数据查询 查询数据库表的内容（所有行和列） SELECT * FROM <表名>; 示例 📷 计算 SELECT <数学多项式>; 示例 📷 条件查询 SELECT * FROM <表名> WHERE <条件表达式>; 示例 📷 注意：对于条件表达式，可以用逻辑运算符（AND、OR、NOT）将多个条件同时进行匹配； 📷 📷 📷 对于三个及以上的条件，可以用小括号()进行条件运算； 📷 常用条件表达式 条件 表达式举例1 表达式举例2 说明 使用=判断相等 score = 90 nam
数据查询 查询数据库表的内容（所有行和列） SELECT * FROM <表名>; 示例 image 计算 SELECT <数学多项式>; 示例 image 条件查询 SELECT * FRO
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data R2DBC框架教程三（Spring中国教育管理中心）
这篇文章来讲优化规则HiveAggregateProjectMergeRule，主要功能是将Project投影操作之上的Aggregate聚合函数操作两者进行合并，前提是只有当聚合函数的GroupBY分组表达式和参数是字段引用（即，不是表达式）时，才满足优化规则使用条件。如果识别到Project上的Aggregate操作，如果是通过Project做的汇总，进行两者合并或将Project移除，即group by 字段和投影字段相同，将两者合并。在某些情况下，此规则具有修剪的效果：聚合将使用比Projetct投影操作更少的列。
这篇文章来讲优化规则AggregateProjectPullUpConstantsRule，顾名思义是将Aggregate汇总操作中常量字段上拉到Project投影操作中的优化规则，主要功能从Aggregate聚合中删除常量键。常量字段是使用RelMetadataQuery.getpulldupredicates（RelNode）推导的，其输入不一定必须是Project投影操作。但此Rule规则从不删除最后一列，简单来讲，如果groupBy字段只有一列，而且为常量，也不会执行此优化，因为聚合Aggregate（[]）返回1行，即使其输入为空。由于转换后的关系表达式必须与原始关系表达式匹配，为等价变换，因此常量被放置在简化聚合Aggregate上方的Project投影中。
Spring Data 查询方法通常返回存储库管理的聚合根的一个或多个实例。但是，有时可能需要根据这些类型的某些属性创建投影。Spring Data 允许对专用返回类型进行建模，以更有选择地检索托管聚合的部分视图。
原标题：Spring认证#spring认证#|Spring Data Commons 预测
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程七(内容来源：Spring中国教育管理中心）
之前有分享过一篇笔记：Spark sql规则执行器RuleExecutor(源码解析) 里面有提到Analyzer、Optimizer定义了一系列 rule。 📷 其中Analyzer定义了从【未解析的逻辑执行计划】生成【解析后的逻辑执行计划】的一系列规则，这篇笔记整理了一下这些规则都哪些。 基于spark3.2 branch rule【规则】 batch【表示一组同类的规则】 strategy【迭代策略】 注释 OptimizeUpdateFields Substitution fixedPoint 此
原标题：Spring认证|Spring Data JPA 参考文档五(内容来源：Spring中国教育管理中心）
7、使用条件限制结果集。可以使用$ where（）方法来设置限制查询返回的结果集的条件。 以下示例显示如何选择净额等于其订单净额的一半（或更多）的所有项目。
参考文章-https://www.cnblogs.com/melonjiang/p/6536876.html
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程六(内容来源：Spring中国教育管理中心）
DQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言)，数据查询语言，用来查询数据库中表的记录。 查询关键字: SELECT
Elasticsearch提供了一个可以执行查询的Json风格的DSL。这个被称为Query DSL，该查询语言非常全面。
在使用ClickHouse MergeTree引擎时，如果某张MergeTree表建表排序规则如下：
答案：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，它使用BSON（一种类似JSON的二进制格式）来存储数据。与关系型数据库相比，MongoDB没有固定的数据模式，支持非结构化数据的存储，且水平扩展性强。MongoDB更适合于需要快速迭代开发、数据模型经常变动的应用场景。
在关系数据库中，一张表中的每一行数据被称为一条记录。一条记录就是由多个字段组成的。例如，students表的两行记录：
MongoDB是一个以JSON为数据模型的文档数据库，所谓“文档”，就是“JSON Document”，并不是我们一般理解的pdf，word，excel文档。
最基本调用linq查询的方式是构造一个集合变量，通过调用AsQueryable<TDocument>() 后，你便可以正常调用linq了。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程四(内容来源：Spring中国教育管理中心）
启动mongodb：在安装的mongodb的文件夹下的bin目录打开cmd输入mongo，即可启动mongodb，cmd窗口关闭或者按ctrl+c即可退出mongodb
我们可以使用聚合索引来对订单进行分组，按照客户ID和订单日期进行分组，并统计每个客户在每个月的订单数量和订单总金额。
摘要：本文整理自 Flink Forward 2020 全球在线会议中文精华版，由 Apache Flink PMC 伍翀（云邪）分享，社区志愿者陈婧敏（清樾）整理。旨在帮助大家更好地理解 Flink SQL 引擎的工作原理。文章主要分为以下四部分：
