改进我们查询,让查询优化器能够更好的工作,可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
本页包含了由 Python 生成的Query构造的文档,多年来这是与 SQLAlchemy ORM 一起使用时的唯一 SQL 接口。从版本 2.0 开始,现在采用的是全新的工作方式,其中与 Core 相同的select()构造对 ORM 同样有效,为构建查询提供了一致的接口。
这期就进入正题,一个SQL 语句撰写出来是怎么开始工作的,也就是查询的过程 query processing ,这里从几个步骤入手
LogicalPlan的父类QueryPlan主要分为六个模块: – 输入输出 涉及QueryPlan内属性相关的输入输出 – 基本属性 QueryPlan内的基本属性 – 字符串 主要用于打印QueryPlan的树形结构信息 – 规范化 类似Expression中的规范化 – 表达式操作 – 约束 本质上也是数据过滤条件的一种,同样是表达式类型。通过显式的过滤条件推导约束
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star!star!star!
SIMPLE(simple):简单SELECT(不使用UNION或子查询)。 PRIMARY(primary):子查询中最外层查询,查询中若包含任何复杂的子部分,最外层的select被标记为PRIMARY。 UNION(union):UNION中的第二个或后面的SELECT语句。 DEPENDENT UNION(dependent union):UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询。 UNION RESULT(union result):UNION的结果,union语句中第二个select开始后面所有select。 SUBQUERY(subquery):子查询中的第一个SELECT,结果不依赖于外部查询。 DEPENDENT SUBQUERY(dependent subquery):子查询中的第一个SELECT,依赖于外部查询。 DERIVED(derived):派生表的SELECT (FROM子句的子查询)。 UNCACHEABLE SUBQUERY(uncacheable subquery):(一个子查询的结果不能被缓存,必须重新评估外链接的第一行)
一条查询语句在经过MySQL查询优化器的各种基于成本和规则的优化会后生成一个所谓的执行计划,这个执行计划展示了接下来具体执行查询的方式,比如多表连接的顺序是什么,对于每个表采用什么访问方法来具体执行查询等等。设计MySQL的大叔贴心的为我们提供了EXPLAIN语句来帮助我们查看某个查询语句的具体执行计划,本章的内容就是为了帮助大家看懂EXPLAIN语句的各个输出项都是干嘛使的,从而可以有针对性的提升我们查询语句的性能。
有以下数据集C,表查询结果如下图所示,设置该表为表:test_month_amount。
今天给大家再次分享一篇硬核内容,那就是黑客常用的SQL注入绕过技术,还是那句话:我们学渗透技术不是为了攻击别人的系统,而是了解黑客常用的渗透技能,以此来修复我们自己系统中的漏洞,使我们的系统更加健壮,更加安全。
要将来自多个表的数据组织到一起,就像将一个结果集叠加到另外一个上面一样。 这些表不必有相同的关键字,但是他们对应列的数据类型必须相同。
分页查询是最常用的场景之一,但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句,一般 DBA 想到的办法是在 type, name, create_time 字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引,性能迅速提升。
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录,查询涉及到的字段上若存在索引,则该索引将被列出,但不一定被查询使用(该查询可以利用的索引,如果没有任何索引显示 null)
先看看具体有哪些字段: mysql> EXPLAIN SELECT 1; 其实除了以SELECT开头的查询语句,其余的DELETE、INSERT、REPLACE以及UPDATE语句前边都可以加上EXPLAIN这个词儿,用来查看这些语句的执行计划 建两张测试表: CREATE TABLE t1 ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, key1 VARCHAR(100), key2 VARCHAR(100), key3 VARCHAR(100),
比如,存储字符串“101”,对于char(10),表示你存储的字符将占10个字节(包括7个空字符),在数据库中它是以空格占位的,而同样的varchar2(10)则只占用3个字节的长度,10只是最大值,当你存储的字符小于10时,按实际长度存储。
Oracle里的查询转换,有称为查询改写,指oracle在执行目标sql时可能会做等价改写,目的是为了更高效的执行目标sql在10g及其以后的版本中,oracle会对某些类型的查询转换(比如子查询展开、复杂视图合并等)计算成本,oracle会分别计算查询转换后的等价改写的sql的成本和原始sql的成本,如果改写后的sql的成本低于原始sql的成本,oracle才会对目标sql执行查询转换。
前些天在网上冲浪的时候看到一个案例咨询,问说世界500强的数据分析要不要去,评论区一片爆炸:“楼主能分享一下文科生怎么转行做数据分析吗??”、“SQL、python这些学起来好痛苦!”我看着屏幕苦笑,数据分析岗位现在的热门程度如果要形容的话,基本就是随便抓一个微博网友都知道这个岗位了。
在日常工作中,我们会有时会开慢查询去记录一些执行时间比较久的SQL语句,找出这些SQL语句并不意味着完事了,些时我们常常用到explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划,查看该SQL语句有没有使用上了索引,有没有做全表扫描,这都可以通过explain命令来查看。所以我们深入了解MySQL的基于开销的优化器,还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节,以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
sql可以查询、从数据库取出数据、插入、更新、删除、创建新的数据库、创建新表、创建存储过程、创建视图、设置表视图和存储过程的权限。
select查询的序列号,包含一组数字,表示查询中执行select子句或者操作表的顺序 id号分为三种情况: 1、如果id相同,那么执行顺序从上到下 2、如果id不同,如果是子查询,id的序号会递增,id值越大优先级越高,越先被执行 3、id相同和不同的,同时存在:相同的可以认为是一组,从上往下顺序执行,在所有组中,id值越大,优先级越高,越先执行
笛卡尔积就是得到了一个更大的表. 列数就是原来两个表列数的之和. 行数就是原来两个表行数之乘.
