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使用ADO和SQL在Excel工作表中执行查询操作

学习Excel技术,关注微信公众号: excelperfect 我们可以将存储数据的工作表当作数据库,使用ADO技术,结合SQL查询语句,可以在工作表中获取满足指定条件的数据。...在VBE中,单击菜单“工具——引用”,在“引用”对话框中,找到并选取“Microsoft ActiveX Data Objects 6.1 Library”,如下图1所示。 ?...图1 下面,需要将工作表Sheet2的数据中物品为“苹果”的数据行复制到工作表Sheet3中,如下图2所示。 ?...在同一代码中,只需要连接数据库一次,接着可以执行多个查询操作,无需每次查询前都进行连接。...SQL查询语句为: query = "Select * from [" & wksData.Name _ & "$] Where 物品='苹果' " 在工作表wksData中查询物品为“苹果”的记录

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    一文搞懂select语句在MySQL中的执行流程!

    频繁使用的select语句 为了更好地贯穿全文,这里先来列举一个最简单的select查询语句,例如:查询user表中id为1001的用户信息,使用下面的SQL语句进行查询。...但是,大多数时候我不太建议小伙伴们开启查询缓存,为啥?原因很简单:查询缓存失效的频率是非常频繁的,只要对一个表进行更新操作,则这张表上所有的查询缓存都会被清空。...比如,我们的select语句中如果使用了多个索引,则优化器会决定使用哪个索引来查询数据;再比如,在select语句中,有多表关联的操作,优化器会决定各表的连接顺序,数据表的连接顺序不同,对于执行的效率会大不相同...(2)继续通过存储引擎读取下一行数据,执行与(1)相同的逻辑判断,直到处理完user表中的所有数据。 (3)处理完所有的数据后,执行器就会将结果集中的数据返回给客户端。...如果开启了慢查询的话,执行select语句时,会在慢查询日志中输出一个rows_examined字段,这个字段表示select语句在执行的过程中扫描了数据表中的多少行数据。

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    一条查询SQL在MySQL中是怎么执行的

    查询缓存 在建立完成后,就可以执行select语句了,执行逻辑就会来到查询缓存。...如果查询语句在缓存中可以查到这个key,就直接把结果返回给客户端。如果语句不在缓存中,就会继续执行后边的阶段。执行完成后,将执行结果存入缓存中。...ID值关联到表t2,再判断t2表里的值是否等于20 也可以先从t2表里取出d = 20的记录ID值,再根据ID关联到t1表,再判断t1表里面c1 的值是否等于10 这两个执行的逻辑结果是一样的,但是执行效率是不同的...在数据库的慢查询日志中可以看到一个rows_examined的字段,表示这个语句执行过程中扫描了多少行,这个值是在执行器每次调用引擎的时候累加的,有时候执行器调用一次,在引擎内部扫描了多行,隐藏引擎扫描行数跟...“你好,你是普通员工,只能进入办公大厅,不能到高管区域”此为权限查询。 分析器:“您需要在公司里面找一张头发是黑色的桌子?桌子没有头发啊!臣妾做不到” 优化器:“要我在A B两个办公室找张三和李四啊?

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    PostgreSQL 如果想知道表中某个条件查询条件在索引中效率 ?

    在一些大表存在的数据库,去不断查询某一个值在这个大表里面的行数,一直是不受欢迎的事情,最后找到了一个还算靠谱的方案。...当然今天的文字并不是要说这个问题,我们提高难度,如果有需求问你,怎么知道现在的表中,某个字段的值,如果被查询的在有索引的情况下,效率如何,通过这个问题,我们可以判断我们的索引该怎么建立。...1 n_distinct 2 most_common_vals 3 most_common_freqs 这里根据相关的表信息的描述,n_disinct的值,在不等于1的情况下,都可以考虑来讲这个字段作为建立索引的可选项...同时我们针对 most_common_vals 对应 most_comon_freqs 两个字段的值来判定所选的索引,在查询的时候被作为条件时,可能会产生的影响。...我们可以看到一个比啊中的列大致有那些列的值,并且这些值在整个表中占比是多少,通过这个预估的占比,我们马上可以获知,这个值在整个表行中的大约会有多少行,但基于这个值是预估的,所以不是精确的值,同时根据analyze

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    Global in在Clickhouse非分布式表查询中的使用

