连接了两个表后,使用DESC limit 3 可以按照指定的字段进行降序排序,并限制结果返回的行数为3行。
具体步骤如下:
综上所述,连接了两个表后,使用DESC limit 3 可以按照指定的字段进行降序排序,并限制结果返回的行数为3行。
注意:以上答案是基于一般的SQL语法和常见的数据库操作,具体实现方式可能因不同的数据库系统而有所差异。对于具体的数据库系统,可以参考相应的官方文档或者查询相关的技术资料。
进公司做的第一个项目就是做一个订单追踪查询,里里外外连接了十一个表,作为公司菜鸡的我麻了爪.
当查询结果的字段来源于多张表时,可以将多张表连接成一个大的数据集,再选择合适的字段返回
本文中主要是介绍LeetCode中关于SQL的练习题,从易到难,循序渐进。文中会介绍题目和尽可能多的解答方案
在安装完数据库后,不管是Windows 还是Linux平台, MySQL的sql命令都大同小异,相关命令都是相同的,每个命令结束后 都以 ; 结尾,注意在Windows平台中表名是不区分大小写的,在Linux中是区分的。 例如tl1 与TL1在Linux中是区分的。 为了一致所有的数据库名,表名,列名都采用小写。为了方便简单使用了sqllog客户端工具学习。
有个更好的办法,是安装扩展pg_stat_statements,此处需要PostgreSql支持,部分版本需要编译安装:
在喝奶茶的时候突然收到一封邮件,猝不及防的开始了滴滴出行国际部二面笔试。感觉题目还是比较基础的,我以为会有什么留存率一些比较困难的业务题,慌的我喝了几杯水,没想到十分钟就做完了,中途还接了个推销电话..
当今信息时代,数据堪称是最宝贵的资源。沿承系列文章,本文对SQL、Pandas和Spark这3个常用的数据处理工具进行对比,主要围绕数据查询的主要操作展开。
还记得那是在2018年的十月的某个日子,虽早已入秋,但夏日的炎热却丝毫不减退散。那时的我正捧着一本SQL Server程序设计的白蓝皮书与九栋315的狗子们,匆匆的走向j1-402进行了我们人生中第一次SQL数据库的学习,时光总是戏人,现实总是玩笑。当初的几个伙伴都走向了各行各业,而唯有我编程课,问啥啥不会,写啥啥就废的我进入了IT行业。说来实在嘲讽,缅怀那些我错过的编程课,致那些年说过无数次“让我学SQL,根本不可能”,我承认我打脸了。正如此章的title一般,“SQL语句, 何必在忆?”
最近线上遇到一个问题,后台一个查询把服务给整挂了,然后找了dba看了下sql慢查询,我们explain一下结果。
索引是对数据库表中一个或多个列(例如,employee 表的姓名 (name) 列)的值进行排序的结构。如果想按特定职员的姓来查找他或她,则与在表中搜索所有的行相比,索引有助于更快地获取信息。
索引是表的目录,在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置,以此快速定位查询数据。对于索引,会保存在额外的文件中。
SELECT是SQL关键字,SQL关键字是不区分大小写的,但是表名是区分大小写的。SELECT关键字表示查询操作,而*表示查询所有字段。FROM是SQL关键字,表示从哪张表查询。tablename是表名。分号是在数据库系统中分隔每条 SQL 语句的标准方法,这样就可以在对服务器的相同请求中执行一条以上的 SQL 语句。另外MySQL要求每条SQL语句的结束都需要加上分号。
一、mysql查询的五种子句 where(条件查询)、having(筛选)、group by(分组)、order by(排序)、limit(限制结果数) 1、where常用运算符: 比较运算符 > , < ,= , != (< >),>= , <= in(v1,v2..vn) between v1 and v2 在v1至v2之间(包含v1,v2) 逻辑运算
classid int unsigned primary key auto_increment not null,
关系型数据库模型就是把复杂的数据结构归结于简单的二元关系(即二维表格形式)。在关系数据库中,对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上,通过这些关联表的表格分类,合并,连接或选取等运算来实现数据的管理。
统计各科成绩各分数段人数:课程编号,课程名称,[100-85],[85-70],[70-60],[0-60]及所占百分比
常用的语句关键字有:SELECT、FROM、WHERE、ORDER BY、HAVING、ASC|DESC
注意:若数据表中含有主键,而主键具有唯一性,所以在数据复制时还要考虑主键冲突的问题
高级查询 关键字书写顺序 关键字执行顺序 select:投影结果 1 5 from:定位到表 2 1 where:分组前第一道过滤 3 2 group by:分组 4 3 having:分组后第二道过滤 5 4 order by:排序 6 6 limit: 最后 ---分页 * 目的:为了加快网站对
