1、普通查询 （1）命令：select * from <表名>;//通匹 （2）命令：select <要查询的字段> from <表名>； 2、去重查询（distinct） 命令：select distinct <要查询的字段> from <表名> 3、排序查询（order by） 升序：asc 降序：desc 降序排列命令：select <要查询的字段名> from <表名> order by <要查询的字段名> desc 不加desc一般默认为升序排列 4、分组查询(group by) 命令：select <按什么分的组>, Sum(score) from <表名> group by <按什么分的组> 假设现在又有一个学生成绩表(result)。要求查询一个学生的总成绩。我们根据学号将他们分为了不同的组。 命令：mysql>select id, Sum(score) from result group by id;
在数据库查询中，JOIN和IN是两种常见的查询方式，它们分别用于在多个表之间建立关联和过滤数据。然而，在实际应用中，开发者经常会面临一个问题：到底是使用JOIN还是使用IN更能提高查询性能呢？本文将对这两种方式进行性能对比，并探讨在不同情境下的最佳实践。
但注意上图，里面还有几个Key is null的情况，它可以将两表相交的那部分数据排除掉！ 也正是因为这个特性，一种很常见的SQL技巧是，用left join可替换not exists、not in等相关子查询，如下：
SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理，提供的DSL 可以直 接使用scala语言完成Sql查询，同时也使用thriftserver提供服务化的Sql查询功能。SparkSql提供了DataSource API，用户通过这套API可以自己开发一套Connector，直接查询各类数据源，数据源包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式文件系统上的文件等。
SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理，提供的DSL可以直接使用scala语言完成Sql查询，同时也使用thriftserver提供服务化的Sql查询功能。SparkSql提供了DataSource API，用户通过这套API可以自己开发一套Connector，直接查询各类数据源，数据源包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式文件系统上的文件等。和SparkSql类似的系统有Hive、PrestoDB以及Impala，这类系统都属于所谓的"Sql on Hadoop"系统,每个都相当火爆，毕竟在这个不搞SQL就是耍流氓的年代，没SQL确实很难找到用户使用。
运算符说明示例等于 (=)用于检索列中与指定值相等的行。示例：SELECT * FROM employees WHERE department_id = 1;不等于 (<>, !=)用于检索列中与指定值不相等的行。示例：SELECT * FROM products WHERE category <> 'Electronics';大于 (>)用于检索列中大于指定值的行。示例：SELECT * FROM orders WHERE total_amount > 1000;小于 (<)用于检索列中小于指定值的行。示例：SELECT * FROM students WHERE age < 18;大于等于 (>=)用于检索列中大于或等于指定值的行。示例：SELECT * FROM employees WHERE salary >= 50000;小于等于 (<=)用于检索列中小于或等于指定值的行。示例：SELECT * FROM products WHERE price <= 50;这些比较运算符可以在WHERE子句中灵活使用，帮助过滤出满足特定条件的数据。在实际应用中，可以根据需要组合多个条件来实现更复杂的数据过滤。
等值连接是指通过使用相等运算符将两个表中相同的列进行比较，从而获得匹配行的过程。等值连接可以使用INNER JOIN关键字进行操作，其语法如下：
在MySQL中，只有一种Join算法，就是大名鼎鼎的NestedLoop Join 对左表进行遍历，拿一条数据和右表的每条数据进行比对，如果找到N条匹配的，此条左表记录分别和这N条右表记录组合为N条记录，放到结果集合中，如果还有第三个表参与Join，则把前两个表的Join结果集作为循环基础数据，再一次通过循环查询条件到第三个表中查询数据，如此往复 示例 有3个表： user_group 用户组 group_message 组消息 group_message_content 消息内容 想要取得某个用户所在组的
一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的，它执行的顺序是怎样的，然后查看总结各方资料，就有了下面这一篇博文了。
在MySQL中，我们可以通过EXPLAIN命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息，包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
逻辑运算在代码中基本是必不可少的，Pandas的逻辑运算与Python基础语法中的逻辑运算存在一些差异，所以本文介绍Pandas中的逻辑运算符和逻辑运算。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
样例 select * from student where id > 3; where后面跟逻辑语句，筛选出符合条件的子集
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
大多数的接口性能问题，很多情况下都是SQL问题，在工作中，我们也会定期对慢SQL进行优化，以提高接口性能。这里总结一下常见的优化方向和策略。
脏读：当事务A正在访问数据并且做了修改（‘工资2000元’改成‘工资3000元’），但是还没来得及提交，这是事务B来访问数据并且使用了该数据（‘工资2000元’）
了不起最近在定位一个bug的时候，发现本应该过滤出15355条数据的，但其实只过滤出了12891条数据。
group by 的基本用法 group by做为分组来使用，后面为条件，可以有多个条件，条件相同的为一组，配
