对于互联网公司来说，随着用户量和数据量的不断增加，慢查询是无法避免的问题。一般情况下如果出现慢查询，意味着接口响应慢、接口超时等问题。如果是高并发的场景，可能会出现数据库连接被占满的情况，直接导致服务不可用。
UNION将两个或多个查询组合为一个查询，该查询将数据检索到结果中。 由UNION组合的查询可以是由单个SELECT语句组成的简单查询，也可以是复合查询。
可以使用解释或显示计划工具来显示SELECT、DECLARE、UPDATE、DELETE、TRUNCATE TABLE和一些INSERT操作的执行计划。这些操作统称为查询操作，因为它们使用SELECT查询作为其执行的一部分。InterSystems IRIS在准备查询操作时生成执行计划；不必实际执行查询来生成执行计划。
发明 SQL 的初衷之一显然是为了降低人们实施数据查询计算的难度。SQL 中用了不少类英语的词汇和语法，这是希望非技术人员也能掌握。确实，简单的 SQL 可以当作英语阅读，即使没有程序设计经验的人也能运用。
当我们书写一些结构相对复杂的SQL语句时，可能某个子查询在多个层级多个地方存在重复使用的情况，这个时候我们可以使用 with as 语句将其独立出来，极大提高SQL可读性，简化SQL~
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。
在这篇文章中，我们将纯粹用SQL实现含有一个隐藏层（以及带 ReLU 和 softmax 激活函数）的神经网络。这些神经网络训练的步骤包含前向传播和反向传播，将在 BigQuery 的单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 中运行时，实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。听上去很赞，对吧？
选自Medium 作者：Harisankar Haridas 机器之心编译 参与：陈韵竹、思源 我们熟知的SQL是一种数据库查询语句，它方便了开发者在大型数据中执行高效的操作。但本文从另一角度嵌套SQ
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说MySQL/MariaDB表表达式(3)：视图「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
存储引擎比较 |功能|MyISAM|Memory|InnoDB|Archive| |---|---|---|---|---| |存储限制|256TB|RAM|64TB|None| |支持事务|No|No|Yes|No| |支持全文索引|Yes|No|No|No| |支持数索引|Yes|Yes|Yes|No| |支持哈希索引|No|Yes|No|No| |支持数据缓存|No|N/A|Yes|No| |支持外键|No|No|Yes|No|
根据表、列、索引和WHERE子句中的条件的详细信息，MySQL优化器考虑了许多技术来有效地执行SQL查询中涉及的查找。对一个巨大表的查询可以在不读取所有行的情况下执行；涉及多个表的联接可以在不比较每个行组合的情况下执行。「优化器选择执行最有效查询的操作集称为“查询执行计划(query execution plan)”，也称为EXPLAIN计划。」
简介： 本文全面详细介绍oracle执行计划的相关的概念，访问数据的存取方法，表之间的连接等内容。 并有总结和概述，便于理解与记忆! +++ 目录 --- 一．相关的概念 Rowid的概念 Recursive Sql概念 Predicate(谓词) DRiving Table(驱动表) Probed Table(被探查表) 组合索引(concatenated index) 可选择性(selectivity) 二．oracle访问数据的存取方法
EXPLAIN作为MySQL的性能分析神器，读懂其结果是很有必要的，然而我在各种搜索引擎上竟然找不到特别完整的解读。都是只有重点，没有细节（例如type的取值不全、Extra缺乏完整的介绍等）。
作者简介 韩锋 精通包括Oracle、MySQL、informix等多种关系型数据库，有丰富的数据库架构设计开发经验。就职于宜信。 子查询，是SQL中常见的一种写法。对于优化器来说，子查询是较难优
SQL简单易用，但是现在大家用的多了，也慢慢发现它还是存在诸多问题的。我们认为良好的编程应该是创建小型、可理解、可重用的逻辑片段，并且这些逻辑片段还要被测试、被命名、被组织成包，而这些包之后可以用来构造更多有用的逻辑片段，这样的工作流程才是合理又便捷的。更进一步的，这些“高阶”能力应该是可选的，我们总是希望用户一开始能用最简单的方式来完成手头的工作。尽管如此，现在的SQL并不能很好的支持我们前面提到的这些。
