定义一个递归CTE，至少需要两个查询（或者更多），第一个查询称为定位点成员（anchor member），第二个查询称为递归成员（recursive member），基本格式如下：
中篇的重点在于，在复杂情况下使用表表达式的查询，尤其是公用表表达式(CTE)，也就是非常方便的WITH AS XXX的应用，在SQL代码，这种方式至少可以提高一倍的工作效率。此外开窗函数ROW_NUMBER的使用也使得数据库分页变得异常的容易，其他的一些特性使用相对较少，在需要时再查阅即可。 本系列包含上中下三篇，内容比较驳杂，望大家耐心阅读: 那些年我们写过的T-SQL（上篇）：上篇介绍查询的基础，包括基本查询的逻辑顺序、联接和子查询 那些年我们写过的T-SQL（中篇）：中篇介绍表表达式、集合运算符和开窗
在第一部分中，我们讨论了APPLY和CTE这两个T-SQL Enhancement。APPLY实现了Table和TVF的Join，CTE通过创建“临时的View”的方式使问题化繁为简。现在我们接着来讨论另外两个重要的T-SQL Enhancement Items：PIVOT和Ranking。 三、 PIVOT Operator PIVOT的中文意思是“在枢轴上转动”，比如对于一个2维坐标，将横坐标变成纵坐标，将纵坐标变成横坐标。反映在一个Relational Table上的意思就是：变成为列，变列为行。
TDSQL PG版分布式关系型数据库，是一款同时面向在线事务交易和MPP实时数据分析的高性能HTAP数据库系统。面对应用业务产生的不定性数据爆炸需求，不管是高并发交易还是海量实时数据分析，TDSQL PG版都能够轻松处理。目前TDSQL PG版已经在金融、保险、通信、税务、政务等多个行业的核心交易系统上线运行。 TDSQL PG版介绍 1. TDSQL PG版介绍 自2008年诞生，TDSQL PG版已有13年的发展历史，产品全面兼容PostgreSQL，高度兼容Oracle语法，采用无共享架
较之前一版本，SQL Server 2005可以说是作出了根本性的革新。对于一般的编程人员来说，最具吸引力的一大特性就是实现了对CLR的寄宿，使我们可以使用任意一种.NET Programming Language来编写Stored Procedure、Function、Trigger、User Defined Type等等。但是并不意味着我们使用多年的T-SQL即将被淘汰，而事实上T-SQL仍然是我们最为常见的基于Database的编程语言。为了使编程人员更容易地使用T-SQL来实现一些较为复杂的功能，S
最近工作中遇到了一个问题，需要根据保存的流程数据，构建流程图。数据库中保存的流程数据是树形结构的，表结构及数据如下图： 仔细观察表结构，会发现其树形结构的特点： FFIRSTNODE：标记是否为根节点
由于存储的特性，选择需要的字段可加快字段的读取、减少数据量。避免采用*读取所有字段。
之前有分享过一篇笔记：Spark sql规则执行器RuleExecutor(源码解析) 里面有提到Analyzer、Optimizer定义了一系列 rule。 📷 其中Analyzer定义了从【未解析的逻辑执行计划】生成【解析后的逻辑执行计划】的一系列规则，这篇笔记整理了一下这些规则都哪些。 基于spark3.2 branch rule【规则】 batch【表示一组同类的规则】 strategy【迭代策略】 注释 OptimizeUpdateFields Substitution fixedPoint 此
你没看错标题，在这篇文章我将会给大家介绍使用 SQL 生成斐波那契数列，并且不需要借助任何物理表。
所谓透视（Pivoting）就是把数据从行的状态旋转为列的状态的处理。其处理步骤为：
作为结构化查询语言 SQL 的语法相对于其他编程语言非常简单，常用的关键字也就几个，完成同样的统计功能，SQL 代码量较少，我们很容易将 SQL 代码映射到二维表中的数据，SQL 不同操作的代码其实就是对应着二维表的不断变换。由于SQL语句学习简单，表达能力强，上手容易的有点，所以在数据处理中SQL语句就成为了最通用的和最优先考虑处理方式。在大数据中 SQL 应用主要分两种：一种是周期性的统计任务，另一种是分析任务。
Common Table Expression Common table expression简称CTE，由SQL:1999标准引入，可以认为是在单个 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE 或 CREATE VIEW 语句的执行范围内定义的临时结果集。CTE 与派生表类似，具体表现在不存储为对象，并且只在查询期间有效。与派生表的不同之处在于，CTE 可自引用，还可在同一查询中引用多次。 目前支持CTE的数据库有Teradata, DB2, Firebird, Microsoft SQL
