由于数据库领域仍相对不成熟，每个平台上的 SQL 开发人员都在苦苦挣扎，一次又一次犯同样的错误。当然，数据库厂商在取得一些进展，并继续在竭力处理较重大的问题。
“ 除非你遵循本文介绍的这些技巧，否则很容易编写出减慢查询速度或锁死数据库的数据库代码。 📷 由于数据库领域仍相对不成熟，每个平台上的 SQL 开发人员都在苦苦挣扎，一次又一次犯同样的错误。 当然，数据库厂商在取得一些进展，并继续在竭力处理较重大的问题。 无论 SQL 开发人员在 SQL Server、Oracle、DB2、Sybase、MySQL，还是在其他任何关系数据库平台上编写代码，并发性、资源管理、空间管理和运行速度都仍困扰着他们。 问题的一方面是，不存在什么灵丹妙药；针对几乎每条最佳实践，我都可以
简介 在SQL Server中，每一个查询都会找到最短路径实现自己的目标。如果数据库只接受一个连接一次只执行一个查询。那么查询当然是要多快好省的完成工作。但对于大多数数据库来说是需要同时处理多
目录 CLR 用户定义函数 模式匹配 数据提取 模式存储 匹配 在匹配项中进行数据提取 总结 尽管 T-SQL 对多数数据处理而言极其强大，但它对文本分析或操作所提供的支持却很少。尝试使用内置的字符串函数执行任何复杂的文本分析会导致难于调试和维护的庞大的函数和存储过程。有更好的办法吗？ 实际上，正则表达式提供了更高效且更佳的解决方案。它在比较文本以便标识记录方面的益处显而易见，但是它的用途并不仅限于此。我们将介绍如何执行各种简单或令人惊异的任务，这些任务在 SQL Server™ 20
简介 什么是死锁？ 我认为，死锁是由于两个对象在拥有一份资源的情况下申请另一份资源，而另一份资源恰好又是这两对象正持有的，导致两对象无法完成操作，且所持资源无法释放。 什么又是阻塞？ 阻塞是由于资源不足引起的排队等待现象。比如同时两个进程去更新一个表。 这里我们可以把阻塞作为死锁的必要条件。下面我们先理解一下死锁和阻塞再来看一下我最近遇到一个问题以及解决思路。 SQLServer中的死锁 对应到SQL Server中，当在两个或多个任务中，如果每个任务锁定了其
每个人都使用SQL和Python。SQL是数据库的实际标准，而Python是用于数据分析、机器学习和网页开发的全明星顶级语言。想象一下，两者如果结合在了一起？
从概念上讲，Hudi物理存储一次数据到DFS上，同时在其上提供三个逻辑视图，如之前所述。 数据集同步到Hive Metastore后，它将提供由Hudi的自定义输入格式支持的Hive外部表。一旦提供了适当的Hudi捆绑包， 就可以通过Hive、Spark和Presto之类的常用查询引擎来查询数据集。
其实不论客户端进程和服务器进程是采用哪种方式进行通信，最后实现的效果都是：客户端进程向服务器进程发送一段文本（MySQL语句），服务器进程处理后再向客户端进程发送一段文本（处理结果）。那服务器进程对客户端进程发送的请求做了什么处理，才能产生最后的处理结果呢？客户端可以向服务器发送增删改查各类请求，我们这里以比较复杂的查询请求为例来画个图展示一下大致的过程：
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。
优化Power BI中的Power Query合并查询效率，Part 1：通过删除列来实现
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。
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。
SQL Server中可以锁定的资源包括：RID或键（行）、页、对象（如表）、数据库等等。
SQL优化调优是体现程序员分析归纳能力的有效手段，虽然我们不是DBA，但是编码开发时也会涉及许多对数据库的CRUD需求。因此，通过理解Mysql数据库的底层原理，对我们的笔试面试，还有提高业务编码水平是有好处的。
TIDB 在TIKV 中的数据逻辑表的呈现是一个需要学习的地方， TIKV中行的信息是通过key value 来组成的， 而在逻辑和物理之间进行实现的过程中tidb做了如下的工作。
我觉得对于SQL语句，清楚知道它执行的顺序，对于写sql语句非常重要
server层：（所有跨存储引擎的操作均在这一层完成，包含下面mysql核心功能及内置函数均在这一层完成）
一个 数据库管理系统 （DBMS）是一个软件应用程序与用户，应用程序和数据库本身交互，以捕获和分析数据。
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：
联机事务处理过程（On-Line Transaction Processing）也就是我们通常称之的OLTP。 联机分析处理过程（On-Line Analysis Processing）则被称为OLAP。
首先，我们先来看看MySQL的基础架构，我们再平时写的最多的也就是 sql 查询语句，那么，对于一条简单的查询语句，你可否有想过它是如何执行的，期间又经历了哪些步骤呢？如下sql 查询：
