在SQL之中，where和having的功能有点像，导致我一直搞不清楚这两者的区别。因此今天专门研究了以下，在此记录。 WHERE子句 WHERE字句处理的数据是FROM字句的输出的数据。...并且，where子句运行于group by之前，用于过滤原始数据 HAVING子句 HAVING子句用于指定过滤分组结果（GROUP BY）或聚合计算结果的条件。...HAVING子句的过滤操作发生在分组（GROUP BY）之后，排序（ORDER BY）之前。...因此，在having子句处理的是分组/聚合之后的数据，并且，可以在having子句中使用聚合函数 转载请注明来源：https://www.longjin666.cn/?p=1463
图片WHERE、PREWHERE子句在ClickHouse中，WHERE和PREWHERE子句都用于筛选数据，但它们在查询中的使用有一些区别和注意事项。1....WHERE子句：WHERE子句在查询中是最后执行的，它作用于从表中读取的所有数据。WHERE子句可以包含任意条件，并且可以使用各种函数和操作符进行数据筛选。...PREWHERE子句通常用于过滤数据源中不必要的行，以减少读取和处理的数据量，提升性能。PREWHERE子句只能包含简单的条件，不能使用聚合函数、多个列的条件判断等复杂操作。...SELECT子句在ClickHouse中，SELECT子句用于指定要检索的列或表达式，以及执行其他操作（如聚合、过滤、排序等）。SELECT子句支持以下功能和语法：选择列:使用*通配符选择所有列。...分组:支持使用GROUP BY子句对结果进行分组。可以指定一个或多个列进行分组。限制:支持使用LIMIT子句限制结果中的行数。可以指定要返回的最大行数。子查询:支持使用子查询来嵌套或关联多个查询。
以下是在ClickHouse中如何使用ARRAY JOIN子句来处理数组数据的查询和展开的步骤：1. 创建一个包含数组字段的表。...通过使用ARRAY JOIN子句，您可以以更容易处理的方式查询和展开数组数据。JOIN子句在ClickHouse中，JOIN子句用于在查询中连接两个或多个表，并根据指定的关联条件返回结果。...JOIN子句在ClickHouse中的使用场景包括：多表关联查询：当需要查询不同表中的相关数据时，可以使用JOIN子句将这些表连接起来，并根据关联条件查询所需的数据。...数据聚合分析：当需要对多个表中的数据进行聚合分析时，可以使用JOIN子句将这些表连接起来，并使用聚合函数进行统计和计算。...数据合并：当需要将多个表中的数据进行合并时，可以使用JOIN子句将这些表连接起来，并按照指定的规则进行数据合并。
带Exists的子查询就是相关子查询 Exists表示存在量词：带有Exists的子查询不返回任何记录的数据，只返回逻辑值“True”或“False” 2、表结构 选课表：学号StudentNo、课程号...='C1') 相关子查询执行过程：先在外层查询中取“学生表”的第一行记录，利用该记录的相关属性值（在exists子查询的where子句中用到的列）处理内层查询，若外层的where子句返回“true”，则本条记录放入结果表中...exists()值为true，说明选课表中找不到“S1.StudentNo + C1.CourseNo”这一记录，说明学生S1没有选课程C1，此时内层查询的返回结果集会加上C1，当内层查询的返回结果集不为空时...，外层not exists()值为false，则外层where子句值为false，则S1被排除。...C2，当内层查询的返回结果集为空时，外层not exists()值为true，则外层where子句值为true，则S1被选中。
语法： EXISTS subquery 参数： subquery 是一个受限的 SELECT 语句 (不允许有 COMPUTE 子句和 INTO 关键字)。...如果子查询没有返回行，则满足了 NOT EXISTS 中的 WHERE 子句。 结论： EXISTS(包括 NOT EXISTS )子句的返回值是一个BOOL值。...EXISTS子句根据其内查询语句的结果集空或者非空，返回一个布尔值。...一种通俗的可以理解为：将外查询表的每一行，代入内查询作为检验，如果内查询返回的结果取非空值，则EXISTS子句返回TRUE，这一行行可作为外查询的结果行，否则不能作为结果。...not in和not exists的区别： not in 只有当子查询中，select 关键字后的字段有not null约束或者有这种暗示时用not in,另外如果主查询中表大，子查询中的表小但是记录多
