导读 软件测试人员在工作使用SQL语言中的查询是使用得最多的，而查询也是SQL语言中最复杂的，很多测试人员只使用到其中最简单的查询 1.数据库的使用 现在在任何项目中都有数据的存在，那么在测试过程中查看数据库中的数据是必不可少的步骤，那什么情况下测试人员会查看数据库呢？ 比如有一个测试场景是注册新用户，用户在前端页面上添加了一个新用户，点击提交后，弹出提示用户注册成功。 这时预期结果中就应该包含查询数据库： 查询user表中新增一条数据，数据字段的信息与注册信息一致； 查询password表中新增一条数据
大家还记得我们之前介绍过MySQL的执行顺序吗？MySQL数据插入INSERT INTO与条件查询WHERE的基本用法（二）。本节课我们将给大家介绍MySQL中常用的几个关键字SELECT/HAVING/DISTINCT/ORDER BY/LIMIT，接下来我们会按照MySQL中的执行顺序一一进行介绍。
在数据库中，我们经常需要对查询结果进行排序，以便更好地展示数据或满足特定的业务需求。MySQL提供了ORDER BY子句，使我们能够轻松地对查询结果进行排序。本文将详细介绍MySQL ORDER BY的用法和示例，帮助大家更好地理解和应用这一功能。
注意：本文沿用数据分析第一课【Python数据分析—数据建立】里的数据框date_frame：
第一种： name就是 personname的别名 第二种 age就是personage的别名 as 英文全称 alias（别名），可以省略 第三种： sex就是personsex的别名
DQL全称：Data Query Language(数据查询语言),用来查询数据库中表的记录。
对表中的记录进行升序asc或者降序desc的排列，默认的是升序asc，同时需要使用order by关键字：
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。
代码下载：https://github.com/Jackson0714/study-mybatis-plus.git
案例描述： 将per类型进行排序，per属性中有姓名，年龄，身高，体重 排序规则：按照年龄进行升序排列，如果年龄相同按照身高进行降序排列，如果身高相同按照体重进行升序排列 源码如下： #include<iostream> using namespace std; #include<list> #include<string> class per { public: per(string name, int age, int height,int weight); int age; string n
MySQL的索引是一种数据结构，它可以帮助数据库系统更有效地检索数据。通过创建索引，可以显著提高查询性能，特别是对于大型数据集。索引的工作方式类似于书籍的目录：而不是搜索整个数据库来找到特定的信息，数据库系统可以使用索引直接定位到存储所需数据的位置。
上篇简单介绍了一下sql的一些基础增删改查语句，而针对多种多样的查询语句则未详细说明，这一篇继续记录一下关于各种条件查询的知识。
现在学校排队 按照身高升序排列，身高相同按照体重降序（升序）排列，身高体重都相同，按照原有先后顺序排列
3，group by：将取出的一条条数据进行分组，如果没有group by，则整体作为一组
1、普通查询 （1）命令：select * from <表名>;//通匹 （2）命令：select <要查询的字段> from <表名>； 2、去重查询（distinct） 命令：select distinct <要查询的字段> from <表名> 3、排序查询（order by） 升序：asc 降序：desc 降序排列命令：select <要查询的字段名> from <表名> order by <要查询的字段名> desc 不加desc一般默认为升序排列 4、分组查询(group by) 命令：select <按什么分的组>, Sum(score) from <表名> group by <按什么分的组> 假设现在又有一个学生成绩表(result)。要求查询一个学生的总成绩。我们根据学号将他们分为了不同的组。 命令：mysql>select id, Sum(score) from result group by id;
需求；有一个类，类中有姓名和年龄成员变量，现在要按姓名升序排序，在姓名相同时按名字升序排序。
有时需要根据json对象的某个属性排序json数组，javascript端有sort这个函数，具体可以参考：http://www.w3school.com.cn/jsref/jsref_sort.asp
mongodb的文章总结上会有一系列的文章，顺序是先学会怎么用，在学会怎么用好，戒急戒躁，循序渐进，跟着我一起来探索交流。
工具类它是一种特殊的类，它的成员变量和成员方法，基本都是静态的，使用起来特别方便，直接用类名就可以调用，不用创建对象。
如果你需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretty() 方法，语法格式如下：
方法一：先删除用 DELETE FROM pet; 去修改txt中内容，再LOAD DATA LOCAL INFILE 'D:/test/pet.txt' INTO TABLE pet;
MySQL 5.7中，我们创建了一张测试表t1，包含两个字段c1和c2，插入一些数据，如下所示，
SORT命令在Redis中实现了对存储在列表、集合、有序集合数据类型的元素进行排序的功能。
编写过程就是我们平常写sql语句的过程，也可以理解为编写顺序，以下就是我们编写顺序：
