group查询就是分组查询，为什么要分组查询？因为我们想按某个维度进行统计。下面来看个图：
表的生成参考《 3. SQL–数据库基础查询操作》。 前几节所总结的查询，都是基于单张表格进行的，如果单张表格的信息不足以达到查询的目的，就需要将他们组合到一起形成多张表格。
最近在公司做了几张报表，还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了（当时在广州休假了1个月多，在实习期间也没咋写过SQL），回到公司的第一个需求就是做报表。
最近在公司做了几张报表，还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了，回到公司的第一个需求就是做报表。
万万没有想到，学个数据库竟然还能接触到笛卡尔积？后面不会学着学着还会出现牛顿吧……
作为一名后端程序员，可以说天天都要跟数据库打交道，不管使用的是 MySQL， Oracle 还是 SQL Server，毫无疑问都逃不开 SQL，所以日常工作中对于 SQL 的性能优化可谓说十分重要。今天阿粉就带大家看一下，每个后端程序员都应该知道的十个提升查询性能的技巧。
一、库操作 创建库：create database 数据库的名字; 删除库：drop database 数据库的名字; 查看当前有多少个数据库：show databases; 查看当前使用的数据库：select database(); 切换到这个数据库(文件夹)下：use 数据库的名字; 二、表操作 2.1 增删改查 增 创建表：create table 表名(字段名 数据类型(长度)); create table day (id int,name char(4)); mysql5.6版本默认是engi
点击关注公众号，Java干货及时送达 这是一条标准的查询语句: 这是我们实际上SQL执行顺序： 我们先执行from,join来确定表之间的连接关系，得到初步的数据 where对数据进行普通的初步的筛选 group by 分组 各组分别执行having中的普通筛选或者聚合函数筛选。 然后把再根据我们要的数据进行select，可以是普通字段查询也可以是获取聚合函数的查询结果，如果是集合函数，select的查询结果会新增一条字段 将查询结果去重distinct 最后合并各组的查询结果，按照order by的条
多表查询是指基于两个和两个以上的表查询.在实际应用中,查询单个表可能不能满足你的需求.
前面两天带着大家换了一个口味，带着大家学习了pyecharts的原理和部分图形制作。今天我们继续回归带你学MySQL系列，带着大家继续学习MySQL数据库。
sql优化是一个大家都比较关注的热门话题，无论你在面试，还是工作中，都很有可能会遇到。
本人在做测试服务的过程中，开发了一个功能，就是从两个库的两张表从查出来一个账号的login_id和user_id，功能非常简单，就是执行sql语句，处理返回结果，再返回。
说明2：as dept_name 是给dept.name 起的别名，防止查询结果中出现两个name字段，会有歧义
... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona
之前的SQL基础1中已经介绍了部分Select的内容，但是，实际使用中select 还有很多其他的用法，本文会再介绍部分select的其他用法。
1）内连接：join, inner join 2）外连接：left join, left outer join, right join, right outer join, union; 3) 交叉连接：cross join
“7月登录表”里记录了7月登录的用户信息。“8月登录表”里记录了是8月登录的用户信息。
1.Broadcast Hash Join（小表广播，小表Join大表）（分布式改造）
| 作者 肖泽凡，腾讯TEG研发管理部小小后台攻城狮一枚，负责腾讯敏捷产品研发平台TAPD的基础功能的开发和维护，热爱技术，喜欢分享，文章首次发表于SegmentFault，博客名“X先生”，欢迎与我交流~ ---- 在数据库中join操作被称为连接，作用是能连接多个表的数据（通过连接条件），从多个表中获取数据合并在一起作为结果集返回给客户端。例如: 表A： idnameage1A182B193C20 表B： iduidgender11F22M 通过连接可以获取到合并两个表的数据： select A
前文已经描述过MySQL的多种优化措施，如：回表的优化、索引合并的优化、连接的优化等
两张表连表查询可以使用join、exists和in等方式，其中exists和in都属于依赖子查询。参考博客1给出了三种方式使用场景。本文记录一次将join查询转换成exists查询后，性能得到了20倍以上的提升。
Join是SQL语句中的常用操作，良好的表结构能够将数据分散在不同的表中，使其符合某种范式，减少表冗余、更新容错等。而建立表和表之间关系的最佳方式就是Join操作。
子查询(嵌套查询) 查询工资高于1号部门平均工资的员工信息 select avg(sal) from emp where deptno=1; select * from emp where sal>2325; 把上面两条合并成一条 select * from emp where sal>(select avg(sal) from emp where deptno=1); 查询拿最高工资的员工信息 select * from emp where sal=(select max(sal) from em