关于查询转换,已经讨论了视图合并和子查询解嵌套，还有谓词推进和物化视图查询重写也是查询转换中不可或缺的部分。 -->谓词推进 这个术语听起来高大上，有点故弄玄虚的味道。其实在我们的查询中已经潜移默化的使用到了。 比如下面的这个查询。我们定义了一个子查询 v，然后在外部的过滤条件中加入了过滤条件e.deptno=10 因为e.deptno=v.deptno 所以过滤条件也可以理解为v.depetno=10 select e.ename,e.sal,v.avg_salary from emp e, (s
Hint是Oracle数据库中很有特色的一个功能，是很多DBA优化中经常采用的一个手段。那为什么Oracle会考虑引入优化器呢？基于代价的优化器是很聪明的，在绝大多数情况下它会选择正确的优化器，减轻DBA的负担。
EXISTS谓词测试指定的表，通常至少测试一行是否存在。 因为EXISTS后面的SELECT语句正在被检查是否包含某些内容，所以子句通常是这样的形式:
在sql解析器中，在生成执行计划的时候，会在多个执行计划中选择最优的计划，在这个过程中，查询转换就是一个很重要的过程。 虽然最终的执行结果没有变化，但是从优化器的角度来看，查询转换的结果会更好。 大体来说查询转换有以下几种类型。 视图合并 子查询解嵌套 谓词推进 物化视图查询重写 比如 select *from emp where deptno in (select deptno from dept) 会在查询转换中转换为下面的样子. select e.* from emp e,dept d wher
一、多表查询 1. 内连接 ① 隐式内连接 * 语法 select * from 表1，表2 where 连接条件; * 示例 select * from emp,dept where emp.dept_id = dept.id; ② 显示内连接 * 语法 select * from 表1 [inner] join 表2 on 连接条件; * 示例 select * from emp join dept on
COUNT可以在引用表或视图的SELECT查询或子查询中使用。 COUNT可以在SELECT列表或HAVING子句中与普通字段值一起出现。
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。
GH-Archive通过从GitHub REST API中摄取大部分这些事件，从GitHub记录大量数据。这些事件以GSON格式从GitHub发送到GH-Archive，称为有效负载。以下是编辑问题时收到的有效负载示例：
列别名在结果集中显示为列标题。指定列别名是可选的；始终提供默认值。列别名以指定的字母大小写显示；但是，当在ORDER BY子句中引用时，它不区分大小写。C别名必须是有效的标识符。C别名可以是分隔的标识符。使用带分隔符的标识符允许列别名包含空格、其他标点符号或作为SQL保留名称。例如，SELECT Name AS "Customer Name" or SELECT Home_State AS "From"。
和NOT EXISTS类似，也选择了哈希连接，只不过是HASH JOIN ANTI NA。这里的NA，实际表示Null-Aware的意思，在11g及以后的版本中，Oracle增加了对空值敏感的反关联的支持。
SELECT语句从一个或多个表或视图中选择一行或多行数据。下面的示例显示了一个简单的SELECT：
最近在PG14中发现新增一个配置参数enable_memoize，通过此参数可以提升嵌套循环连接的性能，有人测试性能竟然能提升1000倍！
这个可选关键字在查询的FROM子句中指定。 它建议 IRIS使用多个处理器(如果适用)并行处理查询。 这可以显著提高使用一个或多个COUNT、SUM、AVG、MAX或MIN聚合函数和/或GROUP BY子句的某些查询的性能，以及许多其他类型的查询。 这些通常是处理大量数据并返回小结果集的查询。 例如，SELECT AVG(SaleAmt) FROM %PARALLEL User.AllSales GROUP BY Region使用并行处理。
MySQL EXPLAIN详解:http://www.jianshu.com/p/ea3fc71fdc45
在TSQL脚本中，也能实现递归查询，SQL Server提供CTE（Common Table Expression），只需要编写少量的代码，就能实现递归查询,递归查询主要用于层次结构的查询，从叶级（Leaf Level）向顶层（Root Level）查询，或从顶层向叶级查询，或递归的路径（Path）。