    笔者在最近的业务开发中,尝试用这种方式,性能却没有想象中那么好。分析Clickhouse的查询计划,发现子查询中的语句会多次执行,且性能开销主要来自于子查询的执行,因此总体上查询耗时很长。...执行计划应该是子查询A和B都应分别计算一次,最后计算一次外层查询。但图一中该查询的查询日志显示,A、B子查询都被执行了2次。...带着试一试的态度,我把上面的非分布式表查询也替换为Global in试了一下,结果查询耗时大幅降低(3s->0.8s),查询计划中子查询多次执行的情况也没有了,执行计划完全符合预期。...有了上面的知识背景,再来分析如下的查询语句: select distinct(sa_value) from user where user_id in A 假设user_id在user表的主键中,“user_id...对于in子查询条件,将in替换为Global in可以使子查询先执行并将结果保存在临时表中,这种方式可以避免子查询多次执行,但同时该条件也就无法被优化为prewhere查询。

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    在Navicat中如何新建数据库和表并做查询

    上一篇文章,小编给大家分享了在Navicat中如何远程连接数据库,没有来得及上车的小伙伴可以戳这篇文章:在Ubuntu14.04中配置mysql远程连接教程。...2、在IP地址为192.168.255.131数据库上右键,然后点击“新建数据库”,如下图所示。 ? 3、之后弹出“新建数据库”对话框,在“常规”选项卡中需要设置数据库名、字符集和排序规则。 ?...10、保存之后,可以看到表名由之前的“无标题”变成了现在的article,并且可以看到所设置的字段。 ? 11、接下来在字段中输入内容。...13、在查询窗口中输入SQL语句进行搜索,如下图所示,试图查询article表中的数据。SQL语句写完之后,点击“运行”选项卡,之后查询到的结果将会在同一个窗口下进行显示,如下图所示。 ?...关于Navicat中的建库、建表和简单查询的教程已经完成,希望对大家的学习有帮助。 --- End ---

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    在Navicat中如何新建数据库和表并做查询

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    【MySQL】执行计划 explain 及 一条select语句在MySQL中的奇幻之旅

    文章目录 示例 解释 一条select语句在MySQL中的奇幻之旅 示例 explain select * from emp; 解释 列(Column) 含义(Meaning) id The SELECT...层过滤后,剩下满足查询的记录数量的比例) extra Additional information (额外的信息说明) 重要字段(我个人认为的)再释义: id:这列就是查询的编号,如果查询语句中没有子查询或者联合查询这个标识就一直是...:用于where中的in查询,完全替换子查询,效率更高。...语句为value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr) index_subquery:子查询中的返回结果字段组合是一个索引(...:对数据使用一个外部的索引排序 Using index condition:使用了索引下推 一条select语句在MySQL中的奇幻之旅 注:MySQL8.0起以取消图中第九步(查询缓存)原因:把查询语句作为

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    对比ClickHouse中的TinyLog表引擎和LogBlock表引擎,在存储和查询效率方面的差异

    存储效率较低,适用于高读取负载的场景 查询效率 查询效率较低,每次查询需要扫描整个日志文件 查询效率高,在块级别上进行查询...内存占用较高,由于使用了块的方式,需要更多的内存空间 压缩率 压缩率较低,数据以原始形式存储在日志文件中 压缩率较高,每个块中的数据可以进行压缩...在存储效率方面,TinyLog表引擎具有较高的存储效率,适用于高写入负载的场景。LogBlock表引擎的存储效率较低,适用于高读取负载的场景。...在查询效率方面,TinyLog表引擎的查询效率较低,每次查询需要扫描整个日志文件。LogBlock表引擎的查询效率较高,在块级别上进行查询。...在压缩率方面,TinyLog表引擎的压缩率较低,数据以原始形式存储在日志文件中。LogBlock表引擎的压缩率较高,每个块中的数据可以进行压缩。

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    在TensorFlow2.x中执行TensorFlow1.x代码的静态图执行模式

    在TensorFlow2.x中执行TensorFlow1.x代码的静态图执行模式 改为图执行模式 TensorFlow2虽然和TensorFlow1.x有较大差异,不能直接兼容。...但实际上还是提供了对TensorFlow1.x的API支持 ---- TensorFlow 2中执行或开发TensorFlow1.x代码,可以做如下处理: 导入TensorFlow时使用 import...as tf tf.disable_eager_execution() node1 = tf.constant(3.0) node2 = tf.constant(4.0) node3 = tf.add...(node1,node2) print(node3) 由于是图执行模式,这时仅仅是建立了计算图,但没有执行 定义好计算图后,需要建立一个Session,使用会话对象来实现执行图的执行 sess = tf.Session...() print("node1:",sess.run(node1)) print("node2:",sess.run(node2)) print("node3:",sess.run(node3)) Session.close

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