在SQL tuning中，不良写法导致SQL执行效率比比皆是。最近的SQL tuning中一个外部连接写法不当导致过SQL执行时间超过15分钟左右此即 为一例。...t.sal>=2000 -->从下面的返回结果可知，t.sal>=2000子句并没有过滤掉sal小于2000的记录 SQL> select empno,ename,sal,dname from t...9999 JACKSON 2500 -->查看执行计划 SQL> set autotrace traceonly exp; -->语句A(过滤条件位于on 子句中的情形...(memory) 0 sorts (disk) 5 rows processed -->语句B(将谓词信息置于到where子句中的情形... 2、此例中由于将谓词信息放到ON子句中，在数据量庞大的表(百万行)连接中，则该写法导致过多的物理和逻辑I/O,使得中间结果集庞大 3、谓词信息放到ON子句中同时也导致索引失效 4、尽可能的在满足需求的情况下减小中间结果集
相关子查询：子查询的查询条件依赖于外层父查询的某个属性值的称为相关子查询，带EXISTS 的子查询就是相关子查询 EXISTS表示存在量词：带有EXISTS的子查询不返回任何记录的数据，只返回逻辑值“True...); 相关子查询执行过程：先在外层查询中取“学生表”的第一行记录，用该记录的相关的属性值（在内层WHERE子句中给定的）处理内层查询，若外层的WHERE子句返回“TRUE”值，则这条记录放入结果表中。...然后再取下一行记录；重复上述过程直到外层表的记录全部遍历一次为止。 EXISTS语句不关心子查询的具体内容，因此用“SELECT *”，“Exists + 子查询”用来判断该子查询是否返回记录。...Exists：若子查询的结果集非空时，返回“True”；若子查询的结果集为空时，返回“False” 。...NOT EXISTS ：若子查询结果为空，返回“TRUE”值；若子查询的结果集非空时，返回 “FALSE。
1、in 和 exists in是把外表和内表作hash连接，而exists是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询，一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。...如果子查询中返回的任意一条记录含有空值，则查询将不返回任何记录。如果子查询字段有非空限制，这时可以使用not in，并且可以通过提示让它用hasg_aj或merge_aj连接。...end if end loop 对于in 和 exists的性能区别 ---- 如果子查询得出的结果集记录较少，主查询中的表较大且又有索引时应该用in,反之如果外层的主查询记录较少，子查询中的表大...对于not in 和 not exists的性能区别： not in 只有当子查询中，select 关键字后的字段有not null约束或者有这种暗示时用not in,另外如果主查询中表大，子查询中的表小但是记录多...如果主查询表中记录少，子查询表中记录多，并有索引，可以使用not exists,另外not in最好也可以用/*+ HASH_AJ */或者外连接+is null NOT IN 在基于成本的应用中较好
如果子查询中返回的任意一条记录含有空值，则查询将不返回任何记录。如果子查询字段有非空限制，这时可以使用not in，并且可以通过提示让它用hasg_aj或merge_aj连接。...end if end loop 对于in 和 exists的性能区别: 如果子查询得出的结果集记录较少，主查询中的表较大且又有索引时应该用in,反之如果外层的主查询记录较少，子查询中的表大，又有索引时使用...所以要具体需求来决定 对于not in 和 not exists的性能区别： not in 只有当子查询中，select 关键字后的字段有not null约束或者有这种暗示时用not in,另外如果主查询中表大...，子查询中的表小但是记录多，则应当使用not in,并使用anti hash join....如果主查询表中记录少，子查询表中记录多，并有索引，可以使用not exists,另外not in最好也可以用/*+ HASH_AJ */或者外连接+is null NOT IN 在基于成本的应用中较好
