Django还提供了一种直观而搞笑的方式在查询(lookups)种表示关联关系,它能自动确认SQL JOIN联系。要做跨关系查询,就使用两个下划线来连接模型(model)间关联字段的名称,知道最终链接到你想要的model为止。
作者详细模型：把作者的详情放到详情表，包含生日，手机号，家庭住址等信息。作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系（one-to-one）
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
大家好 泥腿子安尼特又和大家见面了。不知道大家昨晚过的如何，容我再孤寡孤寡孤寡几声
分组查询是一种 SQL 查询技术，通过使用 GROUP BY 子句，将具有相同值的数据行分组在一起，然后对每个组应用聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG等）。这允许在数据集中执行汇总和统计操作，以便更清晰地理解和分析数据的特征。分组查询常用于对大量数据进行聚合和摘要，提供有关数据分布和特征的洞察。
之前也学习过一阵子的Spark了，是时候先输出一些知识内容了，一来加深印象，二来也可以分享知识，一举多得，今天这篇主要是在学习实验楼的一门课程中自己记下来的笔记，简单梳理了一下，当做是需要了解得基础知识，让不熟悉Spark的同学也有一些简单的认识，里面若有写错的地方也希望大伙们指出哈。
一查询数值型数据: SELECT * FROM tb_name WHERE sum > 100; 查询谓词:>,=,<,<>,!=,!>,!<,=>,=<
OpenGauss 是一款极致性能、安全、可靠的关系型（OLTP）开源数据库。采用协议“木兰宽松许可证”（Mulan PSL V2），用户可以自由复制、使用、修改、分发，不论修改与否。
一对一、多对一、多对多 ，用book表和publish表自己来想想关系，想想里面的操作，加外键约束和不加外键约束的区别，一对一的外键约束是在一对多的约束上加上唯一约束。
上一篇Django 2.1.7 模型 - 条件查询 F对象 Q对象 聚合查询讲述了关于Django模型的介绍F对象、Q对象、聚合查询等功能。
子查询 （Subquery）的优化一直以来都是 SQL 查询优化中的难点之一。关联子查询的基本执行方式类似于 Nested-Loop，但是这种执行方式的效率常常低到难以忍受。当数据量稍大时，必须在优化器中对其进行去关联化 （Decoorelation 或 Unnesting），将其改写为类似于 Semi-Join 这样的更高效的算子。
注： 本文知识点是根据自己的项目经验及慕课网的教学视频整理所得， 如需转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/zhuchenglin/p/10223596.html
Mapper.xml映射文件中定义了操作数据库的sql，每个sql是一个statement，映射文件是mybatis的核心。
让我们以一个虚构的业务为例。假设你是亚马逊电子商务分析团队的一员，需要运行几个简单的查询。你手头有两个表，分别为“product（产品）”和“discount （折扣）”。
#1.跨表多对多查询 #模型关系 城市 <-- 作者 <-- 书 #查询haimingwei写的所有书籍 #基于对象-->反向查询(按表名_set) （返回queryset） models.Author.objects.get(name='haimingwei').book_set.values('title') #基于queryset-->反向查询(按表名) （返回queryset） models.Author.objects.filter(name='haimingwei').values('book__title') #基于queryset-->正向查询(按字段) （返回queryset） models.Book.objects.filter(author__name='haimingwei').values('title') #查询spring这本书的作者 #基于对象-->正向查询(按字段) （返回queryset） models.Book.objects.get(title='spring').author.values('name') #基于queryset-->反向查询(按表名) （返回queryset） models.Author.objects.filter(book__title='spring').values('name') #基于queryset-->正向查询(按字段) （返回queryset） models.Book.objects.filter(title='spring').values('author__name')
上述代码不符合要求的原因有以下几个。首先，如果将 SQL 查询语句嵌套在代码中，那么只要数据层发生任何变化，都必须编辑并重新编译代码层。这样就会带来诸多不便。还可能会导致其他错误，而且通常会造成数据服务和代码之间的混乱。
这样写上以后django会默认的就去链接数据库，这时你会看到报错了，那么解决的办法就是下面的这样
The sp_executesql is a built-in stored procedure in SQL Server that enables to execute of the dynamically constructed SQL statements or batches. Executing the dynamically constructed SQL batches is a technique used to overcome different issues in SQL programming sometimes. For example, when we want to determine the displayed columns in our reports, this procedure might be a solution option for us. In the simplest sense, this procedure takes a dynamically constructed SQL batch and other parameters, then execute it in the runtime and, finally, it returns the result.