MySQL角色是指定的权限集合. 像用户帐户一样，角色可以拥有授予和撤消的权限:
子查询是一个嵌套在 SELECT、INSERT、UPDATE 或 DELETE 语句或其他子查询中的查询。任何允许使用表达式的地方都可以使用子查询。
以前总是追求新东西，发现基础才是最重要的，今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化。 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 概述： 本篇主要是对表表达式中派生表和公用表表达
我在4年多前，写了一篇Excel处理空白Cell的文章，http://www.cnblogs.com/studyzy/archive/2010/04/07/1706203.html，其实在数据库中也会遇到这种情况。对于普通的OLTP系统来说，应该不会出现，主要是在做OLAP，导入外部数据源时，可能导入系统的就是带有空白记录的数据。
如果用过MSSQL或者是Oracle中的窗口函数（Oracle中叫分析函数），然后再使用MySQL 8.0之前的时候，就知道需要在使用窗口函数处理逻辑的痛苦了，虽然纯SQL也能实现类似于窗口函数的功能，但是这种SQL在可读性和以及使用方式上大打折扣，看起来写起了都比较难受。
WITH AS 语法在SQL SERVER 和ORACLE数据库上均支持，主要用于子查询。语法如下： WITH expression_name [ ( column_name [,...n] ) ] AS ( CTE_query_definition ) --只有在查询定义中为所有结果列都提供了不同的名称时，列名称列表才是可选的。 --运行 CTE 的语句为： SELECT <column_list> FROM expression_name; 但其语句在两个数据库的应用却有所不同，比如在SQL SERVE
某些解释需要由代码作者预先编写。而其他解释或许可以由结合大型语言模型的代码阅读器实时生成。
开发人员正在研发的许多项目都涉及编写由基本的 SELECT/FROM/WHERE 类型的语句派生而来的复杂 SQL 语句。其中一种情形是需要编写在 FROM 子句内使用派生表（也称为内联视图）的 Transact-SQL (T-SQL) 查询。这一常规使开发人员能获取一个行集，并立即将该行集加入到 SELECT 语句中的其他表、视图和用户定义函数中。另一种方案是使用视图而不是派生表。这两种方案都有其各自的优势和劣势。
有个更好的办法，是安装扩展pg_stat_statements，此处需要PostgreSql支持，部分版本需要编译安装：
本文转载：http://www.cnblogs.com/shuangnet/archive/2013/03/22/2975929.html
6月5日在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中，5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、Fragment执行框架/查询分片策略/子查询框架以及向量化执行引擎等多个方面对TDSQL-A进行了深入解读。 其中腾讯云数据库高级工程师-陈再妮，对于“TDSQL-A海量数据交互之道及企业级数据库能力”，进行议题分享。没有观看直播的小伙伴，可不要错过本次分享内容的文字实录。 以下内容为现场分享实录： TDSQL-A 是腾讯基于开源数据库PG自主研发的分
派生表就是一个由查询结果生成的临时表。他是在外部查询的 FROM 中定义的。派生表的存在范围只是在外部查询中，只要外部查询结束了，派生表也就不存在了。派生表一定要写在 FROM 后面范围内，用（）括起来。后面跟着派生表的名称。
从功能上讲，Pandas 中用透视表 (pivot table) 和 Excel 里面的透视表是一样的。透视表是一种做多维数据分析的工具，还记得 Pandas 的 split-apply-combine 三部曲吗？首先用 groupby 分组，再平行将某个函数应用到各组上，最后自动连接成一个总表。今天介绍的 pivot_table() 函数可以将上面“拆分-应用-结合”三个步骤用一行来完成。
首先我们修复了一个SQL查询中的bug。然后我们重新思考了查询的设计。这里是使用LLM调整SQL查询的进一步方法。