前言 在日常开发中，用mysql进行查询的时候，有一个比较少见的关键词exists，我们今天来学习了解一下这个 exists这个sql关键词的用法，这样在工作中遇到一些特定的业务场景就可以有更加多样化的解决方案...语法解释 语法 SELECT column1 FROM t1 WHERE [conditions] and EXISTS (SELECT * FROM t2 ); 说明 括号中的子查询并不会返回具体的查询到的数据...，只是会返回true或者false，如果外层sql的字段在子查询中存在则返回true，不存在则返回false 即使子查询的查询结果是null，只要是对应的字段是存在的，子查询中则返回true，下面有具体的例子...执行过程 1、首先进行外层查询，在表t1中查询满足条件的column1 2、接下来进行内层查询，将满足条件的column1带入内层的表t2中进行查询， 3、如果内层的表t2满足查询条件，则返回true...，在以后的日常工作中，我们在碰到一些查询问题的时候，这个时候就有了更加多样化的选择方案啦，希望这篇文章对大家有帮助，谢谢 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
图片WITH子句ClickHouse中的WITH子句用于在查询中定义一个临时表（也称为子查询）。它允许将复杂查询分解为更小的、可重复使用的部分，提高查询的可读性和易用性。...condition;在这个查询中，main_table代表主查询中的表，name代表之前定义的临时表，在JOIN子句中指定了连接条件，然后使用WHERE子句过滤查询结果。...总之，ClickHouse中的WITH子句通过定义临时表，可以将复杂查询分解为更小的、可重复使用的部分，提高查询的可读性和易用性。...FROM子句在ClickHouse中，FROM子句用于指定数据查询的源表或视图。它确定了数据查询的起点和范围。...不同于其他数据库的FROM子句，ClickHouse的FROM子句有以下不同之处：支持多表查询：在ClickHouse中，FROM子句可以指定多个表，并且可以进行JOIN操作。
忍不了了，必须要搞清楚 oracle 中start with ... connect by prior 子句的用法,每次都会忘记，必须写出来加深印象！！！...connect by 是结构化查询中用到的，其基本语法是： select ... from tablename start with 条件1 connect by 条件2 where 条件3; 假设...table这张表是一个树形表 表中存在两个字段：org_id,parent_id 那么通过表示每一条记录的parent是谁，就可以兴城一个树状结构，用下面的语句可以取得这棵树的所有记录 select *...是本条记录的parent_id，即本记录的父亲是上一条记录。...-- 条件三 是过滤条件，用于返回的所有记录进行过滤
图片HAVING子句在ClickHouse中，HAVING子句用于对查询结果进行条件过滤。它用于在GROUP BY子句之后对聚合结果进行筛选。...以下是一个使用HAVING子句对ClickHouse中查询结果进行条件过滤的示例：假设有一个名为orders的表，包含以下列：order_id、customer_id和total_amount。...每行表示一个客户的customer_id和相应的总金额。注意，在使用HAVING子句前，通常需要在SELECT语句中使用聚合函数，如上述示例中的SUM函数，来计算需要进行过滤的聚合值。...ORDER BY子句ClickHouse的ORDER BY子句用于对查询结果进行排序。在查询中，可以使用一个或多个列作为排序键。语法如下：SELECT ... FROM ......LIMIT BY子句ClickHouse中的LIMIT BY子句用于限制查询结果中每个分组返回的行数。它是在使用GROUP BY子句进行分组后，对每个分组的结果应用的。
这几天在厦门讲课，每天6小时，没有太多时间写新代码，宾馆不知道咋想的也不提供WiFi，只好用手机做个热点临时分享一点基础知识，300M的包月流量伤不起，热点瞬间就把仅剩的40M流量用完了，赶紧发完关闭热点...在Python中，有while和for两种循环，并且都可以带有else子句。...其中while循环常用于无法提前确定循环次数的场合，当然也可以用于循环可以提前确定的场合；for循环常用于可以提前确定循环次数的场合，尤其适合用来迭代或遍历可迭代对象中的元素，这也是for循环的本质。...对于带有else子句的循环，如果是因为循环条件不成立或序列中的元素已迭代结束而使得循环自然结束，则继续执行else子句中的代码；而如果是因为执行了break语句使得循环提前结束，则不再执行else子句中的代码...下面的代码用来输出小于100的最大素数： ? 下面的代码用来输出小于100的所有素数： ?
