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selectwhere子句优化

8.优化select语句,这方面技巧同样适用于其他带where的delete语句等,在where子句的列上设置索引;索引对于引用多个如join和外键尤其重要 select where子句优化: 1.调整查询的结构...;where子句作用在primary key或者unique索引上 13.如果ORDER BY和GROUP BY子句中的所有都来自同一个表,则在连接时首选该表 14.如果order by子句和group...,将跳过与HAVING子句不匹配的行 以下表被用作常量表: SELECT * FROM t WHERE primary_key=1; SELECT * FROM t1,t2 WHERE t1.primary_key...) FROM tbl_name; SELECT MAX(key_part2) FROM tbl_name WHERE key_part1=constant; SELECT ......LIMIT 10; 假设索引是数值型,以下查询仅用到了索引树: SELECT key_part1,key_part2 FROM tbl_name WHERE key_part1=val; SELECT

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select count(*)、count(1)、count(主键)和count(包含空值的)有何区别?

首先,准备测试数据,11g库表bisal的id1是主键(确保id1为非空),id2包含空值, ?...我们分别用10053打印如下4组SQL的trace, SQL1:select count(*) from bisal; SQL2:select count(1) from bisal; SQL3:select...count(id1) from bisal; SQL4:select count(id2) from bisal; 我们来看下这四个SQL的执行结果, ?...前三个均为表数据总量,第四个SQL结果是99999,仅包含非空记录数据量,说明若使用count(允许空值的),则统计的是非空记录的总数,空值记录不会统计,这可能和业务上的用意不同。...总结: 11g下,通过实验结论,说明了count()、count(1)和count(主键索引字段)其实都是执行的count(),而且会选择索引的FFS扫描方式,count(包含空值的)这种方式一方面会使用全表扫描

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SQL Server 索引和表体系结构(包含索引)

包含索引 概述 包含索引也是非聚集索引,索引结构跟聚集索引结构是一样,有一点不同的地方就是包含索引的非键只存储在叶子节点;包含索引的分为键和非键,所谓的非键就是INCLUDE中包含...的要求所以引进了包含索引。...在计算索引键数或索引键大小时,数据库引擎不考虑它们。 当查询中的所有都作为键或非键包含在索引中时,带有包含性非键的索引可以显著提高查询性能。...创建覆盖查询 覆盖查询就是创建的索引包含查询所引用的所有时 查询都设为键 当我们的SELECT查询是这样的 SELECT [companyname] ,[contactname...[Customers] where companyname='好孩子' ---这时我们选择将索引包含在索引建中 CREATE NONCLUSTERED INDEX [IX2_Customers

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包含的索引:SQL Server索引进阶 Level 5

在这个级别中,我们检查选项以将其他添加到非聚集索引(称为包含)。 在检查书签操作的级别6中,我们将看到SQL Server可能会单方面向您的索引添加一些。...包括 在非聚集索引中但不属于索引键的称为包含。 这些不是键的一部分,因此不影响索引中条目的顺序。 而且,正如我们将会看到的那样,它们比键造成的开销更少。...创建非聚集索引时,我们指定了与键分开的包含; 如清单5.1所示。...确定索引是否是索引键的一部分,或只是包含,不是您将要做的最重要的索引决定。也就是说,频繁出现在SELECT列表中但不在查询的WHERE子句中的最好放在索引的包含部分。...IF EXISTS ( SELECT 1 FROM sys.indexes WHERE name = 'FK_ProductID_ModifiedDate

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SQL命令 WHERE(一)

