在列上进行运算或使用函数会使索引失效，从而进行全表扫描。如下面例子在publish\_time，id列上分别加上索引，publish\_time为datetime类型，id为int类型
众所周知，索引类似于字典的目录，可以提高查询的效率。 索引从物理上可以分为：聚集索引，非聚集索引 从逻辑上可以分为：普通索引，唯一索引，主键索引，联合索引，全文索引
本文介绍了如何汇总数据，包括使用聚集函数、组合聚集函数等。同时介绍了如何对不同值进行汇总，以及如何使用SUM、AVG、COUNT、MAX和MIN等函数进行计算。
以前给大家介绍过MySQL中的统计信息，相信大家也都了解了。那么统计信息是存放在哪里呢？我们怎么去查看？ 在MySQL中提供了两个表记录统计信息的相关内容,分别是 innodb_table_stats
编写 DAX 公式时要掌握的核心概念是上下文。DAX 作为一门动态数据分析语言，与 Excel 函数、SQL 查询 和 Power Query 脚本有着根本不同的原因就在于上下文的概念。以上所述的所有其他语言的公式只会在数据发生变化时才会返回不同的结果（除了一些例外情况，例如使用参数时），但是单个 DAX 公式就可以同时提供多个不同的结果，具体取决于您使用它的位置和方式，也就是：上下文。
在 PostgreSQL 中，收集的统计信息分为三类：为一张表收集的统计信息，为一个列收集的统计信息，以及为了一组列收集的统计信息。
例：select *from tempagreement where rownum<10;
DML（Data Manipulation Language，数据操作语言）：用于检索或者修改数据。
在数据库开发的初期，或者在系统刚上线的初期，由于数据量比较少，一些查询 SQL 语句、视图、存储过程编写等体会不出 SQL 语句各种写法的性能优劣，但是随着数据库中数据的增加，像数据仓库这种 TB 级别的海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，因此写 sql 不能简单的能查出相应的数据即可，而是要写出高质量的 SQL 语句，提高 SQL 语句的执行速度。
其中CASCADE和RESTRICT两者必选其一。选择了CASCADE表示在删除模式的同时把该模式中所有的数据库对象全部一起删除。选择了RESTRICT表示如果该模式中已经定义了下属的数据库对象（如表、视图等），则拒绝该删除语句的执行。
SQL 语句是由简单的英语单词构成的。这些单词称为 关键字，每个 SQL 语句都是由一个或多个关键字构成的。使用 SELECT 关键字检索表数据，必须给出想选择什么（SELECT）和从什么地方选择两条信息（FROM）。
所谓组查询即将数据按照某列或者某些列相同的值进行分组，然后对该组的数据进行组函数运用，针对每一组返回一个结果。 tips: 1.组函数可以出现的位置： select子句和having 子句 2.使用group by 将将行划分成若干小组。 3.having子句用来限制组结果的返回。
SQL是结构化查询语言(Structured Query Language)的缩写,是关系数据库的标准语言，实际功能包括数据定义、数据查询、数据操纵和数据控制。SQL标准的制定使得几乎所有的数据库厂家都采用SQL语言作为其数据库语言。但各家又在SQL标准的基础上进行扩充，形成自己的语言。
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目录 1.何种查询支持索引？ 2.注意事项和建议 一 何种查询支持索引？ 1 MySQL 目前支持前导列 ---- 就目前来说，mysql 暂时只支持最左前缀原则进行筛选。 例子：创建复合索引 cre
索引时一种特殊的数据结构，类似于图书的目录，它能够极大地提升数据库的查询效率。如果没有索引，在查询数据时必须扫描表中的所有记录才能找出符合条件的记录，这种全表扫描的查询效率非常低。
在实际中我们可能只是需要汇总数据而不是将它们检索出来，SQL提供了专门的函数来使用。聚合函数aggregate function具有特定的使用场景
2 . 案例:查询所有雇员的编号、姓名、基本月工资，现在肯定不能够使用“*”，因为使用 *表示所有列
刚到家门口，还未下车，老妈就气冲冲的走过来对我说道：“你表哥就比你大一岁，人家都买了奔驰了，50 多万！”
MySQL限制每个表最多存储4096列，并且每一行数据的大小不能超过65535字节 减少磁盘IO,保证热数据的内存缓存命中率（表越宽，把表装载进内存缓冲池时所占用的内存也就越大,也会消耗更多的IO） 更有效的利用缓存，避免读入无用的冷数据 经常一起使用的列放到一个表中（避免更多的关联操作）
我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享！
很多人对多列索引的理解都不够。一个常见的错误就是，为每个列创建独立的索引，或者按照错误的顺序创建多列索引。
我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享！ （1）选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效) ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那
