面试题：MySQL的union all和union有什么区别、MySQL有哪几种join方式(阿里面试题)
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
翻译过来的意思是：使用的select语句有不同的列数。 因为使用union的两个SQL语句产生的记录的表结构不一致。必须是结构完全一致的记录集合才可以使用UNION。我这边就是两个表的union字段数量不一样，导致上述报错。我的解决办法是在使用 UNION ALL 进行表合并操作时，使用 null as “xxx字段” 或者 ‘’ as “xxx字段”，保证字段顺序和数量一致性。
在SQL（结构化查询语言）中，UNION和UNION ALL是用于合并查询结果集的两个关键字。它们在数据库查询中非常常用，但它们之间有一些重要的区别。在本文中，我们将深入探讨UNION和UNION ALL的含义、用法以及它们之间的区别。
有些 MySQL 数据表中可能存在重复的记录，有些情况我们允许重复数据的存在，但有时候我们也需要删除这些重复的数据。
where peopleId in (select peopleId from people group by peopleId having count(peopleId) > 1)
今天还是数据分析的学习，如果你觉得文章太长太没意思，欢迎拉到底部直接看大纲总结，一秒学会（学不会我也不负责，让你不看全文）。
在需要输出网站用户注册数或者插入数据之前判断是否有重复记录时，就需要获取满足条件的MySQL查询的记录数目,接下来介绍两种查询统计方法，感兴趣的朋友可以了解下啊，或许对你有所帮助
ERROR 1025 (HY000): Error on rename of ‘./test/#sql-27c_2308’ to ‘./test/student’ (errno: 150) 更改类型编码类型时 出现此错误一般为有外键约束 解决方法 暂时停止外键检查 set foreign_key_checks=0; 4.6
从表面意思上看，MySQL分表就是将一个表分成多个表，数据和数据结构都有可能会变。MySQL分表分为垂直分表和水平分表。
No.67 Hadoop 实践案例——记录去重 Mr. 王：现在我们看一个和 WordCount 很相似，在实际中应用也很多的例子——记录去重。 小可 ：嗯，从字面上理解就是将重复的数据记录去除吧？ Mr. 王 ：是的，就是如此。这个工作在实际的应用中是非常常见的，在进行数据管理时，不论是录入记录错误，还是新旧数据的原因，都是非常容易出现重复的记录的。很多时候，重复的记录会对我们进行个数统计等操作产生影响，造成统计结果错误。另外，出现重复记录的数据集合可能会非常大，单靠人工挑重，或者是靠简单的单机去查找会
如果是小表,随便怎么折腾都行; 如果是大表(至少1千万条记录以上,或者占用10G以上空间), 我们可能需要想办法加快这个速度 , 这时可以参考下面方法:
老师有个问题想请教一下，我们项目中有个需求是查询出数据集根据某个字段去重后的全部结果，用 collapse 发现很多数据都没查询到，后面发现是去重的这个字段的值太长了，ignore _above默认的是256，而这个字段的值有的有十几万甚至几十万个字符，像这种情况，还有什么比较好的查询去重方法吗？
转载声明 本文为灯塔大数据原创内容，欢迎个人转载至朋友圈，其他机构转载请在文章开头标注：转自：灯塔大数据；微信：DTbigdata 编者按：灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载，本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作，以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用，带我们在大数据技术的海洋里徜徉～每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期，我们学习了“Hello World”程序的相关内容。PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—
例如： insert…select插⼊结果集 注意：字段列表1与字段列表2的字段个数必须相同，且对应字段的数据类型尽量保持⼀致。例如：
普通索引: 即针对数据库表创建索引； 唯一索引: 与普通索引类似，不同的就是：MySQL数据库索引列的值必须唯一，但允许有空值； 主键索引: 它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引； 组合索引: 为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。即将数据库表中的多个字段联合起来作为一个组合索引。
