create table grade ( id int(10) primary key auto_increment comment '主键', stu_id int(10) comment '学生id', class_id int(10) comment '班级id', course_id int(3) comment '课程id', score int(3) comment '学生分数', unique key (stu_id, course_id) ) engine = innodb charset = utf8; insert into grade (stu_id, class_id, course_id, score) values ('1', 1, 1, 90), ('4', 1, 1, 90), ('7', 1, 1, 84), ('10', 1, 1, 84), ('13', 1, 1, 88), ('1', 1, 2, 67), ('4', 1, 2, 85), ('7', 1, 2, 90), ('10', 1, 2, 88), ('13', 1, 2, 86); insert into grade (stu_id, class_id, course_id, score) values ('2', 2, 1, 83), ('5', 2, 1, 94), ('8', 2, 1, 81), ('11', 2, 1, 91), ('14', 2, 1, 79), ('2', 2, 2, 99), ('5', 2, 2, 80), ('8', 2, 2, 82), ('11', 2, 2, 76), ('14', 2, 2, 66); insert into grade (stu_id, class_id, course_id, score) values ('3', 3, 1, 98), ('6', 3, 1, 92), ('9', 3, 1, 76), ('12', 3, 1, 73), ('15', 3, 1, 83), ('3', 3, 2, 95), ('6', 3, 2, 91), ('9', 3, 2, 86), ('12', 3, 2, 87), ('15', 3, 2, 68); 这里就是建立了一个成绩表，然后往表中插入了15个学生，他们来自三个班级，每个学生学习了两门课程。
首先要确定什么是最后一条。 是编辑时间最新的为最后一条，还是某个字段数字最大的未最后一条。 比如以时间最大为最后一条，则将符合条件的资料都筛选出来，再按时间排序，再取一笔资料。 SQL如下：
dual表是一个伪表。在有些特定情况下，没有具体的表的参与，但是为了保证select语句的完整又必须要一个表名，这时候就使用伪表。
本周学习的数据库，有一种明显的感觉，语法简单，基本上不会有大段大段的代码出现，简简单单的几行代码就可以完成我们需要实现的任务，或许是因为我们的任务比较初级吧！嘻嘻！
本文是 group by 实现过程分析的第 2 篇文章，第 1 篇是 MySQL 怎么用索引实现 group by？ <- 点击阅读
① 分组查询中，select 后面只能出现，在 group by 后出现过的列或者聚合函数。 ② where 是在分组前对记录进行筛选，而 having 是在分组结束后的结果里筛选，最后返回最终查询结果。 ③ having 后所接的字段必须经过过滤(即：该字段必须使用)，一般与 group by 连用 ④ 分组查询中，若一个字段在一个组内有多个结果，则后一个结果覆盖前一个结果
儿子有点不服气，温柔地说道：你管爷爷叫爸爸，你管姥爷还叫爸爸，这不就是两个爸爸吗
本来这篇文章我前两个星期就打算写了，提纲都列好了，但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了，这就花了一个周末的时间，再加上后面一些其它的事，导致没来得及写
线上mysql数据库爆出一个慢查询，DBA观察发现，查询时服务器IO飙升，IO占用率达到100%， 执行时间长达7s左右。
平常我们使用 hive或者 mysql时，一般聚合函数用的比较多。但对于某些偏分析的需求，group by可能很费力，子查询很多，这个时候就需要使用窗口分析函数了~ 注：hive、oracle提供开窗函数，mysql8之前版本不提供，但Oracle发布的 MySQL 8.0版本支持窗口函数（over）和公用表表达式（with）这两个重要的功能！
【问题现象】 线上mysql数据库爆出一个慢查询，DBA观察发现，查询时服务器IO飙升，IO占用率达到100%， 执行时间长达7s左右。 SQL语句如下： SELECT DISTINCT g.*, cp.name AS cp_name, c.name AS category_name, t.name AS type_name FROMgm_game g LEFT JOIN gm_cp cp ON cp.id = g.cp_id AND cp.deleted = 0 LEFT JOIN gm_category
实习和秋招笔面试的时候，SQL的考察必不可少，除了题目中会涉及业务背景外，大同小异的，大都考察聚合、表连接、窗口函数，尤以各种各样的窗口函数为重。