今天和大家聊一聊MySQL的基础架构。我们经常说，看一个事千万不要直接陷入细节里。应该先鸟瞰全貌。这样能够帮助你从高维度理解问题。当一条SQL语句执行的时候，我们看到的是最后的执行结果。却不知道这条语句在MySQL内部是如何执行的。
1.什么是数据库？ 数据库是组织形式的信息的集合，用于替换，更好地访问，存储和操纵。 也可以将其定义为表，架构，视图和其他数据库对象的集合。 2.什么是数据仓库？ 数据仓库是指来自多个信息源的中央数据存储库。 这些数据经过整合，转换，可用于采矿和在线处理。 3.什么是数据库中的表？ 表是一种数据库对象，用于以保留数据的列和行的形式将记录存储在并行中。 4.什么是数据库中的细分？ 数据库表中的分区是分配用于在表中存储特定记录的空间。 5.什么是数据库中的记录？ 记录（也称为数据行）是表中相关数据的有序集
SQL语言按照用途可以分为如下3类： ①DDL(Data Definition Language) 数据定义语言： 定义修改和删除数据库、表、索引和视图等 ②DML(Data Manipulation Language) 数据处理语言： 对数据进行查询(SELECT)、插入(INSERT)、删除(DELETE)、更新(UPDATE)等 ③DCL(Data Control Language) 数据控制语言： 对数据库对象的权限管理和事务管理 一、T-SQL语法基础 1.标识符 在SQL
MySQL相信大家都耳熟能详了, 毕竟其还不错的性能和免费的特点深受国人的喜爱, 本篇文章将作为我《MySQL》系列的一篇文章, 主要用作整理和简单的概述MySQL相关的一些知识点 ok, 接下来我们开始进入正题, 从最简单的开始
首先有一个 user_info 表，表里有一个 id 字段，执行下面这条查询语句：
支持innodb, myisam, memory, MySQL5.5.5 以后默认innodb,不同存储引擎的表数据存取方式也不同
平时我们使用的数据库，看到的通常是一个整体，比如我们执行一条查询SQL，返回一个结果集，却不知道这条语句在MySQL内部是如何执行的，接下来我们就来简单的拆解一下MySQL，看看MySQL是由哪些“零件”组成的，在这个过程中逐步的揭开MySQL的面纱,对MySQL有个深入的理解。这样在我们以后遇到MySQL的一些异常或者问题的时候，就可以快速定位问题并解决问题。
mysql基本架构组成：客户端，Server层和存储引擎层。其中，只有Server层和存储引擎层是属于Mysql。
“你一定又写了烂SQL了！”，“你怎么这样凭空污人清白……慢查询，慢查询不能算烂……慢查询！……程序猿的事，能算烂么？” 本文从SQL执行效率方面略作研究，偏向基础性总结，但力求详实准确。如果有大佬误入此地，还请从容撤退，如果你真的愿意看，我也没什么意见。
存储过程是用户定义的一系列sql语句的集合，涉及特定表或其它对象的任务，用户可以调用存储过程，而函数通常是数据库已定义的方法，它接收参数并返回某种类型的值并且不涉及特定用户表。
MySQL 是一个开放源代码的关系数据库管理系统。原开发者为瑞典的 MySQL AB 公司，最早是在 2001 年 MySQL3.23 进入到管理员的视野并在之后获得广泛的应用。 2008 年 MySQL 公司被 Sun 公司收购并发布了首个收购之后的版本 MySQL5.1 ，该版本引入分区、基于行复制以及plugin API 。移除了原有的 BerkeyDB 引擎，同时， Oracle 收购 InnoDB Oy 发布了 InnoDB plugin，这后来发展成为著名的 InnoDB 引擎。 2010 年 Oracle 收购 Sun 公司，这也使得 MySQL 归入 Oracle 门下，之后 Oracle 发布了收购以后的首个版本 5.5 ，该版本主要改善集中在性能、扩展性、复制、分区以及对 windows 的支持。目前版本已发展到 5.7。
索引下推是从 MySQL5.6 开始引入一个特性，英文是 index condition pushdown，一般简称为 ICP，索引下推通过减少回表的次数，来提高数据库的查询效率。
我们经常说，看一个事儿千万不要直接陷入细节里，你应该先鸟瞰其全貌，这样能够帮助你从高维度理解问题。同样，对于 MySQL 的学习也是这样。平时我们使用数据库，看到的通常都是一个整体。比如，你有个最简单的表，表里只有一个 ID 字段，在执行下面这个查询语句时：
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sql可以查询、从数据库取出数据、插入、更新、删除、创建新的数据库、创建新表、创建存储过程、创建视图、设置表视图和存储过程的权限。
转发请注明引用和原文博客（https://cloud.tencent.com/developer/user/1217611/activities） 简介 之前已经写过两篇介绍列存储索引的文章，但是只有非聚集列存储索引，今天再来简单介绍一下聚集的列存储索引，也就是可更新列存储索引。在SQL Server 2012中首次引入了基于列存储数据格式的存储方式。叫做“列存储索引”。前一篇我已经比较了行存储索引与非聚集的列存储索引（https://cloud.tencent.com/developer/artic
