工作中，我们经常需要编写 SQL 脚本，对数据库进行增、删、改、查，很少会考虑到 Sql 性能优化
然后，我们在针对于 profession ， age， status 创建一个联合索引。
仅仅要运行“SELECT * FROM 名”就可以。SELECT * FROM T_Employee 。
导读：面对一个新数据集时，人们往往会关心数据中的异常值、数据的分布形式、行列之间的关系等。SQL是一种专为数据计算设计的语言，其中已经内置了许多数据汇总函数，也支持用户编写SQL命令实现更为复杂的汇总需求。
注意：分组函数一般都会和group by 联合使用，这也是为什么它被称为分组函数的原因。并且任何一个分组函数（count sum avg max min）都是在group by语句结束之后才会执行的。当一条sql语句没有group by的话，整张表的数据会自成一组。
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
一、库操作 创建库：create database 数据库的名字; 删除库：drop database 数据库的名字; 查看当前有多少个数据库：show databases; 查看当前使用的数据库：select database(); 切换到这个数据库(文件夹)下：use 数据库的名字; 二、表操作 2.1 增删改查 增 创建表：create table 表名(字段名 数据类型(长度)); create table day (id int,name char(4)); mysql5.6版本默认是engi
日常工作中我经常会收到数据分析的需求，目前大部分常规任务都可以在公司内部的 BI 平台（基于 superset）上完成。
方式一：select * from 学生表 where 姓名 in(select 姓名 from 学生表 group by 姓名 having count(姓名）>=2)
上一篇我们说到了关于MySQL的索引的原理，主要说的是 MySQL 对于索引的字段是怎么去维护的，我们再来简单的回顾下：
SQL是结构化查询语言的缩写，是一种用于管理关系型数据库的计算机语言。通过使用SQL语句，可以对数据库中的表格进行查询、更新、删除等操作。
索引是对数据库表中的一列或多列值进行排序的一种结构，使用索引可以快速访问数据库表中的特定信息。
今天的分享就到这里啦！！~感谢大家的观看，希望对大家有帮助的话麻烦给个丝滑三连击。（点赞＋转发+关注） 一起加油，一起努力，一起秃见成效！
比如：select * from t_user where username = '' and password '''or 1 =1#
使用group by分组 在多行函数中不能直接使用普通字段，除非group by 在多行函数中不能直接使用单行函数，除非group by group by学习： ---1、使用group by进行数据分组 select 多行函数，分组字段 from 表名 group by 分组字段 ---2、多字段进行分组的时候，按照字段顺序进行分组，第一条件分组完成后，继续使用其他条件依次分组。
SELECT * FROM tb_stu WHERE sname like ‘刘%’
如果一次性需要插入大批量数据 ( 比如 : 几百万的记录 ) ，使用 insert 语句插入性能较低，此时可以使
一查询数值型数据: SELECT * FROM tb_name WHERE sum > 100; 查询谓词:>,=,<,<>,!=,!>,!<,=>,=<
本地数据库链接：【.】或【127.0.0.1】 登陆方式1：【本地登陆】 登陆方式2：账号【sa】 pwd【admin】 测试数据库名称：【mytest】 排序规则：【Chinese_PRC_CI_AS】
count 计数函数 计算某个字段出现的里面的内容 不为null 就+1
转载自 https://www.cnblogs.com/jingfengling/p/5962182.html
注意：insert 只有new，delete 只有old ，oracle 自动添加id
当客户端提交的数据未做处理或转意直接带入数据库（My SQL / Sql Server/Access/oracle等数据库 ）就造成了SQL注入。
筛选分组结果 having关键字对group by分组后的数据进行过滤 having支持where的所有操作符和语法
同时，select 指定的列，要么是带有聚合函数的，要么是group by 指定的列，不能是一个非聚合非group by 的列，否则查询结果无意义。
那么首先我们的提出为什么我们需要一个扩展统计信息的方式来进行相关的工作，需求在哪里。一般情况下的查询是不需要这样的扩展，而有一些大表，特殊的查询的确有一个更有效的数据收集对于数据查询是更有利的。
注意:索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。修改表时，对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。
不管是mysql，还是pandas，都是处理像excel那样的二维表格数据的。对于一个二维表，每一行都可以看作是一条记录，每一列都可以看作是字段。
脏读：当事务A正在访问数据并且做了修改（‘工资2000元’改成‘工资3000元’），但是还没来得及提交，这是事务B来访问数据并且使用了该数据（‘工资2000元’）
数据库如何判定，当前这一条记录是重复的？先查找，再插入。但是加上约束之后，数据库的执行过程可能就变了。因此执行时间或者效率会受到很大影响。
在 MySQL 中，最常见的去重方法有两个：使用 distinct 或使用 group by，那它们有什么区别呢？接下来我们一起来看。
当遇到常见的统计总数、计算平局值等操作，可以使⽤聚合函数来实现，常见的聚合函数有：
设值主键是为了确定唯一性，当一个字段无法确定唯一性的时候，就需要采用联合主键的方式。（多个字段来定义一个主键）