如果谓词包含除法,并且数据库中有任何值可以生成值为零或NULL的除法,则不能依赖求值顺序来避免被零除法。 相反,使用CASE语句来抑制风险。 WHERE子句可以指定包含子查询的条件表达式。...不能按号指定字段。 因为重新编译表时RowID字段的名称可能会改变,WHERE子句应该避免通过名称引用RowID(例如,WHERE ID=22)。...相反,使用%ID伪列名来引用RowID(例如,WHERE %ID=22)。 不能通过别名指定字段; 尝试这样做会产生SQLCODE -29错误。...但是,可以使用子查询来定义别名,然后在WHERE子句中使用该别名。...SQL只在Display模式下执行解析; 在逻辑或ODBC模式下,将整数与字符串值进行比较将返回null`。 要比较字符串字段和包含单引号的字符串,请使用双引号。

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SQL - on和where的区别

on和where的区别 on和where后都表示查询条件,它们的区别如下: 1、on只能用于连接查询(内连接、外连接、交叉连接),在其他情况下使用on会报错,比如: 1 select* from test...on id = 1; -- 报错,不能在普通查询里使用on,需要使用where 2、连接查询会产生一张中间表(临时表),on是在生成中间表时使用的条件;而where是在中间表生成后对中间表进行过滤使用的条件....id = test2.id and test1.id = 1; select* from test1 left join test2 on test1.id = test2.id where test1...比如: 1 2 select* from test1 left join test2; -- 报错,没有使用on select* from test1 left join test2 where test1...比如: 1 2 select* from test1 inner join test2 on test1.id = test2.id; select* from test1 inner join test2

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SQL 简介:如何使用 SQL SELECTSELECT DISTINCT

在其最简单的形式中,SELECT 语句必须包含以下元素:一个 SELECT 子句,它指定包含与查询匹配的值的,以及一个 FROM 子句,它指定包含 SELECT 子句中列出的的 TABLE。...SELECT 语句也可以有许多可选的子句来优化查询并返回精确的结果。常用的条款包括:在哪里。SQL WHERE 命令指定要检索的行。通过...分组。...SELECT 语句的基本语法如下所示:SELECT 第 1 ,第 2 ,... FROM source_table;要在结果集中显示表中的所有,请在 SELECT 之后使用符号“*”。...组合 SQL SELECT 和 INSERT 语句包含嵌套 SELECT 语句的 INSERT 语句允许您使用 SELECT 命令的结果集中的一行或多行快速填充表。...source_tables WHERE 条件;该语句的语法包含几个参数:“表”是您应该插入记录结果集的表。

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Hive中排除SELECT查询

简介 在 Hive 表中可能存在很多,也有可能就存在几列。如果我们想要表中所有,毫无疑问我们可以使用 SELECT *。但在某些情况下,我们可能拥有 100 多,并且我们只不需要其中几列。...在这种情况下,之前都是手动的添加 SELECT 查询中的所有列名。由于数很多,比较啰嗦。因此,我们希望能在 Hive 中从 SELECT 查询中排除某些。 2....此表中一共有100多,如下图所示(只展示了8): ? 如果我们不想要 event_ts 这一。我们会使用如下查询来排除这一: SELECT `(event_ts)?....+` FROM ; 上面语句等价于: SELECT user_id, event_tm, os, os_version, app_version, ..., prov, city FROM...我们会使用如下查询来排除这两: SELECT `(event_ts|event_tm)?+.+` FROM ; 如果我们要排除多,使用 | 分割。

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R语言筛选的方法--select

使用R语言默认的方法:选择 这一种,当然是简单粗暴的方法,想要哪一,就把相关的号提取出来,形成一个向量,进行操作即可。...而且,后面如果想要根据的特征进行提取时(比如以h开头的,比如属性为数字或者因子的等等),就不能实现了。 这就要用到tidyverse的函数了,select,rename,都是一等一的良将。...library(tidyverse) select = dplyr::select 6. 提取h开头的 这里,用starts_with,会匹配开头为h的。...其它还有contains,匹配包含的字符,还有end_with,匹配结尾的字符。 应有尽有,无所不有。 re1 = fm %>% select(starts_with("h")) 7....提取因子和数字的 「匹配数字的:」 re2 = fm %>% select_if(is.numeric) 「匹配为因子的:」 re3 = fm %>% select_if(is.factor)

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