工作中常常会使用ORDER BY进行排序，了解ORDER BY多种排序方式是非常有必要的。
分组查询是对数据按照某个或多个字段进行分组，MYSQL中使用group by关键字对数据进行分组，基本语法形式为:
使用SQL对数据进行提取和分析时，我们经常会遇到数据重复的场景，需要我们对数据进行去重后分析。
最近忙一个项目，没有太多的时间来升级分页控件。不过还是生了一下，V2.0.0.4。变化不是太大，修改了一个属性的名称，增加了两种分页算法，还有两个分页算法的组合方式。 原来的 Se
上两篇随笔： 我的分页控件（未完，待续）——控件件介绍及思路 我自己写的一个分页控件（源码和演示代码）PostBack分页版 for vs2003、SQL Server 关于分页的误区 误区1：分页的时候，只有使用存储过程，效率才高。 误区2：忽略了索引的作用。 上两篇好像介绍的不太详细，这里详细说明一下分页控件里使用的分页算法，也就是SQL语句。 分页一般分为四种情况 1、单字段排序，排序字段没有重复值。 2、单字段排序，排序字段有重复值。 3、多字段排序，最后一个排序字
Select [select选项] 字段列表[字段别名]/* from 数据源 [where 字句] [group by子句 ][having 子句][order by 子句][limit 子句];
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~
本文干货较多，建议收藏学习。先将文章结构速览奉上： 一、背景 二、MongoDB执行计划 2.1 queryPlanner信息 2.2 executionStats信息 2.3 allPlansExecution信息 三、云上用户建索引常见问题及优化方法 3.1 等值类查询常见问题及优化方法 3.1.1 同一类查询创建多个索引问题 3.1.2 多字段等值查询组合索引顺序非最优 3.1.3 最左原则包含关系引起的重复索引 3.1.4 唯一字段和其他字段组合引起的无用重复索引
也出现 Using index， 但是此时Extra中出现了 Backward index scan，这个代表反向扫描索引，因为在MySQL中我们创建的索引，默认索引的叶子节点是从小到大排序的，而此时我们查询排序时，是从大到小，所以，在扫描时，就是反向扫描，就会出现 Backward index scan。 在MySQL8版本中，支持降序索引，我们也可以创建降序索引。
C. 查询年龄小于45的员工 , 并根据工作地址分组 , 获取员工数量大于等于3的工作地址
---单表的查询学习 --查询表的所有数据 select * from 表名;*代表所有 select * from emp; --查询表中指定字段的值 select 字段名1，字段名2，...from表名 select empno from emp; select empno,ename from emp; --给查询结果中的字段使用别名 --在字段名后使用关键字 字段名 as "别名" --作用：方便查看查询结果 --注意：as关键字可以省略不写，别名中没有特殊字符双引号也可以省略不写。 select empno 员工编号,ename"员工 姓名",job as 工作，mgr as "领导编号" from emp; --连接符：select 字段名||'字符'||字段名||..... from 表名 --||为sql语句的字符链接符，使用在select和from之间 --字符链接格式为 字段名||'字符'||字段名 --注意：一个拼接好的连接在结果集中是作为一个新的字段显示，可以使用别名优化字段显示。 select empno||'的姓名是'||ename as"信息"，job||'哈哈'||mgr from emp; --去除重复 select distinct 字段名,字段名,...fromn 表名 ---注意：去除重复的规则是按照行进行去除的，多行数据完全相同取其一 select distinct job ,mgr from emp; --排序 --单字段排序 --select * from 表名 order by 字段名 asc 升序排序 asc可以省略不写 --select * from 表名 order by 字段名 desc 降序序排序 --多字段排序 --select * from emp order by 字段名1,字段名2... --先按照字段1排序，如果字段1的值相同，则按照字段2排序，.... select * from emp order by empno desc--单字段排序 降序 select empno,ename,job from emp order by ename asc--单字段排序 升序 select * from emp order by empno,ename--多字段排序 --字段的逻辑运算 --select关键字和from关键字之间的字段可以直接进行四则运算 --字段与字段之间也可以直接进行运算 --注意：字段值为数值类型 select * from emp select empno,ename,job,sal*2+1000，sal+comm from emp ----------------------------------------------------------------- --使用where子句查询筛选 --select 字段名，字段名，...from表名 where 筛选条件 --单筛选条件 --使用运算符进行筛选 =,>,>=,<,<=,<> 单个条件中 --注意：如果条件中的值为字符，必须使用单引号括起来 --查询所有的员工的工资信息 select empno,ename,sal+comm as 薪资 from emp --查询SMITH的个人信息 select * from emp where ename='SMITH' --查询SMITH的薪资信息,逻辑运算符= select empno,ename,sal,sal+comm from emp where ename='SMITH' --查询工资大于1000的员工信息,逻辑符> select * from emp where sal>'2000' --查询工资不等于3000的员工信息 select * from emp where sal<>3000 order by sal --练习： --查看工资等于1250的员工信息
背景 公司有一个数据处理线，上面的数据经过不同环境处理，然后上线到正式库。其中一个环节需要将数据进行处理然后导入到另外一个库(Sql Server)。这个处理的程序是老大用python写的，处理完后进
大家好 泥腿子安尼特又和大家见面了。不知道大家昨晚过的如何，容我再孤寡孤寡孤寡几声