我觉得对于SQL语句，清楚知道它执行的顺序，对于写sql语句非常重要
在上2篇文章中介绍了SQL SERVER的SELECT语句的简单使用方法《SQL Server 数据库设计--SELECT语句》《SQL Server 数据库设计--SELECT语句之二》，这篇文章继续介绍其他高级查询方法。
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
在前面两篇教程中，学院君陆续给大家介绍了 Eloquent 模型类支持的七种关联关系，通过底层提供的关联方法，我们可以快速实现模型间的关联，并且进行关联查询。今天我们将在定义好模型关联的基础上进行关联查询、插入和更新操作，看看如何借助模型关联提高代码的可读性并提高编码效率。
在生产环境中有一条sql语句，查看执行计划来看，效果还是可以接受的。 sql语句类似下面的样子，可以看到里面还使用了比较纠结的外连接。从执行计划来说，默认是走nested loop join，数据的查取中会走索引，从oracle的分析来说这样的效果要好一些。 SELECT /*+ leading(cyc_cust,cyc_pay) */ CUST.CUSTOMER_ID, CUST.WEIGHT, CYC_CUST.STATUS, CYC_CUST.DB_STATUS, C
在MySQL库表操作以及简单查询语句中有提到，可以使用select属性的数量也会影响查询的速度，也可以使用条件过滤where <带有索引的属性>加快查询，现在我们介绍使用内连接优化查询
📷 Kotlin学习之常用高阶函数：filter Kotlin高阶函数一般是数组、集合、序列等数据结构的扩展函数，接收一个操作函数对数据进行操作，在Kotlin函数式编程中占有重要的地位。 一、fil
Oracle自发布12.1之后，就一直声称要全面转云，在之后的三四年里，一直杳无音信，大家都在猜测，Oracle又在憋什么大招，果然，2017阳春三月，大招来了！今年三月份，在广大用户的热切盼望中，O
说句不怕笑话的话，MongoDB使用也有6 7 8 年了，但对于聚合一般我是抗拒的，可能是MOGNODB 3.X落下的顽疾，一听到用MongoDB 做聚合操作，一般都不想听 不想听。但时代不一样,MongoDB已经走到了 8.0UP，聚合早就和之前不一样了。
前言 今天逛java吧看到了一个面试题, 于是有了今天这个文章, 回顾下Group By的用法. 题目如下: Select name from table group by name having c
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。
一个多列索引可以认为是包含通过合并(concatenate)索引列值创建的值的一个排序数组。 当查询语句的条件中包含last_name 和 first_name时
今天分享的内容，是收到的FME作品集。相对上一篇推送的用R实现的方式，用FME实现的更多。 下面我将按照：整体思路、关键转换器的方式对各个作品进行逐一解读。 根据作者的意愿与我之前被白嫖的经历，本篇推送只分享思路，不分享具体的实现模板。
说起空间查询，一般上用的Arcgis server服务做空间查询，如何利用前端用js实现响应式空间查询呢。
在数据库处理中，Join操作是最基本且最重要的操作之一，它能将不同的表连接起来，实现对数据集的更深层次分析。
今天遇见了一个线上的MySQL问题，问题的内容是某个阿里云ECS频繁报警，报警的内容是：CPU使用率超过阈值。下面是具体的Grafana报警中负载、CPU和磁盘使用率的图像：
当然，凡事有个度，用哪一种策略也要结合具体的项目来定，不能为了 SQL 优化而抛弃了业务。
子查询是指在一个查询语句内部嵌套另一个查询语句的过程。子查询可以嵌套在 SELECT、FROM、WHERE 或 HAVING 子句中，用于从数据库中检索数据或执行其他操作。子查询通常返回一个结果集，该结果集可以被包含它的主查询使用。 以下是子查询的一般概述：
遇到的问题 1、最初阶段 系统中做了一个监控功能，用于记录所有的请求数据，数据插入频繁，量非常大，比如一天1000万条。考虑到数据插入的效率，就使用内存KV缓存来保存。写入过程是在接收到请求后放入到线程池中，然后线程池异步处理后写入。到这问题基本上没什么事情。 2、新的需求 后面数据保存了，就需要在运维系统中可以查询到，所以这个缓存还必须是分布式的。于是就换成了redis，这样系统都可以连接到。但是数据量太大，需要分页查询，这就有点头痛了。还好redis是可以支持有序集合的，而且可以通过zrange来获取指
蓝桥签约作者、大数据&Python领域优质创作者。维护多个大数据技术群，帮助大学生就业和初级程序员解决工作难题。
我们经常需要汇总数据而不用把它们实际检索出来，为此MySQL提供了专门的函数。使用这些函数，MySQL查询可用于检索数据，以便分析和报表生成。
条件过滤 我们需要看第一季度的数据是怎样的，就需要使用条件过滤 体感的舒适适湿度是40-70，我们试着过滤出体感舒适湿度的数据 最后整合上面两种条件，在一季度体感湿度比较舒适的数据 列排序 数据按照某
开发时我们会使用一些新的 api，但用户的浏览器各种版本都有，可能并不支持这些 api，但我们也不能因此就不用了，这时候就可以通过 polyfill 来解决。
前面几篇文章和小伙伴们聊的基本上都是从索引的角度去优化 MySQL 查询，然而，索引创建的好，并不意味着查询就一定快，影响查询效率的因素特别多，今天我们就来聊一聊这些可能影响到查询的因素。
导语 | 腾讯云MongoDB当前服务于游戏、电商、社交、教育、新闻资讯、金融、物联网、软件服务等多个行业；MongoDB团队(简称CMongo)致力于对开源MongoDB内核进行深度研究及持续性优化(如百万库表、物理备份、免密、审计等)，为用户提供高性能、低成本、高可用性的安全数据库存储服务。后续持续分享MongoDB在腾讯内部及外部的典型应用场景、踩坑案例、性能优化、内核模块化分析。 引言 全民K歌作为腾讯音乐集团四大产品线之一，月活超过1.5亿，并不断推出新的音娱功能及新玩法，极大丰富了数亿用户
在ClickHouse中，HAVING子句用于对查询结果进行条件过滤。它用于在GROUP BY子句之后对聚合结果进行筛选。
year、month、day、week_day、hour、minute、second：对日期时间类型的属性进行运算。
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