SQL Aggregate Functions basically operate on multiple columns to perform the operations and serve to represent the output as an entity representing the operation executed.
SQL 中 Group By 语句大家都很熟悉，根据指定的规则对数据进行分组，常常和聚合函数一起使用。
Postgresql中PLPGSQL支持动态拼接SQL并执行： https://www.postgresql.org/docs/current/plpgsql-statements.html#PLPGSQL-STATEMENTS-EXECUTING-DYN 例如：
SQL and Machine Learning have a few things in common. It’s easy to start with one as it doesn’t require a lot of coding. Also, code rarely crashes.
This article explores the useful function SQL IF statement in SQL Server.
最近有需求需要本地处理一些临时的数据，用做统计分析。如果单纯的 MYSQL 也能实现， 不过一堆临时数据这样从 mysql 导来导去还是挺麻烦的，比较理想的选择是本机装个 cygwin 环境，然后可以用 awk 等 shell 工具做即时处理。 本文主要讲述如何在 awk 中实现 SQL 的常用操作，当做个简单的 awk 入门分享。 虽然文中部分 awk 会有其它更简洁高效的 shell 命令去完成，亦或是其它语言去完成， 但这都不在本文的讨论范畴。 注：本文所用到的两个测试文件 user、co
It was before the Stack Overflow era, so not much help was available online. Some people would print out cheatsheets of different kinds and hang on the walls around their workstations. Having a couple of pages of frequently used codes in front of the desk was an efficient way of correcting syntax errors.
GORM 提供了 First、Take、Last 方法，以便从数据库中检索单个对象。当查询数据库时它添加了 LIMIT 1 条件，且没有找到记录时，它会返回 ErrRecordNotFound 错误
Apache Hive作为处理大数据量的大数据领域数据建设核心工具，数据量往往不是影响Hive执行效率的核心因素，数据倾斜、job数分配的不合理、磁盘或网络I/O过高、MapReduce配置的不合理等等才是影响Hive性能的关键。
因此，UNION可能会进行一次排序操作，以便删除重复项。当处理大结果集就需要考虑这个消耗。
如果你使用传统编程语言，比如Python，那么恭喜你，你可能需要解决大部分你不需要解决的问题，用Python你相当于拿到了零部件，而不是一辆能跑的汽车。你花了大量时间去组装汽车，而不是去操控汽车去抵达自己的目的地。大部分非计算机专业的同学核心要解决的是数据操作问题，无论你是摆地摊，开餐馆，或者在办公室做个小职员，在政府机构做工作，你都需要基本的数据处理能力，这本质上是信息处理能力。 但是在操作数据前，你必须要学习诸如变量，函数，线程，分布式等等各种仅仅和语言自身相关的特性，这就变得很没有必要了。操作数据我们也可以使用 Excel（以及类似的软件），但是Excel有Excel的限制，譬如你各种点点点，还是有点低效的，有很多较为复杂的逻辑也不太好做，数据规模也有限。那什么交互最快，可扩展性最好？语言。你和计算机系统约定好的一个语言，有了语言交流，总是比点点点更高效的。这个语言是啥呢？就是SQL。
本文中介绍的SQL中行列转换和嵌套式侧栏的生成，将SQL语句查询的结果转换成我们想要的结果。
The decision of whether to use multiple simple queries or a join depends on the specific requirements of the query.
最近遇到了不少MySQL性能优化的案例，都和子查询有关，今天就这个话题做一定的分析。
自适应游标共享Adaptive Cursor Sharing或扩展的游标共享(Extended Cursor Sharing)是Oracle 11g的新特性之一，主要用于解决以前版 本中由于绑定变量窥探导致SQL语句无法获得最佳执行计划的缺陷，即能够对效率低下的游标(子游标)进行自动识别而选择最佳的执行计划。本 文详细描述了自适应游标共享并给出示例。 有关绑定变量窥探请参考：Oracle 绑定变量窥探
一台数据库服务器中会创建很多数据库（一个项目会创建一个数据库）,在数据库中会创建很多张表(一个实体会创建一个表),在表中会有很多记录（一个对象实例回添加一条新的记录）
SQL中的MIN()函数和MAX()函数用于查找所选列的最小值和最大值，分别。以下是它们的用法和示例：
SQL是IT行业很多岗位都要求具备的一项能力，对于数据岗位而言更是如此，甚至说扎实的SQL基础也往往是入职这些岗位的必备技能。而在SQL面试中，一道出镜频率很高的题目就是行转列和列转行的问题，可以说这也是一道经典的SQL题目，本文就这一问题做以介绍分享。
方法二:(由tianshibao提供) CREATE TABLE 新表 LIKE 旧表
Oracle的truncate删除数据操作，不会写日志，不产生回滚段，因此执行速度快，相当于Windows的shift+del，不经回收站直接删除。
复制表结构及数据到新表 CREATE TABLE 新表 SELECT * FROM 旧表 只复制表结构到新表 CREATE TABLE 新表 SELECT * FROM 旧表 WHERE 1=2 即:让WHERE条件不成立. 方法二:(由tianshibao提供) CREATE TABLE 新表 LIKE 旧表 复制旧表的数据到新表(假设两个表结构一样) INSERT INTO 新表 SELECT * FROM 旧表 复制旧表的数据到新表(假设两个表结构不一样) INSERT INTO 新表(字段1,字