在 SQL 数据库中，聚合函数是一组强大的工具，用于处理和分析数据。它们可以帮助您对数据进行统计、计算总和、平均值、最大值、最小值等操作。无论您是数据库开发者、数据分析师还是希望更好地了解 SQL 数据库的用户，了解聚合函数都是非常重要的。
如前几节所述，Citus 是一个扩展，它扩展了最新的 PostgreSQL 以进行分布式执行。这意味着您可以在 Citus 协调器上使用标准 PostgreSQL SELECT 查询进行查询。 Citus 将并行化涉及复杂选择、分组和排序以及 JOIN 的 SELECT 查询，以加快查询性能。在高层次上，Citus 将 SELECT 查询划分为更小的查询片段，将这些查询片段分配给 worker，监督他们的执行，合并他们的结果（如果需要，对它们进行排序），并将最终结果返回给用户。
原则一：注意WHERE子句中的连接顺序： ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾. 尤其是“主键ID=？”这样的条件。
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
今年以来，我面试过很多程序员，年轻人居多。发现年轻人基础都很薄弱，要的工资可一点都不低。想拿高开的工资，却只会 CRUD。昨天我在群里和网友一番沟通后，都希望我把面试问到的问题发出来，今天就整理了一些我在面试他人过程中，喜欢问到的知识点。供大家参考！
从这篇开始，我们通过几章的内容，重新学习 SQL 从基础到进阶的方方面面，塑造良好的 SQL 编写思维和逻辑能力。
完全的范式和反范式是不存在的，在实际操作中建议混用这两种策略，可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
如果 IN 的参数是（1，2，3）这样的值列表时，没啥问题，但如果参数是子查询时，就需要注意了。比如，现在有如下两个表：
为了使索引的使用效率更高，在创建索引时，必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引。本小节将向读者介绍一些索引的设计原则。
匹配串为固定字符串 【1】 查询学号为201215121的学生的详细情况。 SELECT * FROM Student WHERE Sno LIKE ‘201215121'; 等价于： SELECT * FROM Student WHERE Sno = ' 201215121 '; 匹配串为含通配符的字符串 【1】 查询所有姓刘学生的姓名、学号和性别。 SELECT Sname, Sno, Ssex FROM Student WHERE Sname LIKE '刘%'; 【1】查询姓"欧阳"且全名为三个汉字的学生的姓名。 SELECT Sname FROM Student WHERE Sname LIKE '欧阳__'; 【1】查询名字中第2个字为"阳"字的学生的姓名和学号。 SELECT Sname，Sno FROM Student WHERE Sname LIKE '__阳%'; 【1】查询所有不姓刘的学生姓名、学号和性别。 SELECT Sname, Sno, Ssex FROM Student WHERE Sname NOT LIKE '刘%'; 使用换码字符将通配符转义为普通字符 ESCAPE '＼' 表示“ ＼” 为换码字符 【1】查询DB_Design课程的课程号和学分。 SELECT Cno，Ccredit FROM Course WHERE Cname LIKE 'DB\_Design' ESCAPE '\ ' ; 【1】查询以"DB_"开头，且倒数第3个字符为 i的课程的详细情况。 SELECT * FROM Course WHERE Cname LIKE 'DB\_%i_ _' ESCAPE '\ ' ; 谓词： IS NULL 或 IS NOT NULL，注意“IS” 不能用 “=” 代替 【1】某些学生选修课程后没有参加考试，所以有选课记录，但没 有考试成绩。查询缺少成绩的学生的学号和相应的课程号。 SELECT Sno，Cno FROM SC WHERE Grade IS NULL 【1】查所有有成绩的学生学号和课程号。 SELECT Sno，Cno FROM SC WHERE Grade IS NOT NULL; 逻辑运算符：AND和 OR来连接多个查询条件 AND的优先级高于OR 可以用括号改变优先级 【1】查询计算机系年龄在20岁以下的学生姓名。 SELECT Sname FROM Student WHERE Sdept= 'CS' AND Sage<20; 【1】查询计算机科学系（CS）、数学系（MA）和信息系（IS）学生的姓名和性别。 SELECT Sname, Ssex FROM Student WHERE Sdept IN ('CS ','MA ','IS') 可改写为： SELECT Sname, Ssex FROM Student WHERE Sdept= ' CS' OR Sdept= ' MA' OR Sdept= 'IS ';
ROLLUP 在多维分析中是“上卷”的意思，即将数据按某种指定的粒度进行进一步聚合。