注意：MySQL 中的 limit 相当于 ORM 中的 QuerySet 数据类型的切片，annotate 里面放聚合函数
SQL 中 Group By 语句大家都很熟悉，根据指定的规则对数据进行分组，常常和聚合函数一起使用。
HAVING语句通常与GROUP BY子句及聚集函数COUNT，AVG，SUM，MAX，MIN语句联合使用，用来过滤由GROUP BY语句返回的记录集，通常跟在GROUP BY后边作用相当于WHERE。
–当需要获取的数据分布在多张中，考虑使用联合查询 –SQL92方式 –SQL99方式
有朋友问， 关于电影记录的查询SQL，突然不知道如何下手，给个提示参考一下啊，谢谢。 比如，table_mv 表记录电影的基础信息，包括三个字段 名称，链接，归类 变形金刚第一部 电影链接1 归类(变形金刚)。 变形金刚第二部 电影链接2 归类(变形金刚)。 变形金刚第三部 电影链接3 归类(变形金刚)。 终结者 电影链接A 归类。 在查询时规则如下，如果归类为空，则正常，如果归类有值，则汇总， 名称为归类名称，连接默认为第一个， 查询结果为： 变形金刚 电影链接1 归类(变形金刚)。
个人简介：Java领域新星创作者；阿里云技术博主、星级博主、专家博主；正在Java学习的路上摸爬滚打，记录学习的过程~ 个人主页：.29.的博客 学习社区：进去逛一逛~
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。
这里需要确保查询集合的列数,类型,顺序要和插入表的列数,类型,顺序一致,这里列的名称可以不一样. values 替换成了select 查询的临时表.
概述： 交代一下背景，这算是一次项目经验吧，属于公司一个已上线平台的功能，这算是离职人员挖下的坑，随着数据越来越多，原本的SQL查询变得越来越慢，用户体验特别差，因此SQL优化任务交到了我手上。 这个SQL查询关联两个数据表，一个是攻击IP用户表主要是记录IP的信息，如第一次攻击时间，地址，IP等等，一个是IP攻击次数表主要是记录每天IP攻击次数。而需求是获取某天攻击IP信息和次数。（以下SQL语句测试均在测试服务器上上，正式服务器的性能好，查询时间快不少。）
–给city表添加测试数据 insert into city values(1,‘商丘’,‘历史闻名古都’); insert into city values(2,‘邯郸’,‘历史闻名古都’); insert into city values(3,‘洛阳’,‘历史闻名古都’); insert into city values(4,‘开封’,‘历史闻名古都’); –将部门表中的loc字段设置为城市表的城市编号 update dept set loc=‘1’ where deptno=50; update dept set loc=‘2’ where deptno=40; update dept set loc=‘3’ where deptno=30; update dept set loc=‘4’ where deptno=20; update dept set loc=‘4’ where deptno=10; –完成三表联合查询 –SQL92实现：查询员工信息及部门名称及所在城市名称并且员工的工资大于2000或者有奖金 –特点：易于书写，难于阅读 –缺点：92的SQL语句结构不清晰 –用法： –select 内容 (别名，连接符，去除重复，oracle函数，逻辑运算) –from 表名1，表名2，表名3… –where 条件(连接条件，普通筛选条件，where子句关键字) –group by 分组字段 –having 多行函数筛选 –order by 排序字段 select e.*,d.dname,c.cname from emp e,dept d,city c where (e.deptno=d.deptno and d.loc=c.cid and sal>2000) or (e.deptno=d.deptno and d.loc=c.cid and comm is not null) order by e.sal –SQL99实现:查询员工信息及部门名称及所在城市名称并且员工的工资大于2000或者有奖金 –特点：难于书写，易于阅读 –使用： –select 内容 from 表名1 – inner join 表名2 – on 连接条件 –inner join 表名3 –on 连接条件 –where 普通筛选条件 –group by 分组 –having 多行函数筛选 –order by 排序 select * from emp e inner join dept d on e.deptno = d.deptno inner join city c on d.loc =c.cid where e.sal>2000 or e.comm is not null order by e.sal
英文单词DataBase，简称DB。按照一定格式存储数据的一些文件的组合。 顾名思义：存储数据的仓库，实际上就是一堆文件。这些文件中存储了具有特定格式的数据。
MySQL在我们的开发中基本每天都要面对的，作为开发中的数据的来源，MySQL承担者存储数据和读写数据的职责。因为学习和了解MySQL是至关重要的，那么当我们在客户端发起一个SQL到出现详细的查询数据，这其中究竟经历了什么样的过程？MySQL服务端是如何处理请求的，又是如何执行SQL语句的？本篇博客将来探讨这些问题。
如果一次性需要插入大批量数据(比如: 几百万的记录)，使用insert语句插入性能较低，此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下：
索引在数据库中非常重要，它可以加快查询速度并提高数据库性能。对于经常被用作查询条件的字段，添加索引可以显著改善查询效率。然而，索引的创建和维护需要考虑多个因素，包括数据量、查询频率、更新频率等。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