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
QuickPager分页控件的特点 两种运行方式：自动运行、手动运行。前者便捷，后者灵活。 多种分页方式：Postback、Postback伪URL、URL、URL重写、Ajax For服务器控件伪URL。 多种分页算法：Max、颠倒Top（优化版）、Row_Number、自动适应等。可以应对多种数据库和各种需求。 支持多种数据显示控件：GridView、DataList、Repeater等控件。有DataSource和DataBind()的控件都支持。 不需要存储过程，但是仍然可以保证高效率！
分页算法本身没有什么快慢之分，对反应速度起到决定作用的是——能否有效地利用索引！ 算法 评价 缺点 适用的数据库 max 效率最高的 只能有一个排序字段 Excel、Access、SQL Server 2000(2005) 颠倒Top 适用范围最广的 最后一页多数据 Excel、Access、SQL Server 2000(2005) 表变量 最大失所望的 太多了 SQL Server 2000(2005) Row_Number 只适合SQL Server2005
仅仅要运行“SELECT * FROM 名”就可以。SELECT * FROM T_Employee 。
在看此篇前，建议先阅读MySQL索引，对索引有个基本了解：MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客
腾讯云数据库MongoDB天然支持高可用、分布式、高性能、高压缩、schema free、完善的客户端访问均衡策略等功能。云上某重点用户基于MongoDB这些优势，选用MongoDB作为主存储服务，该用户业务场景如下： · 存储电商业务核心数据 · 查询条件多变、查询不固定，查询较复杂，查询组合众多 · 对性能要求较高 · 对存储成本有要求 · 流量占比：insert较少、update较多、find较多、峰值流量较高 · 高峰期读写流量数千/秒 通过和业务沟通，了解业务使用场景和业务述求后，通过一系列的索
分页算法（也就是分页读取数据的时候使用的select 语句）面临两大难题：一个是不同的数据库使用的分页算法是不一样的（比如SQL Server 2000可以使用Max、表变量、颠倒Top，SQL Server 2005可以使用Row_Number，MySql可以使用limit ，Orcale可以使用ROWNUM等）；另一个是，不同的分页需求，可以采用的分页算法也是不一样的（比如单字段排序和多字段排序）。那么我们应该如何来选择呢？ 好多人都想找到一种即通用，效率又高的分页算法，那么能不
where条件后面是city字段，然后根据name排序，可以看到，执行计划中有：using filesort字样。这是因为name字段没有索引，所以需要借助sort_buffer来进行排序操作。
以球员信息为例，player索引的player type包含5个字段，姓名，年龄，薪水，球队，场上位置。
以球员信息为例，player索引的player type包含5个字段，姓名，年龄，薪水，球队，场上位置。 index的mapping为：
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。
content.ik_smart_analyzer 字段的倒排列表【Posting List】
数据持久化是服务的必要特性，最常见的组件就是关系型数据库MySQL。而在Go语言里，GORM已经成了对接MySQL事实上的标准，那么也就不去横向对比其它库了。
现在想首先按照染色体进行排序，然后相同的染色体上的基因按起始位点进行排序，那么这就是一个多字段的排序，而且第二个字段为数字，使用sort命令如下
–关键字：group by 分组字段名,分组字段名… –注意1：使用了分组后，在select语句中只允许出现分组字段和多行函数。 –注意2：如果是多字段分组，则先按照第一字段分组，然后每个小组继续按照第二个字段继续分组，以此类推。 –注意3：在where子句中不允许出现多行函数。 –分组筛选 –关键字：having –作用：针对分组进行分组后的数据筛选，允许使用多行函数。 –注意：having关键必须和分组结合使用。不允许单独使用。 –where和having的比较： –where子句不允许出现多行函数，having允许出现多行函数 –where子句和having都可以使用普通字段直接进行筛选，但是where的效率高于having –where执行顺序: from—>where—>group by–>select–>order by –having执行顺序:from—>group by–>select—>having—>order by –结论：在分组语句中，使用where进行字段级别的筛选，使用having进行多行函数的筛选。 –查询最高工资和员工数 select max(sal),count() from emp –查询不同部门的最高工资 select deptno,max(sal) from emp group by deptno select * from emp –查询不同工作岗位的员工数 select job, count() from emp group by job –查询不同部门的不同工作岗位的人数 select deptno ,lower(job),count() from emp group by deptno,job order by deptno –查询不同部门的不同工作岗位的并且人数大于1的信息 select deptno ,lower(job),count() from emp group by deptno,job having count()>1 order by deptno –查询部门号大于10的不同部门的不同工作岗位的人数 –使用having关键字 select deptno ,lower(job),count() from emp group by deptno,job having deptno>10 order by deptno –使用where关键字 select deptno,job,count(*) from emp where deptno>10 group by deptno,job order by deptno —SQL查询语句的结构 –select 子句 要查询的数据(oracle函数，别名，连接符，去除重复，逻辑运算) –from语句 决定要查询的表(表名) –where子句 筛选数据（筛选条件，关键字） –group by子句 分组 （分组字段） –having子句 分组筛选 (多行函数筛选条件) –order by子句 排序 （排序） –from–>where—>group by–>select—>having—>order by