在这个例子中，9(precision)代表将被用于存储值的总的小数位数，而2(scale)代表将被用于存储小数点后的位数。
写在前面：公众号又被我搁置好久，闲来无事，写写近期学的R语言吧，主要分为两个部分写，一主要为数据处理，二为ggplot作图。这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了，作为R语言入门是够用的，但是学海无涯，以此只是作为一个引子，想要进步还是要自己多学多练，举一反三才行。
有朋友问了我如下这样一个问题，最后的解决过程挺有意思的，让我发现了直方图统计信息里我之前没有注意到的两个知识点，这里跟大家分享一下。 问题 数据库的版本是11.2.0.3： 创建一个测试表T1： SQ
语法分析> 语义分析> 视图转换 >表达式转换> 选择优化器 >选择连接方式 >选择连接顺序 >选择数据的搜索路径 >运行“执行计划”
来源：https://juejin.im/post/6871969929365553165
在InnoDB中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表（IOT），InnoDB使用B+树索引模型，数据都是存储在B+树中的。
当在SQL语句中连接多个表时, 尽量使用表的别名并把别名前缀于每个列上。这样一来,
获取准确的段对象（表、表分区、索引等）的分析数据，是CBO存在的基石。所以数据段的分析对于CBO来讲非常的重要。
NULL值是关系数据库系统布尔型(true,false,unknown)中比较特殊类型的一种值，通常称为UNKNOWN或空值，即是未知的，不确定的。由于 NULL存在着无数的可能，因此NULL值也不等于NULL值，所以与NULL值相关的操作同样都为NULL值。正是基于这样一个特性，对于NULL值列上的B 树索引导致了is null/is not null不走索引的情形，下面描述了NULL值与索引以及索引NULL列上的执行计划，如何使得NULL值走索引的情形。 注：本文仅仅讨论的是B树索引上的NULL值，位图索引不在此范围之内。 一、null值与索引的关系
机器学习、深度学习在用Python时，我们要用到NumPy和Pandas库。今天我和大家一起来对这两个库的最最基本语句进行学习。希望能起到抛砖引玉的作用，目前处于入门阶段，而且第一次发文，哪里出现错误
为经常需要搜索的列加索引,可以加快索引的速度 主键列上可以确保列的唯一性 在表与表的连接条件上加索引,可以加快连接查询的速度 在经常需要排序、分组、distinct的列上加索引，可以加快排序查询速度 在使用包含< <= > >= BETWEEN IN 等查询条件的联合索引时条件判断一定要放在最后 使用like查询时使用“str%” 索引键不要包含NULL 如果你的一个字段是Char(32)或者int(32),在创建索引的时候指定前缀长度 比如前10个字符 (前提是多数值是唯一的..)那么短索引可以提高查询速
MySQL优化一般是需要索引优化、查询优化、库表结构优化三驾马车齐头并进。 可以说，索引优化是对查询性能优化最有效的手段，索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，“最优”的索引有时比一个“好的”索引性能要好几个数量级。创建一个真正“最优”的索引经常需要重写查询，所以索引优化和查询优化的关系很紧密。 本文是《千万级大数据查询优化》系列第一篇：创建高性能的索引。 我们先从一个面试题开始。 面试题： 如果有四条sql语句，查询条件分别是 where A=1 and B=1 and C=1. where
SQL优化技巧 1.选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): oracle的解析器按照从右到左的顺序处理 from 子句中的表名，from子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在 from 子句中包含多个表的情况下, 你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有 3 个以上的表连接查询, 那就需 要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. 2.where子句中的连接顺序:
（1） 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)： ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. （2） WHERE子句中的连接顺序．： ORACLE采用自下而上
. （1） 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的seo/' target='_blank'>优化器中有效)： ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. （2） WHERE子句中的连接顺序．：
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