本文作者系杨昱明，现就职于甲骨文公司，从事数据库方面的技术支持。希望能通过发表文章，把一些零散的知识再整理整理。个人主页:https://blog.csdn.net/weixin_50513167，经其本人授权发布。
SELECT或CALL语句返回所有这些元数据。 INSERT，UPDATE或DELETE返回语句类型元数据和形式参数。
大家好，前面介绍了Access数据库表部分的内容，后面开始介绍Access数据库查询部分的内容。
GORM库作为Go语言最受欢迎的ORM框架，提供了非常丰富的功能，大家可以通过阅读中文官网的相关介绍。
大数据实时分析领域的黑马是ClickHouse一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
SQLSERVER的表值函数是SQLSERVER 2005以来的新特性，由于它使用比较方便，就像一个单独的表一样，在我们的系统中大量使用。有一个获取客户数据的SQLSERVER 表值函数，如果使用管理员登录，这个函数会返回150W行记录，大概需要30秒左右，但如果将TOP语句放到表值函数外，效率异常低下，需要约3分钟： select top 20 * from GetFrame_CustomerSerch('admin','1') 下面是该存储过程的定义： ALTER FUNCTION [dbo].[Ge
可选的TOP子句出现在SELECT关键字和可选的DISTINCT子句之后，以及第一个选择项之前。
在MySQL数据库中，实例与数据库的关系通常是一一对应的，即一个实例对应一个数据库，一个数据库对应一个实例。但是，在集群情况下可能存在一个数据库被多个数据实例使用的情况。
身处于大数据时代，即使我们使用的大规模并发对数据进行查询，由于数据量的原因，用户想快速的对数据进行分析还是较为困难的；预计算是其中一个比较直观的解决方案，提前将数据算好，需要的时候直接拿出来，看上去是非常美好的，但是预计算是需要成本的，由于分析场景的复杂，预计算的结果被复用的概率可能没那么高，但是这一步还是需要有人进行探索和实践。本文主要描述了Apache Kylin 4.0.1的原理来帮助大家打开思路。
视图：视图（view）是一种虚拟存在的表，是一个逻辑表，本身并不包括数据 作为一个select语句保存在数据字典中的 通过视图，可以展现基表的部分数据，属兔数据来自定义视图的查询中使用的表 使用视图动态生成 基表：用来创建视图的表叫做基表base table 因为试图的诸多优点 如下： 1）简单：使用视图的用户完全不需要关心后面对应的表的结构、关联条件和筛选条件，对用户来说已经是过滤好的复合条件的结果集。 2）安全：使用视图的用户只能访问他们被允许查询的结果集，对表的权限管理并不能限制到某个行某个列，但是通过视图就可以简单的实现。 3）数据独立：一旦视图的结构确定了，可以屏蔽表结构变化对用户的影响，源表增加列对视图没有影响；源表修改列名，则可以通过修改视图来解决，不会造成对访问者的影响。
ArcGIS Pro 2.9现在支持访问云数据仓库，以允许查看、分析和发布数据子集。可以连接到Amazon Redshift、 Google BigQuery或 Snowflake。
这是一种非常特殊的情况，其中 relationship()必须执行一个 INSERT 和一个第二个 UPDATE，以正确填充一行（反之亦然，为了删除而执行一个 UPDATE 和 DELETE，而不违反外键约束）。这两种用例是：
A) The subquery is executed before the UPDATE statement is executed.
每个谓词包含一个或多个比较操作符，可以是符号，也可以是关键字子句。 SQL支持以下比较操作符:
源/https://www.startutorial.com/articles/view/modern-php-developer-pdo
1、参考书籍：MYSQL 5.5从零开始学 Mysql性能优化就算通过合理安排资源，调整系统参数使MYSQL运行更快，更节省资源。MYSQL性能优化包括查询速度优化，更新速度优化，mysql服务器优化等等。此处，介绍以下几个优化。包含，性能优化的介绍，查询优化，数据库结构优化，mysql服务器优化。 Mysql优化，一方面是找出系统的瓶颈，提高mysql数据库整体的性能，另外一个方面需要合理的结构设计和参数调整，以提高用户操作响应的速度。同时还要尽可能节省系统资源，以便系统可以提供更大负荷的服务。mysql数据库优化是多方面的，原则是减少系统的瓶颈，减少资源的占用，增加系统反应的速度。
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