教科书中 SQL 例句通常都很简单易懂，甚至可以当英语来读，这就给人造成 SQL 简单易学的印象。 但实际上，这种三行五行的 SQL 只存在于教科书和培训班，我们在现实业务中写的 SQL 不会论行，而是以 K 计的，一条 SQL 几百行 N 层嵌套，写出 3K5K 是常事，这种 SQL，完全谈不上简单易学，对专业程序员都是恶梦。 以 K 计本身倒不是大问题，需求真地复杂时，也只能写得长，Python/Java 代码可能会更长。但 SQL 的长和其它语言的长不一样，SQL 的长常常会意味着难写难懂，而且这个难写难懂和任务复杂度不成比例。除了一些最简单情况外，稍复杂些的任务，SQL 的难度就会陡增，对程序员的智商要求很高，所以经常用作应聘考题。
笔者在近一两年接触了Clickhouse数据库，在项目中也进行了一些实践，但一直都没有一些技术文章的沉淀，近期打算做个系列，通过一些具体的场景将Clickhouse的用法进行沉淀和分享，供大家参考。
前言 Mysql 8 正式发布了，新增了很多优秀特性，之后我会挑些重点来分享。 下面和大家一起熟悉下 CTE（Common Table Expressions）通用表表达式。 CTE 是什么 派生表大家都比较熟悉了，CTE 就是针对派生表来的，可以说是增强的派生表，或者说时派生表的替换。 派生表是 FROM 中的子查询，例如： SELECT ... FROM (subquery) AS derived, t1 ... CTE 就像派生表，但它的声明是在查询块儿之前，而不是在 FROM 中，例如： WITH
在数据库管理中，处理具有层次结构的数据一直是一项常见任务。MySQL的递归查询功能通过公用表表达式（CTE）为处理这类数据提供了便捷的方式。递归查询可以用于管理组织结构、目录树等数据，使您能够轻松地查询任意节点的子节点、父节点或整个路径。
CTE，Common Table Expressions，是一个非常实用的功能，可以有效降低SQL的编写难度。CTE，也是大多数关系型数据库都支持的，包括DB2、Oracle、SQL Server、PostgreSQL等，唯独MySQL不支持。不过，在MySQL 8.0版本中，终于是补全了该功能，接下来我们就来看一下。
但是，这个结果集被称作：公用表表达式(CTE) - common_table_expression
在最近的活字格项目中使用ActiveReports报表设计器设计一个报表模板时，遇到一个多级分类的难题：需要将某个部门所有销售及下属部门的销售金额汇总，因为下属级别的层次不确定，所以靠拼接子查询的方式
在离线数据研发中，随着业务的快速发展以及业务复杂度的不断提高，数据量的不断增长，尤其得物这种业务的高速增长，必然带来数据逻辑复杂度的提升，数据量越大，复杂度越高，对任务的性能的要求就越高，因此，任务性能的优化就成了大家必然的话题，在离线数仓招聘中，这几乎成了必考题目。
以前的文章Python小案例（五）循环判断进行分组介绍了如何使用python解决循环判断的问题。现在重新回顾一下这个问题背景：有一列按照某规则排序后的产品，想打包进行组合售卖。要求按顺序进行价格累积，当价格累积超过2000后，需要从下一个产品重新开始打包。
MySQL是一款常用的关系型数据库，广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。在MySQL中，我们经常需要对表格进行行转列或列转行的操作，以满足不同的分析或报表需求。本文将详细介绍MySQL中的行转列和列转行操作，并提供相应的SQL语句进行操作。
直接 SQL 实现递归的 with 语法——公共数据表达式 Common Table Expressions (CTE) 是一个命名的临时结果集，它存在于单个语句的范围内，并可能在该语句后面引用，可能会多次。
由于SQL Server没有数组类型，所以在面对“从若干待选项中选一个”这种需求时，往往要采取变通办法，比如弄个‘a|b|c’这样的字符串然后对字符串进行处理；又或者把待选项塞进一个临时表，然后把问题变成如何select的问题。下面的写法就是采用后一种，只不过得益于VALUES和CTE，我们不必真的一板一眼的去弄个临时表或表变量什么的，可以让代码更加紧凑，不至于很冗杂。
直接 SQL 实现递归的 with 语法——公共数据表达式 Common Table Expressions (CTE) 是一个命名的临时结果集，它存在于单个语句的范围内，并可能在该语句后面引用，可能会多次。 # 创建测试表 create table job_depend( sn_id int auto_increment comment '行号' primary key, job_id varchar(20) null comment '作业ID', depend_job_id var