作者:刘金玉 数据库中对数据进行查询必须使用Select关键词。本期教程跟老刘一起对数据库查询的几种情况进行学习。 第一种:单表查询 语法结构: select 字段名称 from 表名称 或者如果我们要查询表的所以字段,就直接使用select * from 表名 这个语法即可,这里的星号*表示所有字段名称。 案例:查询用户表user的所有信息 Select * from user 第二种:带有条件筛选的单表查询 where 这个语法只是在select查询语句的最好加上一条where语句进行数据的进一步过滤。 语法结构:where 字段1 表达式符号 相应条件值 举例:查询姓名为刘金玉的用户信息 Select * from user where trueName='刘金玉' 这里要注意的是“刘金玉”为一个字符串,因此要加上单引号,在数据库查询语句中,我们之前强调过,如果字段类型为字符串类型(例如char、varchar、nchar、nvarchar、text等)就要在查询和录入的时候加上相应的单引号‘’ 第三种:多表查询 join 我们很多时候往往要多个表的数据举行查询,因为根据关系型数据库设计的特点,我们需要的各个字段的数据往往分布于各个不同的数据表内。虽然在数据库中我们也可以采用where语句进行关键表的字段,但是这样做有很多弊端:一是条件语句不清晰,二是查询效率降低。因此,我们引出了join这个关键词。 Join有三种类型: left join 左连接 (默认的join就是left join) right join 右连接 inner join 内连接 语法结构: Select * from 表1 left/right/inner join 表2 on 表1.字段=表2.字段 举例:关联用户表和新闻表,关联字段为userid Select * from user left join news on user.userid= news. userid 根据这样说表关联,就可以显示文章的作者信息啦!当然,我们也可以采用给表取别名的方式关联。 Select * from user a left join news b on a.userid= b. userid 在使用join关键词进行关联的时候,一定要注意的是主表是哪个,这个跟现实结果记录数有关系。最好结合老刘的《零基础数据库教程》视频学习,注意观察一下不同的使用,得到的不同表关联结果。以下简单说明一下: A left join B 就是A为主表 A right join B 就是B为主表 A inner join B 就是取两张表的公共部分 副表在这里只是根据关键词对主表进行匹配,可能会被多次匹配,这要看数据表设计时候的表关系。 第四种:过滤相同列数据 distinct 如果我们得到的查询结果中有相同的数据行,我们可以通过distinct关键词进行过滤。 语法结构:select distinct 字段 from 表 没错,只需要在查询select关键词后加上distinct关键词即可。 举例:查询用户表一共有哪些用户昵称。 Select distinct nickname from user 第五种:数据排序order by 我们很多时候都是要将查询后的数据进行排序的,按照我们查询的指定字段为主关键词和次要关键词进行排序,这个时候,我们需要使用order by这个重要关键词。这个关键词往往用在查询语句的最后。 Order by 往往结合asc和desc这两个关键词,其中asc表示升序,desc表示降序。 语法结构: Select 字段 from 表 『where语句』 order by 字段1 asc/desc, 字段2 asc/desc... 使用案例:查询用户表所有信息,并按照用户编号进行升序排序。 Select * from user order by userid asc 其实在这个语句中,我们也可以省略asc关键词,因为order by 默认是以升序作为排序规则的。所以这个语句,我们也可以写成: Select * from user order by userid 第六种:数据记录显示limit 我们很多使用数据库的人员中,很多人都是做软件来发的,因此limit这个关键词就非常实用了,因为我们可以结合这个关键词,为我们的软件查询出来的数据记录结果做一个分页功能。limit这个关键词往往用在查询语句的最后。 语法结构: Select 字段 from 表 [where语句] [order by语句] [limit语句] 举例:获取用户表的前十条记录 Select * from user limit 10 获取用户表的第11~20条记录 Select * from user limit 10,20 第七种:聚合函数 sum count等
数据之表操作 1.创建表 语法:CREATE TABLE table_name (column_name column_type); create table student( -> id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, -> name CHAR(32) NOT NULL, -> age INT NOT NULL, -> regiiter_date DATE, -> PRIMARY KEY(id) -> ); a
什么是查询构造器?其实就像我们上篇文章中学习过的使用原始 SQL 语句的方式来操作数据库一样,查询构造器这个东西就是在这个原始操作的基础上为我们封装了一系列的接口,能够让我们方便地来操作数据库。或者说,就是像我们很早前自己封装的那种 MySQL 类一样,框架帮我们完成了这一步。并且,最主要的是,它可以让我们以链式调用的形式来操作数据库,从而避免去写繁杂混乱的 SQL 语句。先卖个关子,想想这和哪个设计模式有关?(文中自会揭晓)
抛开数据量和并发数,谈性能都是耍流氓。MySQL没有限制单表最大记录数,它取决于操作系统对文件大小的限制。
我们再写 SQL 的时候,最常碰到一个问题就是,把查询条件放到 JOIN 子句和放到 WHERE 子句有什么不同呢?比如:
我们平常不是直接从数据库里面获取数据的,而是通过使用数据库管理系统来访问数据库从而获取数据的,这些软件称为DBMS(由于习惯我们平时所说的数据库指的就是数据库管理系统,容易被误导)
