select 表别名.字段名... from 表1 as 表1别名,表2 表2别名... [条件];
1. MySQL的语法: 2. MySQL语法的定义顺序: (1) 指定查询的字段(2) 指定是否去重(3) 指定表名(4) 指定联表方式(5) 指定联表条件(6) 指定判断条件(7) 指定分组字段(8) 指定分组后的过滤条件(9) 指定排序方式(10) 指定分页显示方式 3. MySQL语法的执行数序: (1) 先找到查询的左表(2) 指定左表和右表联表的条件(3) 找到联表的右表生成笛卡尔积临时表(4) 根据判断条件找出符合条件的数据(5) 把结果按照指定的字段进行分组(6) 通过分组再次过滤出符合
select sal*12 as "年工资" , age 年龄,name username from 表名;
1.用 Select 子句检索记录 Select 子句是每一个检索数据的查询核心。它告诉数据库引擎返回什么字段。 Select 子句的常见形式是: Select * 该子句的意思是“返回在所指定的记录源中能找到的所有字段”。这种命令形式很方便,因为你无需知道从表中检索的字段名称。然而,检索表中的所有列是低效的。因此,因该只检索需要的字段,这样可以大大的提高查询的效率。 2.使用 From 子句指定记录源 From 子句说明的是查询检索记录的记录源;该记录源可以是一个表或另一个存储查询。 你还能从多个表中检索记录,这在后面的章节中将介绍。 例子: Select * From students 检索students表中的所有记录 3.用 Where 子句说明条件 Where 子句告诉数据库引擎根据所提供的一个或多个条件限定其检索的记录。条件是一个表达式,可具有真假两种判断。 例子: Select * From students Where name="影子" 返回students中name字段为影子的列表,这次所返回的结果没有特定顺序,除非你使用了 Order By 子句。该子句将在后面的章节介绍。 注意:Where 子句中的文本字符串界限符是双引号,在VB中因改为单引号,因为在VB中字符串的界定符是双引号。 补充: 使用 And 和 Or 逻辑可以将两个或更多的条件链接到一起以创建更高级的 Where 子句。 例子: Select * From students Where name="影子" And number>100 返回name为影子number大于100的列表。 例子: Select * From students Where name="影子" And (number>100 Or number<50) 返回name为影子,number大于100或者小于50的列表。 Where 子句中用到的操作符 操作符 功能 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 = 等于 <> 不等于 Between 在某个取值范围内 Like 匹配某个模式 In 包含在某个值列表中 SQL中的等于和不等于等操作符与VB中的意义和使用相同 例子: (1).Between 操作符 Use cust Select * From students Where number Between 1 and 100 Between 操作符返回的是位于所说明的界限之内的所有记录值。这个例子就返回 number 字段 1 到 100 之间的全部记录。 (2). Like 操作符和通配符 Use cust Select * From students Where name Like "%影%" Like 操作符把记录匹配到你说明的某个模式。这个例子是返回含“影”的任意字符串。 四种通配符的含义 通配符 描述 % 代表零个或者多个任意字符 _(下划线) 代表一个任意字符 [] 指定范围内的任意单个字符 [^] 不在指定范围内的任意单个字符 全部示例子如下: Like "BR%" 返回以"BR"开始的任意字符串 Like "br%" 返回以"Br"开始的任意字符串 Like "%een" 返回以"een"结束的任意字符串 Like "%en%" 返回包含"en"的任意字符串 Like "_en" 返回以"en"结束的三个字符串 Like "[CK]%" 返回以"C"或者"K"开始的任意字符串 Like "[S-V]ing" 返回长为四个字符的字符串,结尾是"ing",开始是从S到V。 Like "M[^c]%" 返回以"M"开始且第二个字符不是"c"的任意字符串。 4. 使用 Order By 对结果排序 Order By 子句告诉数据库引擎对其检索的记录进行排序。可以对任何字段排序,或者对多个字段排序,并且可以以升序或隆序进行排序。 在一个正式的 Select 查询之后包含一个 Order By 子句,后跟想排序的字段(可以有多个)便可以说明一个排序顺序。 例子:
主机:localhost,端口口:3306,用户名:root,密码:123456。
1、tableau连接mysql 2、tableau常用组件的学习 1)基本筛选器(类似mysql中的where) ① 基本筛选器——维度筛选器 ② 基本筛选器——度量筛选器 ③ 基本筛选器——日期筛选器(实际就是维度筛选器) 2)上下文筛选器(类似于mysql中的and) 3)条件筛选器 4)tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 5)tableau通配符筛选器(类似于mysql中的like) 6)tableau中的排序问题(类似于mysql中的order by) 7)字段的合并、拆分与分层 8)分组:数据源分组、文件夹分组 9)计算字段(很重要) 10)参数的使用(以前不太会,好好看看) 11)集合的使用(以前不太会,好好看看)
如果索引了多列,要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最前列并且不跳过索引中的列。
当查询结果的字段来源于多张表时,可以将多张表连接成一个大的数据集,再选择合适的字段返回
MySQL 在 8.0 的版本推出了窗口函数,我们可以很方便地使用 row_number() 函数生成序号。
在实际处理数据业务需求中,我们经常会遇到这样的需求:将多个表连接起来再进行数据的处理和分析,类似SQL中的连接查询功能。