一.SQLAlchemy介绍 SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。该框架建立在 DB API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将类和对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。 1 pip3 install sqlalchemy 组成部分： Engine，框架的引擎 Connection Pooling ，数据库连接池 Dialect，选择连接数据库的DB API种类 Schema/Types，架构和类型 SQL Ex
前几日有一个猎头公司的面试，其中问道我事务隔离这块的知识点，猛一问真是想不起来啊，顿感羞愧啊，回来专门总结一下这方面的知识来夯实一下之前的知识体系，也提醒广大园友们进步在于总结啊，好多不用的知识点，有时候有必要温故知新啊。 简介 ACID，是指在可靠数据库管理系统（DBMS）中，事务(transaction)所应该具有的四个特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）.这是可靠数据库所应具备的几个特
BIGO 是一家面向海外的以短视频直播业务为主的公司, 目前公司的主要业务包括 BigoLive (全球直播服务)，Likee (短视频创作分享平台)，IMO (免费通信工具) 三部分，在全球范围内拥有 4 亿用户。伴随着业务的发展，对数据平台处理能力的要求也是越来越高，平台所面临的问题也是日益凸显，接下来将介绍 BIGO 大数据平台及其所面临的问题。BIGO 大数据平台的数据流转图如下所示：
我们如果是想在文件中直接运行，进行数据库的查询操作，可以按上面的步骤进行设置。并且在定义模型类的时候重写str方法（操作如下）。然后就可以进行查询了。
百万级数据，做前端页面分页，出现打开网页第一次打开很慢，基本要好几秒，第二次打开速度较快，基本是秒开
实现 sql 中 where 的功能，调用过滤器 filter()、exclude()、get()，下面以filter()为例。
ORM 映射关系： 表名 <－－－－－－－> 类名 字段 <－－－－－－－> 属性 表记录 <－－－－－－－>类实例对象 创建表(建立模型) 实例：我们来假定下面这些概念，字段和关系 作者模型：一个作者有姓名和年龄。 作者详细模型：把作者的详情放到详情表，包含生日，手机号，家庭住址等信息。作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系（one-to-one） 出版商模型：出版商有名称，所在城市以及email。 书籍模型： 书籍有书名和出版日期，一本书可能会有多个作者，一个作
如果这条sql是写操作(insert、update、delete)，那么大致的过程如下，其中引擎层是属于 InnoDB 存储引擎的，因为InnoDB 是默认的存储引擎，也是主流的，所以这里只说明 InnoDB 的引擎层过程。由于写操作较查询操作更为复杂，所以先看一下写操作的执行图。方便后面解析。
上一篇Django 2.1.7 模型 - 条件查询、模糊查询、空查询、比较查询、范围查询、日期查询讲述了关于Django模型的查询。
导读：业务系统或者日志系统产生了大量的原始数据，我们根据业务场景需求将数据保存到不同的存储中。然而，数据只有通过整合、加工、计算，才能提取出其潜在的信息，让数据变为资产，从而实现数据的价值。Moonbox就是这样一款计算服务平台，在敏捷大数据（Agile BigData）理论的指导下，围绕“计算服务化”和“数据虚拟化”两个核心概念进行设计，支持多种数据源混合计算。Moonbox的设计理念是怎样的？又有什么功能特点呢？本文带您初步走进Moonbox~
1. 使用核心线程的完全多线程。这意味着它能很容易地利用多CPU(如果有)。2. 支持C 、C 、 Eiffel 、 Java、 Perl、 PHP、Python、和 TCL API等客户工具和 API。3. 可运行在不同操作系统平台上。4. 支持多种列类型：1、 2、 3、4、和 8 字节长度的有符号/无符号整数、FLOAT、DOUBLE、CHAR、VARCHAR、TEXT、BLOB、DATE、TIME、DATETIME、 TIMESTAMP、YEAR、SET和ENUM类型。5. 利用一个优化的一遍扫描多
SQL是所有数据从业者必须打牢的基本功之一，扎实的SQL查询和适当的调优技巧是检验SQL能力的两大重要准则。个人曾经专门花费过好多时间用于提升SQL能力，期间也刷了大量的SQL题目，在这期间也不断摸索总结了一些小技巧，今天本文就来分享其中的两个，也差不多是日常使用中最为高频的两个了。
Q对象可以对关键字参数进行封装，从而更好的应用多个查询，可以组合&(and)、|(or)、~(not)操作符。
term是用于精确匹配的，类似于sql语句中的“=”，因为“name”字段用的是standard默认分词器，其会将“张三”分成“张”和“三”，并不会匹配姓名为“张三”的人，而name.keyword可以让其不会进行分词。
SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。该框架建立在 DB API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将类和对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
针对索引失效的排查，关键步骤包括确定需要分析的SQL语句，并通过EXPLAIN查看其执行计划。主要关注type、key和extra这几个字段。
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今天遇到一个很神奇的现象，在数据库中，相同的执行计划，执行SQL所需要的时间相差很大，执行快的SQL瞬间出结果，执行慢的SQL要几十秒才出结果，一度让我怀疑是数据库抽风了，后面才发现是见识不足，又进入了知识空白区。
事务(进程 ID 89)与另一个进程被死锁在 锁 资源上，并且已被选作死锁牺牲品。请重新运行该事务。
Data Analytics Studio (DAS)是一个能够提供诊断工具和智能化的建议，使得业务数据分析师能易于上手hive的应用程序并提高工作效率。本篇文章主要介绍如何为 CDP集群安装集成 DAS(Data Analytics Studio)。
俗话说工欲善其事，必先利其器，定期对你的MYSQL数据库进行一个体检，是保证数据库安全运行的重要手段。
前些时日，在玩手机的时候，偶然看到了一个博主的推文。文章的题目中，提到了“竟然连SQL都不会”。由于这段时间在学习数据库，所以对于SQL等字眼特别敏感。所以，对于这篇文章，我自然要读一读。
从 -2^63 (-9223372036854775808) 到 2^63-1(9223372036854775807) 的整型数据
对于正在运行的mysql，性能如何，参数设置的是否合理，账号设置的是否存在安全隐患，你是否了然于胸呢？
你对于正在运行的mysql 性能如何？参数设置的是否合理？账号设置的是否存在安全隐患？是否了然于胸？
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