MongoDB 是高性能数据，但是在使用的过程中，大家偶尔还会碰到一些性能问题。MongoDB和其它关系型数据库相比，例如 SQL Server 、MySQL 、Oracle 相比来说，相对较新，很多人对其不是很熟悉，所以很多开发、DBA往往是注重功能的实现，而忽视了性能的要求。其实，MongoDB和 SQL Server 、MySQL 、Oracle 一样，一个 数据库对象的设计调整、索引的创建、语句的优化，都会对性能产生巨大的影响。
本文用到的测试数据及所有代码链接： https://blog.csdn.net/m0_62436868/article/details/128505566?spm=1001.2014.3001.55
一个是通过使用 REST request URI 发送搜索参数（uri+检索参数）
在企业日常生产环境中，除非有很大的业务数据变动，否则不会轻易地修改或创建新的数据库和数据表，一般都是在原有的表内添加修改操作，以及使用最频繁的查询操作。
1、客户端端与Mysql服务端的连接层建立连接，根据请求类型去选择相应的服务层的请求接口。
NewLife.XCode是一个有15年历史的开源数据中间件，支持netcore/net45/net40，由新生命团队(2002~2020)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
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：
如果一次性需要插入大批量数据，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：
UPDATE 表名 SET 字段名1=值1,字段名2=值2,...[WHERE 条件];
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
索引是加速数据库查询的关键。在设计表结构时，应该根据查询的需求添加合适的索引。常用的索引包括主键、唯一索引、普通索引、联合索引、前缀索引（vachar、text这种长的数据并且只需要前几个区分度就很高）等。
CarbonData 拥有不错的明细查询能力，比如简单的where条件过滤，性能大概是Parquet的20倍。数据的聚合分析方面，如果有不错的where过滤，则相当一部分查询也是快于Parquet的，并且拥有更少的Tasks数，这就意味着可以让你的Spark Query Service 有更好的并发能力。
在thinkPHP模型查询中，一般有两种方式：数组方式和闭包方式，相对于数组方式只能定义查询条件，闭包方式可以支持更多的连贯操作，包括排序，数量限制等。
整个MySQL Server由以下组成 ： Connection Pool ：连接池组件 Management Services & Utilities ：管理服务和工具组件 SQL Interface ：SQL接口组件 Parser ：查询分析器组件 Optimizer ：优化器组件 Caches & Buffers ：缓冲池组件 Pluggable Storage Engines ：存储引擎 File System ：文件系统 1）连接层 最上层是一些客户端和链接服务，包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。 2）服务层 第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。如果是select语句，服务器还会查询内部的缓存，如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。 3）引擎层 存储引擎层，存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。 4）存储层 数据存储层，主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。
1.1 排序 通过order by语句，可以将查询出的结果进行排序。放置在select语句的最后。 格式: SELECT * FROM 表名 ORDER BY 排序字段 ASC|DESC; ASC 升序 (默认) DESC 降序 #1.使用价格排序(降序) SELECT * FROM product ORDER BY price DESC; #2.在价格排序(降序)的基础上，以分类排序(降序) SELECT * FROM product ORDER BY price DESC,cate
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记，本篇为其“MySQL业务优化与设计”中的MySQL数据类型相关笔记。
在涉及order by操作的sql时，b-tree索引返回的结果是有序的，可以直接返回，而其他索引类型，需要对索引返回结果再进行一次排序。b-tree索引的默认排序为升序，空值放在最后，创建索引时可以指定排序方式，如按倒序排序时，空值默认是放在最前的，但往往我们的查询并不想展示空值的结果，此时可以在创建索引时指定排序desc nulls last以达到和查询sql切合的目的。
电商中：我们想查看今天所有成交的订单，按照交易额从高到低排序，此时我们可以使用数据库中的排序功能来完成。
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。
常用查询： 全文本查询：针对文本 1、查询全部：match_all 2、模糊匹配： match (类似sql 的 like) 3、全句匹配： match_phrase (类似sql 的 = ) 4、多字段匹配：muti_match （多属性查询） 5、语法查询：query_string (直接写需要配置的 关键字 ) 6、字段查询 ： term (针对某个属性的查询，这里注意 term 不会进行分词，比如 在 es 中 存了 “火锅” 会被分成 “火/锅” 当你用 term 去查询 “火时能查到”，但是查询 “火锅” 时，就什么都没有，而 match 就会将词语分成 “火/锅”去查) 7、范围查询：range () 字段查询：针对结构化数据，如数字，日期 。。。
注意：以下内容如果没有特别申明，默认使用的EF6.0版本，code first模式。 推荐MiniProfiler插件 工欲善其事，必先利其器。 我们使用EF和在很大程度提高了开发速度，不过随之带来的
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