之前已经写过两篇介绍列存储索引的文章，但是只有非聚集列存储索引，今天再来简单介绍一下聚集的列存储索引，也就是可更新列存储索引。在SQL Server 2012中首次引入了基于列存储数据格式的存储方式。叫做“列存储索引”。前一篇我已经比较了行存储索引与非聚集的列存储索引（http://www.cnblogs.com/wenBlog/p/5682024.html）。其中对于在小表的指定值或者小范围的查询来讲，尤其针对事务性的负载行存储是很合适的。但是对于分析性负载像数据仓库和BI，在查询中将会对大量数据进行全扫描，例如事实表，这时候列存储索引就是更好地选择。
下篇的内容很多都会在工作中用到，尤其是可编程对象，那些年我们写过的存储过程，有木有？到目前为止很多大型传统企业仍然很依赖存储过程。这部分主要难理解的部分是事务和锁机制这块，本文会进行简单的阐述。虽然很多SQL命令可以通过工具自动生成，但如果能通过记忆的话速度会更快，那么留给自己思考的时间就越多。此外，由于锁这部分知识比较复杂，不同的数据库厂商的实现也有不同，SQLSERVER除了我们常见的共享锁、排它锁（包括表级、页级、行级），意向锁，还有一些更复杂的锁，如自旋锁等，这部分内容会在之后的T-SQL深入解析部
我们经常说，看一个事儿千万不要直接陷入细节里，应该先鸟瞰其全貌，这样能够帮助你从高维度理解问题。同样，对于 MySQL 的学习也是这样。平时我们使用数据库，看到的通常都是一个整体。比如，你有个最简单的表，表里只有一个 ID 字段，在执行下面这个查询语句时：
查询速度慢的原因很多，常见如下几种： 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量） 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。 9、返回了不必要的行
多表查询和子查询是数据库中强大的工具，用于在复杂数据结构中提取有价值的信息。其目的在于实现数据关联、筛选和汇总，使得用户能够更灵活地从多个表中检索所需的信息。这种查询方式的重要性体现在解决实际业务需求上，通过有效地组合和处理数据，提高了数据库的查询灵活性和性能，为决策提供了有力支持。
来跟你聊聊 MySQL 的基础架构。我们经常说，看一个事儿千万不要直接陷入细节里，你应该先鸟瞰其全貌，这样能够帮助你从高维度理解问题。同样，对于 MySQL 的学习也是这样。平时我们使用数据库，看到的通常都是一个整体。比如，你有个最简单的表，表里只有一个 ID 字段，在执行下面这个查询语句时：
假设有一课程项目，我们需要统计该项目中的课件数量，并提取课程信息，如课程标题名称、排序号等，如果使用 GROUP BY 聚合函数，则只能统计返回课件项目及对应的课件数量一条记录，无法显示明细信息，对于终端想要进行输出的话，此时 partition by 就派上用场了。
什么是多表关联查询？ 有时一个查询结果需要从两个或两个以上表中提取字段数据，此时需要使用的就是多表关联查询。 链接查询主要分为三种：内连接、外连接、交叉连接。 内连接 使用比较运算符（包括=、>、<、<>、>=、<=、!> 和!<）进行表间的比较操作，查询与连接条件相匹配的数据。根据所使用的比较方式不同，内连接分为等值连接、自然连接和自连接三种。 关键字：INNER JOIN 1.等值连接/相等连接： 使用”=“关系将表连接起来的查询，其查询结果中列出被连接表中的所有列，包括其中的重复列 2.自然连接 等值连接中去掉重复的列，形成的链接。 3.自连接 如果在一个连接查询中，涉及到的两个表是同一个表，这种查询称为自连接查询。 外连接 内连接只返回满足连接条件的数据行，外连接不只列出与连接条件相匹配的行，而是列出左表（左外连接时）、右表（右外连接时）或两个表（全外连接时）中所有符合搜索条件的数据行。外连接分为左外连接、右外链接、全外连接三种。 1.左外连接 关键字：LEFT[OUTER]JOIN 返回左表中的所有行，如果左表中行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集中右表的所有字段均为NULL。 2.右外连接 关键字：RIGHT[OUTER]JOIN 返回右表中的所有行，如果右表中行在左表中没有匹配行，则在左表中相关字段返回NULL值。 3.全外链接 关键字：FULL[OUTER]JOIN 返回两个连接中所有的记录数据，是左外链接和右外链接的并集。 交叉连接/笛卡尔积 关键字：CROSS JOIN 两个表做笛卡尔积，得到的结果集的行数是两个表中的行数的乘积。
我们只看到一个输入语句，返回一个结果，却不知道这个 SQL 语句在 MySQL 内部的执行过程。
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