根据表、列、索引和WHERE子句中的条件的详细信息，MySQL优化器考虑了许多技术来有效地执行SQL查询中涉及的查找。对一个巨大表的查询可以在不读取所有行的情况下执行；涉及多个表的联接可以在不比较每个行组合的情况下执行。「优化器选择执行最有效查询的操作集称为“查询执行计划(query execution plan)”，也称为EXPLAIN计划。」
Hash Join作为表连接的基础连接类型，各大关系型数据库（譬如Oracle、sqlserver、Postgres等）很早都支持了Hash Join这种连接类型。作为关系型数据库领域的领袖，Oracle数据库支持三种主流的连接类型：Nested Loop Join、Hash Join 和 Sort Merge Join。而作为最流行的关系型数据库的MySQL 却一直没有支持Hash Join，这点一直为人诟病。千呼万唤始出来，MySQL 8.0.18开始终于支持了Hash Join的连接算法。MySQL 8.0 的所有新特性中，Hash Join 曾经最让我期待的一个新特性。
比如：select * from t_user where username = '' and password '''or 1 =1#
1. having和where的区别 having是对查询的结果集进行操作比较的 where是对所有字段进行比较的 # having 和 where 都可以使用的场景 select name,age from person where age > 18 select name,age from person having age> 18 # 也可以换成写法 select name,age from person where 1=1 having age>18 # 只能用where 不能用havi
最近在做新生入学系统，学生表中包括新生的班级，专业等信息，班级，专业就需要和班级表，专业表进行关联，但是在添加外键的过程中却出现了“Cannot add foreign key constraint” 的问题，也就是不能添加外键约束，为什么就不能添加外键呢？
最近在做新生入学系统，学生表中包括新生的班级，专业等信息，班级，专业就需要和班级表，专业表进行关联，但是在添加外键的过程中却出现了“Cannot add foreign key constrain
之前开发项目的过程当中数据库存储的数据量都不是很大，在表的设计当中就只有一个主键索引。很少接触到数据库的索引，SQL 优化这些东西。公司目前的项目数据达到了百万级别了，让我优化一下慢 SQL，之前是懂一些 SQL 优化和索引相关的理论知识，没有实际操作过，特此记录优化的过程和思路，事实证明，理论和实操还是有不少区别的。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说Smartbi报表工具实现并查询（不去重）,希望能够帮助大家进步!!!
mysql> create table press(id int primary key auto_increment,name varchar(20));
MySQL进阶主外键讲解 1.什么是外键： 主键：是唯一标识一条记录，不能有重复的，不允许为空，用来保证数据完整性 外键：是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值，用来和其他表建
查找表关系，一定要分别站在两张表的角度全部考虑完毕才能下结论，否则无法得出正确答案
今天的分享就到这里啦！！~感谢大家的观看，希望对大家有帮助的话麻烦给个丝滑三连击。（点赞＋转发+关注） 一起加油，一起努力，一起秃见成效！
在表的连接查询方面有一种现象被称为：笛卡尔积现象。 笛卡尔积现象：当两张表进行连接查询的时候，没有任何条件进行限制，最终的查询结果条数是两张表记录条数的乘积。 怎么避免笛卡尔积现象？当然是加条件进行过滤。 思考：避免了笛卡尔积现象，会减少记录的匹配次数吗？ 不会。只不过显示的是有效记录。
#问题1：1月每笔消费均大于20元的用户的总消费金额#条件：1月+大于20 sum(order_amt
看一个案例，下面是两张字段相同，字段类型相同，只是id字段emp1是smallint类型，emp2的id是bigint类型，分别向两个表插入5000条记录，观察一下表容量大小。
作为一名CURD工程师，联表查询应该就算是一项相对复杂的工作了吧，如果表结构复杂一点，左一连，右一连，内一连再加上外一连，很可能就被绕晕的，最终得到的数据集就不是自己理想中的结果；
内连接：找两张表共有的部分，相当于利用条件从笛卡尔积结果中筛选出了正确的结果。（只连接匹配的行）
在前几章节中，我们已经学会了如果在一张表中读取数据，这是相对简单的，但是在真正的应用中经常需要从多个数据表中读取数据。
在项目开发中，在进行数据库表结构设计时，会根据业务需求以及业务模块之间的关系，分析并设计表结构，由于业务之间相互关联，所以各个表结构之间也存在各种联系，基本分为以下三种
假设A和B表进行连接，使用内连接的话。凡是A表和B表能够匹配上的记录查询出来，这就是内连接。 AB两张表没有主副之分，两张表是平等的。 语法
介绍了为什么MySQL使用B+TREE 而 MongoDB使用B-TREE
LIMIT 5, 5指示MySQL返回从行5开始的5行。第一个数为开始位置，第二个数为要检索的行数。
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