关于In与Exists的比较，先说结论，归纳出IN 和Exists的适用场景： 1）IN查询在内部表和外部表上都可以使用到索引。 2）Exists查询仅在内部表上可以使用到索引。...4）当子查询结果集较小，而外部表很大的时候，Exists的Block嵌套循环优化效果不明显，IN 的外表索引优势占主要作用，此时IN的查询效率会优于Exists。...MySQL查询语句中的IN 和Exists 对比分析 使用exists时，数据量的变化没有带来执行计划的改变，但由于子查询结果集很大，5.5以后的MySQL版本在exists匹配查询结果时使用的是Block...MySQL查询语句中的IN 和Exists 对比分析 实验结论 根据上述两个实验及实验结果，我们可以较清晰的理解IN 和Exists的执行过程，并归纳出IN 和Exists的适用场景： IN查询在内部表和外部表上都可以使用到索引...当子查询结果集较小，而外部表很大的时候，Exists的Block嵌套循环优化效果不明显，IN 的外表索引优势占主要作用，此时IN的查询效率会优于Exists。
然后实际情况是使用IN需要44.88s，使用EXISTS需要28.93s，这个是怎么回事？ 一、EXISTS和IN的介绍 我们先对EXISTS和IN做一个简单的介绍。...1.1、exists exists对外表用loop逐条查询，每次查询都会查看exists的条件语句，当exists里的条件语句能够返回记录行时（无论记录行是的多少，只要能返回），条件就为真，返回当前loop...到的这条记录；反之，如果exists里的条件语句不能返回记录行，则当前loop到的这条记录被丢弃，exists的条件就像一个bool条件，当能返回结果集则为true，不能返回结果集则为false 如下：...select * from user where exists (select 1); 对user表的记录逐条取出，由于子条件中的select 1永远能返回记录行，那么user表的所有记录都将被加入结果集...使用了t2（B）表索引 三、结论 MySQL中的in语句是把外表和内表作join连接，而exists语句是对外表作nest loop循环，每次loop循环再对内表进行查询。
GMavenPlus插件的示例配置如下所示： org.codehaus.gmavenplus gmavenplus-plugin... 由于我们要用Spock编写测试，因此建议使用Spec附加后缀（从规范中命名...）来命名文件，因此需要告诉Surefire 在这些文件中也查找测试： maven-surefire-plugin <version...： repositories { mavenCentral()} 连同定义包组和版本一起，在基于Groovy的DSL中花费了15行代码。...我现在的配置 我用的Gradle testCompile group: 'org.spockframework', name: 'spock-core', version: '1.3-groovy
in: in是把外表和内表做hash连接，先查询内表，再把内表结果与外表匹配，他是先将数据督导内存中，然后取与外表匹配。...他要执行的次数是外表的长度*内表结果的长度 exists: exists是对外表做loop循环，每次loop循环再对内表（子查询）进行查询，那么因为对内表的查询使用的索引，他只需要执行的次数是外表的长度...-------------------------- select * from A where id in(select id from B) 以上查询使用了in语句,in()只执行一次,它查出B表中的所有...id字段并缓存起来.之后,检查A表的id是否与B表中的id相等,如果相等则将A表的记录加入结果集中,直到遍历完A表的所有记录....如:A表有10000条记录,B表有1000000条记录,那么exists()会执行10000次去判断A表中的id是否与B表中的id相等.
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