UNION去重且排序 UNION ALL不去重不排序 UNION用的比较多union all是直接连接，取到得是所有值，记录可能有重复 union 是取唯一值，记录没有重复 1、UNION 的语法如下： [SQL 语句 1] UNION [SQL 语句 2] 2、UNION ALL 的语法如下： [SQL 语句 1] UNION ALL [SQL 语句 2] 效率： UNION和UNION ALL关键字都是将两个
UNION用的比较多union all是直接连接，取到得是所有值，记录可能有重复 union 是取唯一值，记录没有重复 1、UNION 的语法如下： [SQL 语句 1] UNION [SQL 语句 2] 2、UNION ALL 的语法如下： [SQL 语句 1] UNION ALL [SQL 语句 2] 效率： UNION和UNION ALL关键字都是将两个结果集合并为一个，但这两者从使用和效率上来说都有所不同。 1、对重复结果的处理：UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，Union All不会去除重复记录。 2、对排序的处理：Union将会按照字段的顺序进行排序；UNION ALL只是简单的将两个结果合并后就返回。 从效率上说，UNION ALL 要比UNION快很多，所以，如果可以确认合并的两个结果集中不包含重复数据且不需要排序时的话，那么就使用UNION ALL。
UNION去重且排序 UNION ALL不去重不排序 UNION用的比较多union all是直接连接，取到得是所有值，记录可能有重复 union 是取唯一值，记录没有重复 1、UNION 的语法如下： [SQL 语句 1] UNION [SQL 语句 2] 2、UNION ALL 的语法如下： [SQL 语句 1] UNION ALL [SQL 语句 2] 效率： UNION和UNION ALL关键字都是将两个结果集合并为一个，
UNION用的比较多union all是直接连接，取到得是所有值，记录可能有重复 union 是取唯一值，记录没有重复 1、UNION 的语法如下： [SQL 语句 1] UNION [SQL 语句 2]
在数据库中，UNION和UNION ALL关键字都是将两个结果集合并为一个，但这两者从使用和效率上来说都有所不同。
翻译过来的意思是：使用的select语句有不同的列数。 因为使用union的两个SQL语句产生的记录的表结构不一致。必须是结构完全一致的记录集合才可以使用UNION。我这边就是两个表的union字段数量不一样，导致上述报错。我的解决办法是在使用 UNION ALL 进行表合并操作时，使用 null as “xxx字段” 或者 ‘’ as “xxx字段”，保证字段顺序和数量一致性。
union all是直接连接，取到得是所有值，记录可能有重复 union 是取唯一值，记录没有重复 1、UNION 的语法如下：
本篇文章我们将演示LINQ扩展包基础语法里的多表查询 ，包括交集、并集、差集、去重、合并等实际操作中常用的类型转换手法。目前LINQ支持两种语法，我会在每个案例前先用大家熟知的SQL语句表达，再在后面用C#的两种LINQ语法分别实现。LINQ语法第一次接触难免感到陌生，最好的学习方式就是在项目中多去使用，相信会有很多感悟。
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。
A left join B 的连接的记录数与A表的记录数同
比如event_value是一个json格式的字段，然后想获取里面的id作为单独一列
HQL是数据分析过程中的必备技能，随着数据量增加，这一技能越来越重要，熟练应用的同时会带来效率的问题，动辄十几亿的数据量如果处理不完善的话有可能导致一个作业运行几个小时，更严重的还有可能因占用过多资源而引发生产问题，所以HQL优化就变得非常重要，本文我们就深入HQL的原理中，探索HQL优化的方法和逻辑。
union和union all的区别是，union会自动压缩多个结果集合中的重复结果，而union all则将所有的结果全部显示出来，不管是不是重复。
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1 $.extend(result,item1,item2,item3,........) -这个重载方法主要是用来合并，将所有的参数都合并到result中,并返回result，但是这样会破坏result的结构.代码展示： $(function () { var p1 = { name: "张三", age: 16, sex: "男" }; var p2 = { name: "李四", age: 22, sex: "女" };
普通索引: 即针对数据库表创建索引； 唯一索引: 与普通索引类似，不同的就是：MySQL数据库索引列的值必须唯一，但允许有空值； 主键索引: 它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引； 组合索引: 为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。即将数据库表中的多个字段联合起来作为一个组合索引。
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
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ 聚合 聚合操作处理数据记录并返回计算后的结果。聚合操作将多个文档分组，并能对已分组的数据执行一系列操作而返回单一结果。MongoDB提供了三种执行聚合的方式：聚合管道，map-reduce方法和单一目的聚合操作。 聚合管道 MongoDB的聚合框架模型建立在数据处理管道这一概念的基础之上。文档进入多阶段管道中，管道将文档转换为聚合结果。最基本的管道阶段类似于查询过滤器和修改输出文档形式的文档转换器。 其他的管道为分组和排序提供一些
自连接查询，顾名思义，就是自己连接自己，也就是把一张表连接查询多次。我们先来学习一下自连接的查询语法：
相信很多人在刚开始使用数据库的INNER JOIN、LEFT JOIN和RIGHT JOIN时，都不太能明确区分和正确使用这三种JOIN操作，本文通过一个简单的例子通俗易懂的讲解这三者的区别，希望对大家能带来帮助。
Flink是下一代大数据计算平台，可处理流计算和批量计算。《Flink-1.9流计算开发：十四、union函数》cosmozhu写的本系列文章的第十四篇。通过简单的DEMO来演示union函数执行的效果 。
就拿上面的的student 表与 SC表来说 我们把他们合到一起 可以比较的列在一起进行比较，如果值相等，那么这列的元素所在的 行就会合并
在a 的结果集，用了group by ,其实相当于将表“降维”了。假如原来1000行，现在分组后结果集变为100行了。 在b 的结果集，没用group by ,它还是原来的维度。 当它们left join时，肯定会再扩展回来呀，升维成为1000行。
在很多情况下，可以用CREATE TABLE语句创建数据表、使用ALTER TABLE语句修改表结构、使用DROP TABLE语句删除表；
上篇文章我们说了，使用索引的注意事项，前面我们总结了查询数据库的方式有const，ref，ref_or_null，range，index，all，而使用时候需要注意，当where语句后面全是索引查询，当where语句后面跟着非索引的时候，当用and连接，比如where key1 and 非索引 = ‘abc’，这时候会先二级索引查询索引b+树进行回表。若用where key1 or 非索引 = ‘abc’，这时候会直接全表查询。
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：
预告: 下一次培训主要面向DBA, 讲一下ora工具的用法与用途,大概需要一天时间.