1、客户端端与Mysql服务端的连接层建立连接,根据请求类型去选择相应的服务层的请求接口。
1.标准输入(stdin)是指令数据的输入,代码为0,使用<或者<<,默认是键盘。
---单表的查询学习 --查询表的所有数据 select * from 表名;*代表所有 select * from emp; --查询表中指定字段的值 select 字段名1,字段名2,...from表名 select empno from emp; select empno,ename from emp; --给查询结果中的字段使用别名 --在字段名后使用关键字 字段名 as "别名" --作用:方便查看查询结果 --注意:as关键字可以省略不写,别名中没有特殊字符双引号也可以省略不写。 select empno 员工编号,ename"员工 姓名",job as 工作,mgr as "领导编号" from emp; --连接符:select 字段名||'字符'||字段名||..... from 表名 --||为sql语句的字符链接符,使用在select和from之间 --字符链接格式为 字段名||'字符'||字段名 --注意:一个拼接好的连接在结果集中是作为一个新的字段显示,可以使用别名优化字段显示。 select empno||'的姓名是'||ename as"信息",job||'哈哈'||mgr from emp; --去除重复 select distinct 字段名,字段名,...fromn 表名 ---注意:去除重复的规则是按照行进行去除的,多行数据完全相同取其一 select distinct job ,mgr from emp; --排序 --单字段排序 --select * from 表名 order by 字段名 asc 升序排序 asc可以省略不写 --select * from 表名 order by 字段名 desc 降序序排序 --多字段排序 --select * from emp order by 字段名1,字段名2... --先按照字段1排序,如果字段1的值相同,则按照字段2排序,.... select * from emp order by empno desc--单字段排序 降序 select empno,ename,job from emp order by ename asc--单字段排序 升序 select * from emp order by empno,ename--多字段排序 --字段的逻辑运算 --select关键字和from关键字之间的字段可以直接进行四则运算 --字段与字段之间也可以直接进行运算 --注意:字段值为数值类型 select * from emp select empno,ename,job,sal*2+1000,sal+comm from emp ----------------------------------------------------------------- --使用where子句查询筛选 --select 字段名,字段名,...from表名 where 筛选条件 --单筛选条件 --使用运算符进行筛选 =,>,>=,<,<=,<> 单个条件中 --注意:如果条件中的值为字符,必须使用单引号括起来 --查询所有的员工的工资信息 select empno,ename,sal+comm as 薪资 from emp --查询SMITH的个人信息 select * from emp where ename='SMITH' --查询SMITH的薪资信息,逻辑运算符= select empno,ename,sal,sal+comm from emp where ename='SMITH' --查询工资大于1000的员工信息,逻辑符> select * from emp where sal>'2000' --查询工资不等于3000的员工信息 select * from emp where sal<>3000 order by sal --练习: --查看工资等于1250的员工信息
1 什么是管道命令? 管道命令能够将一个命令的执行结果经过筛选,只保留我们需要的信息。 如,/etc目录下会有大量的文件,如果使用ls很难找到需要的文件,因此可以使用管道命令将ls的结果进行一次筛选,只保留需要的信息。 2 管道 和 数据流重定向 的区别? 管道一词非常生动形象,原始数据经过管道后,管道会将一部分不需要的信息过滤掉,只保留用户所关注的信息。 数据流重定向是指定数据在哪里显示,默认情况下会在屏幕显示,我们可以指定它输出到文件。 3 管道命令有哪些 3.1 选取指定列:cut cut为剪切
where子句用于规定选择的标准,写法:select 字段 from 表名 where
➢ 如果需要综合多个表的数据,形成一个结果,可以考虑用临时表和表变量分步汇总这多个表的数据。
3.能力提升 shell属于初级脚本 后期可以尝试学习python,perl等
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第3天,前面我们介绍了Tableau是什么,今天介绍如何用Tableau获取数据。你将学会: 如何连接到数据源? 如何从 Excel 获取数据? 如何从数据库获取数据? 如何编辑数据? 如何添加更多数据源? 如何行列转置? 1.连接到数据源 下面的案例Excel表里记录了咖啡销售数据。表中含有的字段:订单编号、订日期、门店、产品ID、顾客、数量。
1、ORDER BY用于全局排序,就是对指定的所有排序键进行全局排序,使用ORDER BY的查询语句,最后会用一个Reduce Task来完成全局排序。解释:
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,
当今信息时代,数据堪称是最宝贵的资源。沿承系列文章,本文对SQL、Pandas和Spark这3个常用的数据处理工具进行对比,主要围绕数据查询的主要操作展开。
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opid:操作的opid,有需要的话,可以通过 db.killOp(opid) 直接干掉的操作
本文主要介绍博主在以往开发过程中,对于不同业务所对应的 sql 写法进行归纳总结而来。进而分享给大家。