窗口函数是对where或者group by 子句处理后的结果进行操作，所以窗口函数原则上只能写在select 子句中。
前面我们的查询都是将所有数据都查询出来，但是有时候我们只想获取到满足条件的数据 语法格式：SELECT 字段名 FROM 表名 WHERE 条件;流程：取出表中的每条数据，满足条件的记录就返回，不满足条件的记录不返回
1、tableau连接mysql 2、tableau常用组件的学习 1）基本筛选器(类似mysql中的where) ① 基本筛选器——维度筛选器 ② 基本筛选器——度量筛选器 ③ 基本筛选器——日期筛选器(实际就是维度筛选器) 2）上下文筛选器(类似于mysql中的and) 3）条件筛选器 4）tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 5）tableau通配符筛选器(类似于mysql中的like) 6）tableau中的排序问题(类似于mysql中的order by) 7）字段的合并、拆分与分层 8）分组：数据源分组、文件夹分组 9）计算字段(很重要) 10）参数的使用(以前不太会，好好看看) 11）集合的使用(以前不太会，好好看看)
另外，MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。再例如：select id from table_name where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了；再或者使用连接来替换。
主机：localhost，端口口：3306，用户名：root，密码：123456。
这个公众号的关注者除了大部分是 Android 工程师之外还有部分后端以及前端同学，我鼓励也非常欢迎大家来投稿，其实我们并不需要把自己限定在某个领域，多学学其他语言也是非常不错的，欢迎投稿！~ 另外大家不要觉得自己写不好，不用怕，我可以指导你，Leon 同学在我指导下就改了几版，进步非常大，写文章既能让自己加深印象又能帮助别人，何乐不为呢？
MySQL中可根据需要使用很多条件操作符和操作符的组合。为了检查某个范围的值，可使用BETWEEN操作符。
作者：dcguo 使用 sql 做数仓开发有一段时间了，现做一下梳理复盘，主要内容包括 sql 语法、特性、函数、优化、特殊业务表实现等。 mysql 数据结构 常用 innodb 存储为 B+ 树 特点 多路平衡树，m 个子树中间节点就包含 m 个元素，一个中间节点是一个 page(磁盘页) 默认 16 kb； 子节点保存了全部得元素，父节点得元素是子节点的最大或者最小元素，而且依然是有序得； 节点元素有序，叶子节点双向有序，便于排序和范围查询。 优势 平衡查找树，logn 级别 crud； 单一节点比二
上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中，我们对比了pandas与SQL常见的一些操作，我们的例子虽然是以MySQL为基础的，但换作其他的数据库软件，也一样适用。工作中除了MySQL，也经常会使用Hive SQL，相比之下，后者有更为强大和丰富的函数。本文将延续上一篇文章的风格和思路，继续对比Pandas与SQL，一方面是对上文的补充，另一方面也继续深入学习一下两种工具。方便起见，本文采用hive环境运行SQL，使用jupyter lab运行pandas。关于hive的安装和配置，我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过，不过仅限于mac版本，供参考，如果你觉得比较困难，可以考虑使用postgreSQL，它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同，界面相似，完全可以用notebook代替，我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别，感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过，可以参考常用Hive函数的学习和总结。
老婆急的直挠头：冬，冬，冬...，它跟天气有什么关系啊，那春天来了不应该是小草绿了吗
where是在分组（聚合）前对记录进行筛选，而having是在分组结束后的结果里筛选，最后返回整个sql的查询结果。
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。
这一篇是MySQL中的重点也是相对于MySQL中比较难得地方，个人觉得要好好的去归类，并多去练一下题目。MySQL的查询也是在笔试中必有的题目。希望我的这篇博客能帮助到大家！ 重感冒下的我，很难受！keep on going,never givp up.(小编高中最喜欢用的句子，因为只记得这一句) 对数据表数据进行查询操作，其中可能大家不熟悉的就对于INNER JOIN(内连接)、LEFT JOIN(左连接)、RIGHT JOIN(右连接)等一些复杂查询，还有多表查询与子查询都是应用十分广泛的。 一、SEL