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》，真心觉得讲的不错，把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家，有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
上一篇我们介绍了在有主键的表中删除重复数据，今天就介绍如何删除没有主键的表的重复数据。
Halodoc 数据工程已经从传统的数据平台 1.0 发展到使用 LakeHouse 架构的现代数据平台 2.0 的改造。在我们之前的博客中，我们提到了我们如何在 Halodoc 实施 Lakehouse 架构来服务于大规模的分析工作负载。我们提到了平台 2.0 构建过程中的设计注意事项、最佳实践和学习。本博客中我们将详细介绍 Apache Hudi 以及它如何帮助我们构建事务数据湖。我们还将重点介绍在构建Lakehouse时面临的一些挑战，以及我们如何使用 Apache Hudi 克服这些挑战。
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
在实际业务场景中，经常会有这样的需求：插入一条记录，如果数据表中已经存在该条记录则更新它的部分字段，比如更新update_time或者在某些列上执行累加操作等。参考博客1中介绍了三种在MySQL中避免重复插入记录的方法，本文将在简单介绍这三种用法的基础上，深入分析这其各自存在的问题，最后给出在实际生产环境中对该业务场景的最佳实践。
UNION去重且排序 UNION ALL不去重不排序 UNION用的比较多union all是直接连接，取到得是所有值，记录可能有重复 union 是取唯一值，记录没有重复 1、UNION 的语法如下： [SQL 语句 1] UNION [SQL 语句 2] 2、UNION ALL 的语法如下： [SQL 语句 1] UNION ALL [SQL 语句 2] 效率： UNION和UNION ALL关键字都是将两个
UNION用的比较多union all是直接连接，取到得是所有值，记录可能有重复 union 是取唯一值，记录没有重复 1、UNION 的语法如下： [SQL 语句 1] UNION [SQL 语句 2] 2、UNION ALL 的语法如下： [SQL 语句 1] UNION ALL [SQL 语句 2] 效率： UNION和UNION ALL关键字都是将两个结果集合并为一个，但这两者从使用和效率上来说都有所不同。 1、对重复结果的处理：UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，Union All不会去除重复记录。 2、对排序的处理：Union将会按照字段的顺序进行排序；UNION ALL只是简单的将两个结果合并后就返回。 从效率上说，UNION ALL 要比UNION快很多，所以，如果可以确认合并的两个结果集中不包含重复数据且不需要排序时的话，那么就使用UNION ALL。
前面的几篇文章中，我们大体上介绍了 SQL 中基本的创建、查询语句，甚至也学习了相对复杂的连接查询和子查询，这些基本功相信你也一定掌握的不错，那么本篇则着重介绍几个技巧方面的关键字，能够让你更快更有效率的写出一些 SQL。
UNION去重且排序 UNION ALL不去重不排序 UNION用的比较多union all是直接连接，取到得是所有值，记录可能有重复 union 是取唯一值，记录没有重复 1、UNION 的语法如下： [SQL 语句 1] UNION [SQL 语句 2] 2、UNION ALL 的语法如下： [SQL 语句 1] UNION ALL [SQL 语句 2] 效率： UNION和UNION ALL关键字都是将两个结果集合并为一个，
UNION用的比较多union all是直接连接，取到得是所有值，记录可能有重复 union 是取唯一值，记录没有重复 1、UNION 的语法如下： [SQL 语句 1] UNION [SQL 语句 2]
在 DB2 数据库中索引采用的是 B+ 树的结构，索引的叶子节点上包含索引键的值和一个指向数据地址的指针。DB2 先查询索引，然后通过索引里记录的指针，直接访问表的数据页。
通常情况下，当访问某张表的时候，读取者首先必须获取该表的锁，如果有写入操作到达，那么写入者一直等待读取者完成操作（查询开始之后就不能中断，因此允许读取者完成操作）。当读取者完成对表的操作的时候，锁就会被解除。如果写入者正在等待的时候，另一个读取操作到达了，该读取操作也会被阻塞（block），因为默认的调度策略是写入者优先于读取者。当第一个读取者完成操作并解放锁后，写入者开始操作，并且直到该写入者完成操作，第二个读取者才开始操作。因此：要提高MySQL的更新/插入效率，应首先考虑降低锁的竞争，减少写操作的等待时间。 （本专题在后面会讨论表设计的优化）本篇，要讲的优化是增删改。