在看此篇前,建议先阅读MySQL索引,对索引有个基本了解:MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客
DQL(Data Query Language),即数据查询语言,用来查询数据记录。DQL 基本结构由 SELECT FROM、WHERE、JOIN 等子句构成。
MYSQL-深入到精通mysql教程,请进入知识星球-spark技术学院获取 ---- 基本操作语句创建查看 1,创建数据库: 进入MySql数据库环境后,就可以使用CREATE DATABASE语句创建自己的数据库了。 CREATE DATABASE 数据库名;>create database study; 注1:数据库名可以由任意字母、数字、下面(_)和美元符号($)组成,但不能由单独的数字组成,也不能为MySQL关键字,而且长度还不能超过64个字符。在windows系统下,数据库名不区分大小写,在
关于MySQL 的 join,大家一定了解过很多它的“轶事趣闻”,比如两表 join 要小表驱动大表,阿里开发者规范禁止三张表以上的 join 操作,MySQL 的 join 功能弱爆了等等。这些规范或者言论亦真亦假,时对时错,需要大家自己对 join 有深入的了解后才能清楚地理解。
select 字段1, 字段2,…from 表名 where 字段 关系符号 值 ;
索引的优点 索引的缺点 建索引的几大原则 索引的优点 通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因。 可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能 索引的缺点 创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。 索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之
上篇简单介绍了一下sql的一些基础增删改查语句,而针对多种多样的查询语句则未详细说明,这一篇继续记录一下关于各种条件查询的知识。
count(card) 代表只统计card字段的个数,如果有null值不会被统计。
通过「SHOW FULL PROCESSLIST」语句很容易就能查到问题SQL,如下:
作为一名数据分析师,平常用的最多的工具是SQL(包括MySQL和Hive SQL等)。对于存储在数据库中的数据,自然用SQL提取会比较方便,但有时我们会处理一些文本数据(txt,csv),这个时候就不太好用SQL了。Python也是分析师常用的工具之一,尤其pandas更是一个数据分析的利器。虽然二者的语法,原理可能有很大差别,但在实现的功能上,他们有很多相通的地方,这里特进行一个总结,方便大家对比学习~
在一次和技术大佬的聊天中被问到,平时我是怎么做Mysql的优化的?在这个问题上我只回答出了几点,感觉回答的不够完美,所以我打算整理一次SQL的优化问题。
本文包含: 文件名通配符、命令中的正则表达式、查找文件工具 find、查找文本工具 grep、转换和删除重复命令 tr、合并和分割工具。
注: 1、order by 会对输入做全局排序,因此只有一个reducer,会导致当输入规模较大时,需要较长的计算时间。 2、sort by不是全局排序,其在数据进入reducer前完成排序。因此,如果用sort by进行排序,并且设置mapred.reduce.tasks>1,则sort by只保证每个reducer的输出有序,不保证全局有序。 3、distribute by(字段)根据指定的字段将数据分到不同的reducer,且分发算法是hash散列。 4、Cluster by(字段) 除了具有Distribute by的功能外,还会对该字段进行排序。
(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。
由于之前安装的oracle数据库中选择了生成示例方案,oracle默认提供了三张数据表,分别是(emp,dept,salgrade)
连接(Join)是关系数据库重要特性,它和事务常被作为数据库与文件系统的两个重要区别项。程序员江湖一直流传着某某 baba 的神秘开发宝典,其中数据库部分有重要一条避免过多表的 Join,奈何 Join 特性实在是好用,广大程序员们无视着宝典的谆谆教诲,依旧每天乐此不疲的使用这 Join 特性。那数据库有哪些连接算法呢?它们的实现方式是怎样呢?它们之间又有什么区别呢?为什么需要这么多不同的连接算法呢?如果你也好奇这些问题,那么请继续往下阅读,本文将逐一回答上述问题。
1、 排序1.1、作用使用 MySQL 的 ORDER BY 子句对读取的数据进行排序,返回搜索结果1.2、语法SELECT field1, field2,...fieldN FROM table_name1, table_name2...ORDER BY field1 [ASC [DESC][默认 ASC]], [field2...] [ASC [DESC][默认 ASC]]你可以使用任何字段来作为排序的条件,从而返回排序后的查询结果。你可以设定多个字段来排序。你可以使用 ASC 或 DESC 关键字来设
这是Python数据分析实战基础的第三篇内容,主要对前两篇进行补充,把实际数据清洗场景下常用但零散的方法,按增、删、查、分四板斧的逻辑进行归类,以减少记忆成本,提升学习和使用效率。
在涉及order by操作的sql时,b-tree索引返回的结果是有序的,可以直接返回,而其他索引类型,需要对索引返回结果再进行一次排序。b-tree索引的默认排序为升序,空值放在最后,创建索引时可以指定排序方式,如按倒序排序时,空值默认是放在最前的,但往往我们的查询并不想展示空值的结果,此时可以在创建索引时指定排序desc nulls last以达到和查询sql切合的目的。
索引是加速数据库查询的关键。在设计表结构时,应该根据查询的需求添加合适的索引。常用的索引包括主键、唯一索引、普通索引、联合索引、前缀索引(vachar、text这种长的数据并且只需要前几个区分度就很高)等。
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