集合：类似于关系数据库中的表，储存多个文档，结构不固定，如可以存储如下文档在一个集合中
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结合滴滴内部对ES的使用经验，总结了一些最佳实践，主要分为：索引生成、mapping设置、查询优化、写入优化、集群运维。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程十四(内容来源：Spring中国教育管理中心）
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ 聚合 聚合操作处理数据记录并返回计算后的结果。聚合操作将多个文档分组，并能对已分组的数据执行一系列操作而返回单一结果。MongoDB提供了三种执行聚合的方式：聚合管道，map-reduce方法和单一目的聚合操作。 聚合管道 MongoDB的聚合框架模型建立在数据处理管道这一概念的基础之上。文档进入多阶段管道中，管道将文档转换为聚合结果。最基本的管道阶段类似于查询过滤器和修改输出文档形式的文档转换器。 其他的管道为分组和排序提供一些
我们都知道SQL是非常强大的，为什么这么说呢？相信学过数据库原理的同学们都深有体会，SQL语句变化无穷，好毫不夸张的说可以实现任意符合我们需要的数据库操作，既然前面讲到Hibernate非常强大，所以Hibernate也是能够实现SQL的一切数据库操作。 在SQL中，单表查询是最常用的语句，同理Hibernate最常用到的也是查询语句，所以今天就来讲讲Hibernate的单表查询： 今天要将的内容分以下几点： 查询所有 查询结果排序 为查询参数动态赋值 分页查询 模糊查询 唯一性查询 聚合函数查询 投影查询
原标题：Spring Data MongoDB参考文档三(内容来源：Spring中国教育管理中心）
无论是基础查询还是条件查询，最终的结果都是显示了所有字段。即：包含了id, class_id, name, gender, score。如果我们只关心name字段，那么查询语句应该按照如下格式：
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB CRUD操作（一） 主要内容：CRUD操作简介，插入文档，查询文档。 CRUD操作包括创建、读取、更新和删除文档。 创建操作 执行创建或者插入操作可向集合中添加文档。如果集合不存在，插入操作会创建此集合。 MongoDB提供下列方法向集合中插入文档： db.collection.insert() db.collection.insertOne() 3.2版本新增 db.collection.insertMany(
如果指定了这个关键字(如果SqlComputed为真)，那么这个属性就是一个计算属性。
最近手头上的项目使用mongoDB存储物联网设备采集上来的实时数据，增删改查与传统关系数据库差别很大，开发过程中也踩了不少坑，记录下来供有需要的朋友参考。
MySQL 5.7 之后提供了Json类型，是MySQL 结合结构化存储和非结构化存储设计出来的一个类型。
这个命令将在articles集合中搜索包含关键词“database”的文章，然后按照作者进行分组，并计算每个作者的文章数量。
慢查询指的是数据库中查询时间超过了指定的阈值的SQL，这类SQL通常伴随着执行时间长、服务器资源占用高、业务响应慢等负面影响。随着携程酒店业务的不断扩张，再加上大量的SQLServer转MySQL项目的推进，慢查询的数量正在飞速增长，每日的报警量也居高不下，因此慢查询的治理优化已经是刻不容缓，此文主要针对MySQL。
在使用 Oracle、MySQL 以及 MongoDB 数据库时，其中查询时经常遇到 null 的性能问题，例如 Oracle 的索引中不记录全是 null 的记录，MongoDB 中默认索引中会记录全是 null 的文档，MongoDB 查询等于 null 时，表示索引字段对应值是 null 同时还包括字段不存在的文档。因为 MongoDB 是动态模式，允许每一行的字段都不一样，例如记录 1 中包括包括字段 A 等于 1，记录 2 包括字段 A 等于 null，记录 3 不包括字段 A，那么索引中不仅会包括 A 等于 null 的文档，同时也记录不包括 A 字段的文档，同样会赋予 null 值（空数组属于特殊的）。正是由于这些设计规则不同，难免在使用过程中遇到各种性能问题。常见查询包括统计 null 总数以及对应明细数据。其中以汇总统计为例：
1、基本语法 session.beginTransaction(); Criteria criteria = session.createCriteria(Person.class); SimpleExpression gt = Restrictions.eq("name","张三"); criteria.add(gt); List<Person> list = criteria.list(); A、 Criteria setFirstResult(int firstResult)：设置查询返回的第
管道概念 POSIX多线程的使用方式中， 有一种很重要的方式-----流水线（亦称为“管道”）方式，“数据元素”流串行地被一组线程按顺序执行。它的使用架构可参考下图： 以面向对象的思想去理解，整个流水
sql各语句执行顺序概览与讲解 项目实战中的一段sql说明讲解 sql语句中别名的使用 书写sql语句的注意事项 前言
向 Elasticsearch 索引 customer 的 _doc 类型的文档 id 为 1 的文档发送 PUT 请求的例子。
本篇将主要关注逻辑优化。先介绍 TiDB 中的逻辑算子，然后介绍 TiDB 的逻辑优化规则，包括列裁剪、最大最小消除、投影消除、谓词下推、TopN 下推等等。
查询结果仍为表，WHERE、SELECT 分别相当于关系代数中的 选取、投影 操作
聚合管道是MongoDB中用于数据聚合和处理的强大工具。它允许开发者通过一系列有序的阶段（Stages）对数据进行筛选、转换、分组和计算，从而生成符合需求的聚合结果。每个阶段都定义了一种操作，数据在每个阶段经过处理后，传递给下一个阶段，最终得到所需的聚合结果。
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