该文介绍了如何去除重复数据的方法，分为完全重复和部分重复。对于完全重复，使用distinct关键字去重；对于部分重复，使用子查询和row_number()分析函数。这些方法适用于不同的数据库系统，如Oracle、MySQL和Hive。
一、实践中如何优化mysql 1) SQL语句及索引的优化 2) 数据库表结构的优化 3) 系统配置的优化 4) 硬件优化 二、索引的底层实现原理和优化 2.1 底层实现 在DB2数据库中索引采用的是B+树的结构，索引的叶子节点上包含索引键的值和一个指向数据地址的指针。DB2先查询索引，然后通过索引里记录的指针，直接访问表的数据页。 B+树是应数据库所需而出现的一种B树的变形树。 B+树的特点： （1）所有叶节点包含全部关键字及指向相应记录的指针，而且叶节点中将关键字按大小顺序排列
今天上班的时候，业务方问了我这样一个问题：我有一个表，需要添加一个唯一的字段，但是目前这个字段存在一些重复值，有没有好的解决办法。
方法区：主要是存储类信息，常量池（static 常量和 static 变量），编译后的代码（字
先来简单说一下list的contains方法的作用，它的目的就是查看给定元素是否在list中存在，所以经常用于去除重复记录。用下面一个例子来说明一下。 从数据库中查询出满足一系列条件的记录，然后以对象的形式封装到List中去。假设有两个条件A和B，满足A记录的称为ListA，满足B记录的称为ListB，现在要将ListA和ListB合并到一个List中区，此时两个记录集中可能会含有相同的记录，所以我们要过滤掉重复的记录。假设存在的对象为User对象
1、转换是转换里面的第四个分类。转换属于ETL的T，T就是Transform清洗、转换。ETL三个部分中，T花费时间最长,是一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。
我试图在MariaDB（MySQL）上运行一个简单的连接查询，但性能简直糟糕透了。下面将介绍我是如何通过两个简单的Unix命令，将查询时间从380小时降到12小时以下的。
UNION 从操作符用于连接两个或两个以上的 SELECT 语句并将查询结果合并到一个结果集中， UNION 会自动对结果集去重。语法如下：
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.
如果你希望将数据快速提取到HDFS或云存储中，Hudi可以提供帮助。另外，如果你的ETL /hive/spark作业很慢或占用大量资源，那么Hudi可以通过提供一种增量式读取和写入数据的方法来提供帮助。
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)，对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少。
在使用mysql时，有时需要查询出某个字段不重复的记录，这时可以使用mysql提供的distinct这个关键字来过滤重复的记录，但是实际中我们往往用distinct来返回不重复字段的条数（count(distinct id)）,其原因是distinct只能返回他的目标字段，而无法返回其他字段，例如有如下表user:
union all是直接连接，取到得是所有值，记录可能有重复 union 是取唯一值，记录没有重复 1、UNION 的语法如下：
看到多个小伙伴在后台输入Duplicate，实在不忍，于是今天整理了这篇文章，供大家学习，参考。下图是我在系统里设置的一个重复规则，当客户名字和行业一致的时候则判定此记录为重复记录，然后阻止客户保存此记录。可以看到我在系统里输入客户名是Salesforce，行业是Technology，然后系统弹出提示信息提示我，系统内已经有一条Technology的叫Salesforce的记录，不允许我保存此记录。
唯一约束用于保证数据表中字段的唯一性，即表中字段的值不能重复出现。唯一约束是通过unique定义的。语法如下：
截止当前最新版本 8.0.19，MySQL 尚未支持 Full Join（全外连接），但我们可以使用其它方式实现 Full Join 的效果。
工作之中，一些简单的数据处理工作都会选择用Excel完成，其实微软给我们开了个玩笑，它将一些好用的功能给隐藏起来了，比如“数据分析”，“规划求解”工具栏。我也是在使用mac之后才发现，原来微软是提供这两个工具栏的，想想以前，真是被骗了好久……
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