📷 这是数据库的表，数据是自动生成的 增删改查 -- 添加数据 INSERT into student(name,age) VALUES('李四',18); -- 查询所有数据 SELECT * FROM student; -- 修改数据 UPDATE student SET age = 52 WHERE id = 2 -- 一次修改多条数据 UPDATE student SET name= '李四',age=30 WHERE id = 3 -- 删除数据 DELETE from stude
示例假设我们有一个名为users的数据表，包含以下列：+----+--------+-----------+----------+| id | name | email | age |+----+--------+-----------+----------+| 1 | Alice | alice@... | 28 || 2 | Bob | bob@ex... | 35 || 3 | Charlie| char... | 24 ||
作为一名数据分析师，平常用的最多的工具是SQL(包括MySQL和Hive SQL等)。对于存储在数据库中的数据，自然用SQL提取会比较方便，但有时我们会处理一些文本数据(txt,csv)，这个时候就不太好用SQL了。Python也是分析师常用的工具之一，尤其pandas更是一个数据分析的利器。虽然二者的语法，原理可能有很大差别，但在实现的功能上，他们有很多相通的地方，这里特进行一个总结，方便大家对比学习~
MySQL8.0引入了降序索引(descending index)，今天我们来说说这个特性。
我们已经掌握使用 SELECT 语句结合 WHERE 查询条件获取需要的数据，但在实际应用中还会遇到例如学生按身高从高到低排序、商品按价格排序、博客文章按发布的先后顺序排序等等这类需求，那么遇到这类需求该如何解决呢？
🍓🍓前言： 数据库原理及应用上机实验报告的一个简单整理后期还会不断完善🍓🍓
Comparable和Comparator都是接口，都是用来比较和排序的，那么他们两个之间到底有这什么样的区别呢？
注：只能在ORDER BY中使用，不能在WHERE中使用，而且WHERE语句一定要在ORDER BY之前。
目前有许许多多的ORM，但是目前最为流行的依然是sequelize，所以这里总结写之前自己写自己的博客所涉及到的点，分享给大家，让大家也可以少踩坑，更快入门。
一、SQL数据查询的一般格式 数据查询是数据库的核心操作。SQL提供了SELECT语句进行数据查询，其一般格式为： SELECT [ALL | DISTINCT]<目标列表达式>[,<目标列表达式>]··· FROM<表名或视图名>[,<表名或视图名>···] | (SELECT语句>)[AS]<别名> [WHERE<条件表达式>] [GROUP BY<列名1>[HAVING<条件表达式>]] [ORDER BY<列名2>[ASC | DESC]]; 整个SELECT语句的含义是，根据WHERE子句的条件表
数据查询是数据库的核心操作。SQL提供了SELECT语句进行数据查询，其一般格式为：
查询数据的本质：mysql会到你本地的硬盘上找到对应的文件，然后打开文件，按照你的查询条件来找出你需要的数据。下面是完整的一个单表查询的语法 select * from，这个select * 指的是要查询所有字段的数据。 SELECT distinct 字段1,字段2... FROM 库名.表名 #from后面是说从库的某个表中去找数据，mysql会去找到这个库对应的文件夹下去找到你表名对应的那个数据文件，找不到就直接报错了，找到了就继续后面的操作 WHERE 条件 #从表中找符合条件的数据记录，where后面跟的是你的查询条件 GROUP BY field（字段） #分组 HAVING 筛选 #过滤，过滤之后执行select后面的字段筛选，就是说我要确定一下需要哪个字段的数据，你查询的字段数据进行去重，然后在进行下面的操作 ORDER BY field（字段） #将结果按照后面的字段进行排序 LIMIT 限制条数 #将最后的结果加一个限制条数，就是说我要过滤或者说限制查询出来的数据记录的条数关于上面这些内容，我们在下面一个一个的来详细解释
以前我们做系统，数据持久化的存储采用的是文件存储。存储到文件中可以达到系统关闭数据不会丢失的效果，当然文件存储也有它的弊端。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
下表是某金融App的数据，请结合Excel数据集中的数据完成下列问题（某金融公司面试题，文末有数据下载 ）
MySQL学习仓库Up-Up-MySQL，这是一个学习MySQL从入门实战到理论完善，再到精通的一个仓库，后面会把MySQL的学习资料上传上去！欢迎大家star与fork起来！
如果我们需要对读取的数据进行排序，我们就可以使用 MySQL 的 ORDER BY 子句来设定你想按哪个字段哪种方式来进行排序，再返回搜索结果。
当我们使用order by来为指定的字段进行排序时，如果db中该字段的值存在着null值，那么在排序时这些null值会不会参与排序呢？如果参与排序的话，又是以怎样的标准来排序？
页面上展示的数据肯定是在数据库中的试题库表中进行存储，而我们需要将数据库中的数据查询出来并展示在页面给用户看。上图中的是最基本的查询效果，那么数据库其实是很多的，不可能在将所有的数据在一页进行全部展示，而页面上会有分页展示的效果，如下：
select 字段名 from 表名 order by 字段1 [asc|desc],字段2 [asc|desc];
1. 默认情况下，ORDER BY会做升序排列，因此ASC子句是可选的。可以通过DESC执行降序排列。可以再ORDER BY子句中列出不同的排序列，逗号分隔。
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