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。
其实这是非常低级的错误,我不禁后背一凉,团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中,总结了一些经验分享给大家,如果有错误欢迎批评指正。
MYSQL-深入到精通mysql教程,请进入知识星球-spark技术学院获取 ---- 基本操作语句创建查看 1,创建数据库: 进入MySql数据库环境后,就可以使用CREATE DATABASE语句创建自己的数据库了。 CREATE DATABASE 数据库名;>create database study; 注1:数据库名可以由任意字母、数字、下面(_)和美元符号($)组成,但不能由单独的数字组成,也不能为MySQL关键字,而且长度还不能超过64个字符。在windows系统下,数据库名不区分大小写,在
MySQL 的 SELECT 语句用于从数据库表中检索数据。功能强大,语句结构复杂多样。不过基本的语句格式像下面这个样子。
在PostgreSQL中,表和表之间进行关联关系的情况下,在等值链接中,两个表如果一个是大表一个是小表,PostgreSQL 更倾向与使用 hash join 的方式来解决问题。主要的原因在于通过hash join 会利用内存来进行等值链接的对比针对这种链接的方式,效率更高,
DQL(Data Query Language),即数据查询语言,用来查询数据记录。DQL 基本结构由 SELECT FROM、WHERE、JOIN 等子句构成。
例3:显示所有的学生信息,先按照年龄从大-->小排序,当年龄相同时按照身高从高-->矮排序
MySQL 5.7中引入了一个新的sys schema,sys是一个MySQL自带的系统库,在安装MySQL 5.7以后的版本,使用mysqld进行初始化时,会自动创建sys库。
我们遇到的最容易引起困惑的问题就是索引列的顺序。正确的顺序依赖于使用该索引的查询,并且同时需要考虑如何更好地满足排序和分组的需要(顺便说明,本节内容适用于B-Tree索引;哈希或者其他类型的索引并不会像B-Tree索引一样按顺序存储数据)。 在一个多列B-Tree索引中,索引列的顺序意味着索引首先按照最左列进行排序,其次是第二列,等等。所以,索引可以按照升序或者降序进行扫描,以满足精确符合列顺序的ORDER BY、GROUP BY和DISTINCT等子句的查询需求。 所以多列索引的顺序至关重要。在“三星索引”系统中,列顺序也决定了一个索引是否能够成为一个真正的“三星索引”。 对于如何选择索引的列顺序有一个经验法则:将选择性最高的列放到索引最前列。这个建议有用吗?在某些场景可能有帮助,但通常不如避免随机IO和排序那么重要,考虑问题需要更全面(场景不同则选择不同,没有一个放之四海皆准的法则。这里只是说明,这个经验法则可能没有你想象的重要)。 当不需要考虑排序和分组时,将选择性最高的列放在前面通常是很好的。这时候索引的作用只是用于优化WHERE条件的查找。在这种情况下,这样设计的索引确实能够最快地过滤出需要的行,对于WHERE子句中只使用了索引部分前缀列的查询来说选择性也更高。然而,性能不只是依赖于所有索引列的选择性(整体基数),也和查询条件的具体值有关,也就是和值的分布有关。这和选择前缀的长度需要考虑的地方一样。可能需要根据那些运行频率最高的查询来调整索引列的顺序,让这种情况下索引的选择性最高。
这次后端采用的技术栈为springboot2.6.6系列,相比于原来的版本,貌似没有自动导入HikariCP,
链接 | cnblogs.com/xiaoyangjia/p/11267191.html
博主负责的项目主要采用阿里云数据库MySQL,最近频繁出现慢SQL告警,执行时间最长的竟然高达5分钟。导出日志后分析,主要原因竟然是没有命中索引和没有分页处理。其实这是非常低级的错误,我不禁后背一凉,团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中,总结了一些经验分享给大家,如果有错误欢迎批评指正。
本文中主要是介绍LeetCode中关于SQL的练习题,从易到难,循序渐进。文中会介绍题目和尽可能多的提供解答方案。
第1页:limit 0, 5 第2页:limit 5, 5 第3页:limit 10, 5 … 第n页:limit 5*(n-1), 5
来源:编码砖家 https://www.cnblogs.com/xiaoyangjia/p/11267191.html
因为一些新的需求,要在后面加一些where条件,limit操作不能在嵌套查询里面加了,于是乎把limit 0,10提出来放到最外面,结果order by还留在里面。
数据分析无法离开SQL这一重要的工具,经过十天时间的学习,并完全以MySQL工具对上一节的数据分析岗位数据进行了分析,加强了操作训练,对这一工具使用有了基本的经验。本着以输出为手段检验学习效果,以温故而知新,把MySQL基础知识系统梳理。
整理一些MySQL常用SQL语句:插入、更新、删除、查询、根据指定的列对结果集进行排序等。
2、create database if not exists 数据库名 (判断数据库是否存在,不存在则创建)
本文中主要是介绍LeetCode中关于SQL的练习题,从易到难,循序渐进。文中会介绍题目和提供尽可能多的解答方案。从本文开始属于\color{red}{中等}难度
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