窗口函数也称为OLAP函数，OLAP 是OnLine Analytical Processing 的简称，意思是对数据库数据进行实时分析处理。例如，市场分析、创建财务报表、创建计划等日常性商务工作。窗口函数就是为了实现OLAP 而添加的标准SQL 功能。
一、单表查询的语法 SELECT 字段1,字段2... FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY field HAVING 筛选 ORDER BY field LIMIT 限制条数 二、关键字的执行顺序 1.找到表:from 2.拿着where指定的约束条件，去文件/表中取出一条条记录 3.将取出的一条条记录进行分组group by，如果没有group by，则整体作为一组 4.将
select prod_price,prod_name from products where prod_price = 2.50;
SQL调优这块呢，大厂面试必问的。最近金九银十嘛，所以整理了SQL的调优思路，并且附几个经典案例分析。
（1）连接器：主要负责跟客户端建立连接，获取权限，维持和管理链接。 （2）查询缓存：优先在缓存中进行查询，如果查到了则直接返回，如果缓存中查不到，再去数据库查询。
先执行from关键字后面的语句，明确数据的来源，它是从哪张表取来的。 再进行on的过滤。 之后join, 这样就避免了两个大表产生全部数据的笛卡尔积的庞大数据。 接着执行where关键字后面的语句，对数据进行筛选。 再接着执行group by后面的语句，对数据进行分组分类。 然后执行select后面的语句，也就是对处理好的数据，具体要取哪一部分。 最后执行order by后面的语句，对最终的结果进行排序。 最后limit限制数据条数。
select * from user order by classid,age DESC
ps：modify只能改字段数据类型完整约束，不能改字段名，但是change可以！
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：
基本语法格式： SELECT 字段1,字段2... FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY field 分租 HAVING 筛选 ORDER BY field 排序 LIMIT 限制条数
前面几篇分别介绍了安装，可视化软件，数据库简介以及字段类型和约束，本篇文章开始正式开始查询语句的讲解。
二、窗口函数的基本用法 1.基本语法 2.设置窗口的方法 1）window_name 2）partition by 子句 3) order by子句 4）rows 指定窗口大小 3.开窗函数中加order by 和 不加 order by的区别
日常开发中，我们经常会遇到数据库慢查询。那么导致数据慢查询都有哪些常见的原因呢？今天田螺哥就跟大家聊聊导致MySQL慢查询的12个常见原因，以及对应的解决方法。
在 WHERE 关键词后可以有多个查询条件，这样能够使查询结果更加精确。多个查询条件时用逻辑运算符 AND（&&）、OR（||）或 XOR 隔开。
在SQL中查询数据的时候我们所有各种操作，主要是通过select、where、group by等多个关键词的组合查询来实现的。本文中介绍的如何在相同的需求下，通过pandas来实现取数操作。
注意：insert 只有new，delete 只有old ，oracle 自动添加id
如果我们需要将两个select语句的结果作为一个整体显示出来，我们就需要用到union或者union all关键字。union(或称为联合)的作用是将多个结果合并在一起显示出来。两个要联合的SQL语句 字段个数必须一样，而且字段类型要“相容”（一致）；union和union all的区别是,union会自动去重，而union all则将所有的结果全部显示出来，不管是不是重复。
很多时候，我们的慢查询，都是因为没有加索引。如果没有加索引的话，会导致全表扫描的。因此，应考虑在 where 的条件列，建立索引，尽量避免全表扫描。
由于最近项目需要和大数据对接，需要了解一下数仓的基本知识，所以记录一下hive的基础原理和使用
希尔排序(Shell's Sort)，也被称为递减增量排序算法(Diminishing Increment Sort)，是插入排序的一种更高效的改进排序算法。
一、 数据查询语言(DQL)(重中之重) 完整语法格式： - select 表达式1|字段,.... - from 表名 where 条件 - group by 列名 - having 条件 - order by 列名 asc|desc - limit 位置,数量 <1> 普通查询 select 查询表达式; // 最简单的sql语句，是一个函数 select database(); select version(); select now(); <2> 条件查询 wh
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