这几天在做一个招标系统中审批模块，其中关于报价信息这块，用到了pivot和unpivot来实现数据的行列互转，下面简单介绍一下，实际案例，便于回忆和记录相关的条件下使用的情况。pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数，PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式，并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作，将表值表达式的列转换为列值。
这几天在做一个招标系统中审批模块，其中关于报价信息这块，用到了pivot和unpivot来实现数据的行列互转，下面简单介绍一下，实际案例，便于回忆和记录相关的条件下使用的情况。pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数，PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式，并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作，将表值表达式的列转换为列值。 下面我通过PIVOT 来阐述整个函数的使用：
MySQL从5.7版本直接跳跃发布了8.0版本 ，可见这是一个令人兴奋的里程碑版本。MySQL 8 版本在功能上做了显著的改进与增强，开发者对 MySQL 的源代码进行了重构，最突出的一点是多 MySQL Optimizer 优化器进行了改进。不仅在速度上得到了改善，还为用户带来了更好的性能和更棒的体验。
在推出SQLServer2005之后，微软定义了一个新的查询架构叫做公共表表达式--CTE。CTE是一个基于简单查询的临时结果集，在一个简单的插入、更新、删除或者select语句的执行范围内使用。再本篇中，我们将看到如何定义和使用CTE。 定义和使用CTE 通过使用CTE你能写和命名一个T-SQL select 语句，然后引用这个命名的语句就像使用一个表或者试图一样。 CTE下面就是定义一个CTE的语法: WITH <expression_name> (Column1, Column2, …) AS (CT
在推出SQLServer2005之后，微软定义了一个新的查询架构叫做公共表表达式–CTE。CTE是一个基于简单查询的临时结果集，在一个简单的插入、更新、删除或者select语句的执行范围内使用。再本篇中，我们将看到如何定义和使用CTE。
1. F_TestDate 为分区函数名，分区的字段是datetime类型
你真的会玩SQL吗？系列目录 你真的会玩SQL吗？之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗？和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗？三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗？查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗？让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗？EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗？无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗？Case也疯狂 你真的会玩SQL吗？表表达式，排名函数 你真的会玩SQL吗？简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗？你所不知道的 数据聚合 你真的会玩S
背景 最近SSIS的开发过程中遇到几个问题。其中使用CTE时，遇到一个远程连接对象，结果导致严重的性能问题，为了应急我就修改了代码。 之前我写了一篇介绍CTE的随笔包含了CTE的用法等：
Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合，里面包括了readr，tidyr， dplyr，purrr，tibble，stringr, forcats，ggplot2 等包。https://github.com/tidyverse/
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