Oracle查询转换初探 作者:邱大龙 概述 Oracle查询转换器的作用是把原始sql重写为语义相同的语句,目的是为了获得更高效的sql。 查询转换主要有四种技术:子查询展开,视图合并,谓词推入,星型转换。 了解查询转换是掌握SQL优化的基础,本文将对这四种技术做一些简单的介绍。 子查询展开 子查询展开是指优化器不再把子查询作为独立的单元处理,而是转换成等价的join方式。转换有两种方式:一是将子查询的结果集作为视图,与外层表或视图做join;二是将子查询中的表或视图拆出
作者:程序员追风 链接:https://juejin.im/post/5dd15451e51d453b3d3d4329
SQL语言有40多年的历史,从它被应用至今几乎无处不在。我们消费的每一笔支付记录,收集的每一条用户信息,发出去的每一条消息,都会使用数据库或与其相关的产品来存储,而操纵数据库的语言正是 SQL !
CoGroup 表示联合分组,将两个不同的DataStream联合起来,在相同的窗口内按照相同的key分组处理,先通过一个demo了解其使用方式:
Explain查看查询计划主要包含如下信息列:查询id、查询类型、查询表、扫描访问类型、查询可能选用的索引、查询实际使用索引、mysql决定使用索引长度、ref 显示哪个字段或常数与key一起被使用、估算扫描行数、额外重要信息。--重点关注加粗部分。
如上一个SQL语句,发送到MySQL服务器之后,会做什么,如何识别上边语句并返回结果?下面我们来详细说明这个过程。
hive强大之处不要求数据转换成特定的格式,而是利用hadoop本身InputFormat API来从不同的数据源读取数据,同样地使用OutputFormat API将数据写成不同的格式。所以对于不同的数据源,或者写出不同的格式就需要不同的对应的InputFormat和OutputFormat类的实现。以stored as textFile为例,其在底层java API中表现是输入InputFormat格式:TextInputFormat以及输出OutputFormat格式:HiveIgnoreKeyTextOutputFormat。这里InputFormat中定义了如何对数据源文本进行读取划分,以及如何将切片分割成记录存入表中。而OutputFormat定义了如何将这些切片写回到文件里或者直接在控制台输出。
关于sql解析的一些概述: 因为最近在研究如何将oracle的sql语句迁移到hive上去,前期是准备写一些udf函数去弥补hive缺失oracle函数的遗憾, 其次会使用python开始开发一套轮子去实现转换。目前是实现了DDL建表语句的迁移,之后会慢慢不上DML的迁移。 目前的整体架构和一般的sql解析引擎无异,有如下几个部分: Catalog:这部分相当于字典表,使用了pyhs2去检查hive是否存在这张表,后续的话,应该也会利用pyhs2直接建表。 DDL_parser:现在只是实现了建表语句的互换 sql_parser:打算是正常的select语句,不支持insert语句。解析关键字,生成一棵树。主要是对oracle语句和hive语句的join做出处理,变成一个逻辑执行计划。 analyzer:将逻辑执行计划,重新组装成hive sql语句。 具体细节如下: 逻辑执行计划主要是树的数据结构,分为三种节点: 一元节点:主要是存放Project,Sort,Limit,Filter这四种操作。一个子节点 二元节点:主要是Except(也就是类似于not in),Intersect(也就是join,这里目测实现难度会最大),两个子节点 parser的设计: 对于传入的语句将\r\n\t这些都替换为空格,设为空格标识符。 对sql语句进行拆分,会使用stack的结构,处理子查询。 DDL的解析:对create和table进行匹配,create table设为DDL标识符。表名就是identifier,再就是匹配括号,将括号里面的语句进行处理转换成hive的语句。 其中特别提到的是数据类型的转换,通常来讲是会全部转成string类型,number会转成decimal类型。 sql_parser:会对里面的函数进行匹配,使用字典的形式去匹配,赋值相应的标识符。将相应的字段名,处理到keyword的执行计划中,放入树中。会处理oracle的一些特殊表示连接 的方式 analyzer:目前再将sql_parser的数再拼接回来,将oracle简写的sql语句变成hive的。
我们希望从上面的 "Persons" 表中选取居住的城市以 "A" 或 "L" 或 "N" 开头的人:
作者:哪 吒 来源:blog.csdn.net/guorui_java/article/details/12654200 一、查询SQL尽量不要使用select *,而是具体字段 1、反例 SELECT * FROM user 2、正例 SELECT id,username,tel FROM user 3、理由 节省资源、减少网络开销。 可能用到覆盖索引,减少回表,提高查询效率。 注意:为节省时间,下面的样例字段都用*代替了。 二、避免在where子句中使用 or 来连接条件 1、反例 SELECT
expain出来的信息有10列,分别是id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra,下面对这些字段出现的可能进行解释:
(1)连接器:主要负责跟客户端建立连接,获取权限,维持和管理链接。 (2)查询缓存:优先在缓存中进行查询,如果查到了则直接返回,如果缓存中查不到,再去数据库查询。
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