大家如果是做后端开发的，想必都实现过列表查询的接口，当然有的查询条件很简单，一条 SQL 就搞定了。
大家如果是做后端开发的，想必都实现过列表查询的接口，当然有的查询条件很简单，一条 SQL 就搞定了，但有的查询条件极其复杂，再加上库表中设计的各种不合理，导致查询接口特别难写，然后加班什么的就不用说了（不知各位有没有这种感受呢~）。
上一篇文章中，我们介绍了 SQL 中最基本的 DML 语法，包括 insert 的插入数据、update 的更新数据、delete 的删除数据以及基本的查询语法，但大多比较简单不能解决我们日常项目中复杂的需求。
13年底负责数据库中间件设计时的调研笔记，拿出来和大家分享，轻拍。文章很长，可提前收藏，转发。 一，cobar是什么 开源的mysql的中间件服务 使用mysql协议 对上游，cobar就是传统mys
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
来源 | http://github.com/jasonGeng88/blog/blob/master/201706/redis-search.md 场景 大家如果是做后端开发的，想必都实现过列表查询的接口，当然有的查询条件很简单，一条 SQL 就搞定了，但有的查询条件极其复杂，再加上库表中设计的各种不合理，导致查询接口特别难写，然后加班什么的就不用说了（不知各位有没有这种感受呢~）。 下面以一个例子开始，这是某购物网站的搜索条件，如果让你实现这样的一个搜索接口，你会如何实现？（当然你说借助搜索引擎，像 E
上一篇blog介绍了Oracle中的单表查询和排序的相关技巧（http://blog.csdn.net/wlwlwlwl015/article/details/52083588），本篇blog继续介绍查询中用的最多的——多表查询的技巧与优化方式，下面依旧通过一次例子看一个最简单的多表查询。
连接类型：内连接（INNER JOIN）、外连接（OUTER JOIN）、交叉连接（）、自然连接（）
批量动态SQL即在动态SQL中使用BULK子句，或使用游标变量时在FETCH中使用BULK，或在FORALL子句中使用BULK子句来实现。
本文不涉及复杂的底层数据结构，通过explain解释SQL，并根据可能出现的情况，来做具体的优化，使百万级、千万级数据表关联查询第一页结果能在2秒内完成(真实业务告警系统优化结果)。希望读者能够理解SQL的执行过程，并根据过程优化，走上自己的"成金之路"
最近看到一些IN语句的优化案例，有些环节不是很理解，重读一下dbsnake的书中关于IN处理方式的介绍，以下内容算是学习笔记。
筛选分组结果 having关键字对group by分组后的数据进行过滤 having支持where的所有操作符和语法
例如： insert…select插⼊结果集 注意：字段列表1与字段列表2的字段个数必须相同，且对应字段的数据类型尽量保持⼀致。例如：
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。
master 主分支，即生产版本，xx_test 分支对应测试环境分支，请基于 xx_test 分支拉功能分支开发。比如两个新需求同时开发，项目管理人员此时需基于 xx_test 拉出两个功能分支，分别是 feature-a 分支和 feature-b 分支。开发人员检出对应的功能分支，并在其上开发。
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
在这三种中，左外连接和右外连接功能上没有什么区别，我们都比较熟悉，全外连接相对来说使用较少。
ES将数据存储于一个或多个索引中，索引是具有类似特性的文档的集合，类比传统关系型数据库的一个数据库（database），或者一个数据存储方案（schema）。索引由其名称（必须全小写字符）进行标识，并通过引用此名称完成文档的创建、搜索、更新及删除操作。
13年底负责数据库中间件设计时的设计文档，拿出来和大家分享： 可以了解下数据库中间件技术 可以了解下架构师系统设计的思路 一、总体目标 数据库中间层项目背景不再展开，根据前期的调研以及和公司同事的讨论，中间层的核心目标主要有两个： db虚拟化：让db对业务线透明（本文的db均指mysql），业务线不再需要知道db的真实ip，port，主从关系，读写关系，高可用等 分库的支持：让db的分库对业务线透明 二、实现的功能 上述目标相对比较宽泛，具体来说，数据库中间层需要实现以下功能。 （1）统一接入入口 如果统一
package top.buukle.buukle.排序类; import java.util.Arrays; public class 合并数组 { //以数组 intervals 表示若干个区间的集合，其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间，并返 //回一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间。 // // // // 示例 1： // // //输入：intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[
概述： 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 本篇主要是对多表查询基础的总结。 查询语句的FROM字句在逻辑上是第一条要处理的字句，在FROM字句内可以用表运算符对输入的表进行操作
最近完成了几个比较大型的oracle数据库的优化项目, 发现一些共性问题, 写出来供大家参考.
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