多维统计一般分两种，我们看看 Hive 中如何解决： 1、同属性的多维组合统计 （1）问题： 有如下数据，字段内容分别为：url, catePath0, catePath1, catePath2, unitparams https://cwiki.apache.org/confluence 0 1 8 {"store":{"fruit":[{"weight":1,"type":"apple"},{"weight":9,"type":"pear"}],"bicycle":{"price":1
建立数据库： 建立数据库时编码字符集采用utf8 排序规则： 后缀"_cs"或者"_ci"意思是区分大小写和不区分大小写（Case Sensitive & Case Insensitve） 后缀"_bin" 规定每个字符串用二进制编码存储，区分大小写，可以直接存储二进制的内容 utf-8有默认的排序规则： 命令：SHOW CHARSET LIKE 'utf8%'; 注意点：什么时候需要区分大小写需要在设计和使用时注意 如果排序规则使用的是不区分大小写，但部分表字段需要区分大小写，则可以对该字段进
--用于：交叉表的列数是不确定的 declare @sql varchar(8000)
SQL（发音为“ ess-que-el”）是一门结构化查询语言，用于与数据库进行通信，它是关系型数据库管理系统的标准语言。SQL语句用于执行任务，例如更新数据库上的数据或从数据库检索数据。
SELECT COUNT( * ) FROM t是个再常见不过的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用规范中，我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎，在此前提下，COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N)，其中 N 为表的行数。
视图在数据库中是非常普及的功能。但是长期以来，大多数互联网公司的《MySQL开发规范》中都有一条规范：在MySQL中禁止（或建议不要）使用视图。究其原因，主要是由于在MySQL中视图的查询性能不好，同时带来了管理维护上的高成本。 不过随着MySQL 8.0中派生条件下推特性的引入，尤其是最近GA的MySQL 8.0.29版本中对于包含union子句的派生条件下推优化，MySQL中视图查询的性能得到了质的提升。 《MySQL开发规范》已经过时了，DBA该考虑考虑将禁止使用视图的规定重新修订一下了。
在当今数据驱动的环境中，有效地从数据库中提取和操作信息的能力至关重要。结构化查询语言 (SQL) 仍然是数据检索的基石，使我们能够与数据库中存储的大量数据进行交互。本文深入研究了一个有趣的教程，并解释了我们如何高效地从数据库中检索数据而无需费力。
https://docs.oracle.com/cd/E11882_01/appdev.112/e25519/composites.htm#LNPLS99929
在众多SQL中，统计型SQL绝对是让人头疼的一类，之所以如此，是因为这种SQL中必然有大量的判读对比。而条件判断函数就是应对这类需求的利器。本文重点总结CASE WHEN、IF、IFNULL三种函数。
八、子查询 示例代码如下： 子查询.txt SQL> --rownum 行号 SQL> select rownum,empno,ename,sal from emp; ROWNUM EMPNO ENAME SAL
@parameter 过程中的参数。在 Create PROCEDURE 语句中可以声明一个或多个参数。用户必须在执行过程时提供每个所声明参数的值（除非定义了该参数的默认值）。
火山引擎增长分析 DataFinder 基于 ClickHouse 来进行行为日志的分析，ClickHouse 的主要版本是基于社区版改进开发的字节内部版本。
Bind Peeking是Oracle 9i中引入的新特性，一直持续到Oracle 10g R2。它的作用就是在SQL语句硬分析的时候，查看一下当前SQL谓词的值 ，以便生成最佳的执行计划。而在oracle 9i之前的版本中，Oracle 只根据统计信息来做出执行计划。
91712 Map-Reduce Framework Map input records=125 Map output records=125 Input split bytes=85 Spilled Records=0 Failed Shuffles=0 Merged Map outputs=0 GC time elapsed (ms)=71 CPU time spent (ms)=1700 Physical memory (bytes) snapshot=259682304 Virtual memory (bytes) snapshot=2850103296 Total committed heap usage (bytes)=235929600 Peak Map Physical memory (bytes)=259682304 Peak Map Virtual memory (bytes)=2850103296 File Input Format Counters Bytes Read=0 File Output Format Counters Bytes Written=2181 20/11/25 11:07:51 INFO mapreduce.ImportJobBase: Transferred 2.1299 KB in 29.0742 seconds (75.0149 bytes/sec) 20/11/25 11:07:51 INFO mapreduce.ImportJobBase: Retrieved 125 records. Warning: /opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.3-1.cdh7.1.3.p0.4992530/bin/../lib/sqoop/../accumulo does not exist! Accumulo imports will fail. Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumulo installation. SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.3-1.cdh7.1.3.p0.4992530/jars/slf4j-log4j12-1.7.30.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.3-1.cdh7.1.3.p0.4992530/jars/log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation. SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory] 20/11/25 11:07:56 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.7.7.1.3.0-100 20/11/25 11:07:56 WARN tool.BaseSqoopTool: Setting your password on the command-line is insecure. Consider using -P instead. 20/11/25 11:07:56 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset. 20/11/25 11:07:56 INFO tool.CodeGenTool: Beginning code generation 20/11/25 11:07:57 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: select id, name, category2_id from base_category3 where 1=1 and (1 = 0)
项目中积分部分之前每次查询用户总积分都是动态汇总，并未存到数据库中，数据量一大就会发现查询速度超慢，为缓解该问题，现在需要将汇总的数据持久化，新增了一个SYS_POINTS_SUM_DETAIL表，此时就涉及到数据修复问题。本文就是对修复脚本的记录，里面覆盖了众多基础语法，亦可当做学习实例。
一、SQL速成 结构查询语言(SQL)是用于查询关系数据库的标准语言，它包括若干关键字和一致的语法，便于数据库元件(如表、索引、字段等)的建立和操纵。 以下是一些重要的SQL快速参考，有关SQL的语法和在标准SQL上增加的特性，请查询MySQL手册。 1．创建表 表是数据库的最基本元素之一，表与表之间可以相互独立，也可以相互关联。创建表的基本语法如下： create table table_name (column_name data无效 {identity |null|not null}， …) 其中参数table_name和column_name必须满足用户数据库中的识别器(identifier)的要求，参数data无效是一个标准的SQL类型或由用户数据库提供的类型。用户要使用non-null从句为各字段输入数据。 create table还有一些其他选项，如创建临时表和使用select子句从其他的表中读取某些字段组成新表等。还有，在创建表是可用PRIMARY KEY、KEY、INDEX等标识符设定某些字段为主键或索引等。 书写上要注意： 在一对圆括号里的列出完整的字段清单。 字段名间用逗号隔开。 字段名间的逗号后要加一个空格。 最后一个字段名后不用逗号。 所有的SQL陈述都以分号";"结束。 例： mysql> CREATE TABLE test (blob_col BLOB， index(blob_col(10)));
本篇介绍一个特殊的JOIN，那就是JOIN LATERAL。JOIN LATERAL为什么特殊呢，直观说因为JOIN的右边不是一个实际的物理表，而是一个VIEW或者Table-valued Funciton。如下图所示：
本文主要展示了 Table API 和 SQL 程序的常见结构，如何创建注册 Table，查询 Table，以及如何输出 Table。
1、查看当前应用连接，连接数突增排查 select user,SUBSTRING_INDEX(host,':',1) as ip , count(*) as count,db from information_schema.processlist where host not in ('localhost') and user not in ('replicater') group by ip order by count; 2、查看表所属及大概行数，一般加字段索引时做参考 select TABLE_SCH
本文共2500字，建议阅读7分钟。 减少外存（硬盘）访问量一直是提高大数据计算性能的永恒话题。
好久没有给大家发面试题了，最近收集了一套Oracle的面试题，特地整理出来分享给大家，希望对你有帮助。
上一篇《JOIN算子》我们对最常见的JOIN做了详尽的分析，本篇介绍一个特殊的JOIN，那就是JOIN LATERAL。JOIN LATERAL为什么特殊呢，直观说因为JOIN的右边不是一个实际的物理表，而是一个VIEW或者Table-valued Funciton。如下图所示
1，在稳定性层面来说，更多的是关注高可用、读写分离、负载均衡，灾备管理等等high level层面的措施（就好比要保证生活的稳定性）
--1、哪类的SQL执行最多？ SELECT DIGEST_TEXT,COUNT_STAR,FIRST_SEEN,LAST_SEEN FROM events_statements_summary_by_digest ORDER BY COUNT_STAR DESC --2、哪类SQL的平均响应时间最多？ SELECT DIGEST_TEXT,AVG_TIMER_WAIT FROM events_statements_summary_by_digest ORDER BY AVG_TIMER_WAIT DESC
使用performance_schema中的语句当前事件记录表和语句事件历史记录表可以查询数据库中最近执行的一些SQL语句，以及语句相关的信息，这里我们以events_statements_history表为例，查询结果按照语句完成时间倒序排序，如下：
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