本文博主给大家详细讲解一波 MySQL8 的新特性：「窗口函数」，相信大伙看完一定能有所收获。
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库软件，可以将结构化数据文件映射为一张数据库表，并提供了类SQL查询接口，使得用户可以使用SQL类语言来查询数据。Hive可以处理包括文本、CSV、JSON、ORC和Parquet等格式的数据文件，支持数据的导入、导出、转换等操作。Hive可以在Hadoop集群上运行，利用Hadoop的分布式计算能力，可以处理大规模的数据集。
随着系统的数据量逐年增加，并发量也成倍增长，SQL性能越来越成为IT系统设计和开发时首要考虑的问题之一。SQL性能问题已经逐步发展成为数据库性能的首要问题，80%的数据库性能问题都是因SQL而导致。面对日益增多的SQL性能问题，如何下手以及如何提前审核已经成为越来越多的程序员必须要考虑的问题。
几乎所有的小伙伴都可以随口说几句关于创建索引的优缺点，也知道什么时候创建索引能够提高我们的查询性能，什么时候索引会更新，但是你有没有注意到，即使你设置了索引，有些时候索引他是不会生效的！这不仅考察了大家对索引的了解程度，还要让大家在使用的时候能够正确的使用。以下介绍了一些可能会造成索引失效的特殊情况，希望大家在平时开发和面试的时候能够注意到！
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面对这种问题，不要害怕，田哥为你准备下面52条SQL语句性能优化策略。实在不行就多背几条，这样应对你的燃眉之急还是没问题。
对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及order by涉及的列上建立索引。
1， 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
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SQL 语言不同于其他编程语言的最明显特征是处理代码的顺序。在大多数据库语言中,代码按编码顺序被处理。但在 SQL 语句中,第一个被处理的子句是 FROM,而不是第一出现的 SELECT。SQL 查询处理的步骤序号:
简化 SQL 语句的重要方法就是采用临时表暂存中间结果。但是临时表的好处远远不止这些，将临时结果暂存在临时表，后面的查询就在 tempdb 中了，这可以避免程序中多次扫描主表，也大大减少了程序执行中“共享锁”阻塞“更新锁”，减少了阻塞，提高了并发性能。
1. InnoDB支持事务，MyISAM不支持，对于InnoDB每一条SQL语言都默认封装成事务，自动提交，这样会影响速度，所以最好把多条SQL语言放在begin和commit之间，组成一个事务；
一，SQL语句性能优化 1， 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
对于生产业务系统来说，慢查询也是一种故障和风险，一旦出现故障将会造成系统不可用影响到生产业务。当有大量慢查询并且SQL执行得越慢，消耗的CPU资源或IO资源也会越大，因此，要解决和避免这类故障，关注慢查询本身是关键。
(1)索引一旦建立,** Oracle管理系统会对其进行自动维护**, 而且由Oracle管理系统决定何时使用索引
【Server Configuration Type】该选项用于设置服务器的类型。单击该选项右侧的向下按钮， 即可看到包括3个选项。
在MySQL中，只有Memory存储引擎支持显式的哈希索引，但是可以按照InnoDB使用的方式模拟自己的哈希索引。这会让你得到某些哈希索引的特性，例如很大的键也只有很小的索引。 想法非常简单：在标准B-Tree索引上创建一个伪哈希索引。它和真正的哈希索引不是一回事，因为它还是使用B-Tree索引进行查找。然而，它将会使用键的哈希值进行查找，而不是键自身。你所要做的事情就是在where子句中手动地定义哈希函数。 一个不错的例子就是URL查找。URL通常会导至B-Tree索引变大，因为它们非常长。通常会按照下面的方式来查找URL表：
1）当使用组函数的select语句中没有group by子句时，中间结果集中的所有行自动形成一组，然后计算组函数；
有人从网上搜集了52 条 SQL 语句性能优化策略,在各大技术网站和公众号广为流传, 我对其中的一些观点有不同看法(其中一些规则本身就没有描述清楚,或者是自相矛盾), 下面内容黑色部分是原文,以tiger开头并标红的内容是我的点评,大家可以参考一下:
在MySQL中，优化数据查询和生成报表是至关重要的任务，WITH ROLLUP是一个用于在查询结果中生成合计行的特殊子句。它可以在GROUP BY子句中使用，以在结果中添加额外的行，显示分组的合计值。
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。
我们知道在 MySQL 中使用 SQL SELECT 命令来读取数据， 同时我们可以在 SELECT 语句中使用 WHERE 子句来获取指定的记录。
不管是任何数据库.都会有查询功能.而且是很重要的功能.上一讲知识简单的讲解了表的查询所有.
https://www.cnblogs.com/joeyJss/p/11096597.html
sql各语句执行顺序概览与讲解 项目实战中的一段sql说明讲解 sql语句中别名的使用 书写sql语句的注意事项 前言
EXPLAIN 工具能用于获取查询执行计划，即分析 MySQL 如何执行一个 SQL 语句。我们可以通过使用EXPLAIN 去模拟优化器执行 SQL 语句，从而分析 SQL 语句有没有使用索引、是否采用全表扫描方式、判断能否更进一步优化等。我们可以根据EXPLAIN 输出的数据来分析如何优化查询语句，提升查询语句的性能瓶颈。
工作中经常需要汇总数据而不是将它们全部检索出来（实际数据本身：返回实际数据是对时间和处理资源的浪费），这种类型的检索有以下特点：
select * from user order by classid,age DESC
1.SQL语言中数据定义语言DDL中包括哪个语句（A） A、DROP B、DELETE C、select D、grant
在使用MySQL数据库时，正确地使用索引可以显著提高查询性能。然而，如果查询不当，可能会导致索引失效，从而降低查询效率。以下是一些避免索引失效的策略：
SQL 本身并不难学，编写查询语句也很容易，但是想要编写出能够高效运行的查询语句却有一定的难度。
MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用，但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段，整个表都会被锁起来，而别的进程，就算是读进程都无法操作直到更新操作完成。另外，MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无比的,如果只作为查询效果很好。
MySQL中可根据需要使用很多条件操作符和操作符的组合。为了检查某个范围的值，可使用BETWEEN操作符。
给小伙伴们分享两种激活DataGrip的方法。推荐使用第二种（更加稳定 ，且永不过时）
前言：MySQL的优化指南针对的是数据量大的情况下，数据量不够大的话没必要纠结优化的问题。但是当数据量变大之后，很多地方都是需要优化的，不然就会出现很多问题，最显著的现象是查询和修改变慢，即响应时间变长，所以本文的优化默认是数据量较大的情况。
SQL作为关系型数据库的标准语言，是 IT 从业人员必不可少的技能之一。SQL 本身并不难学，编写查询语句也很容易，但是想要编写出能够高效运行的查询语句却有一定的难度。
如需有条件地从表中选取数据，可将 where 子句添加到select语句中。 SELECT field1, field2,...fieldN FROM table_name1, table_name2... [WHERE condition1 [AND [OR]] condition2.....
SQL 作为关系型数据库的标准语言，是 IT 从业人员必不可少的技能之一。SQL 本身并不难学，编写查询语句也很容易，但是想要编写出能够高效运行的查询语句却有一定的难度。
MySQL索引对数据检索的性能至关重要，盲目的增加索引不仅不能带来性能的提升，反而会消耗更多的额外资源，本篇总结了一些MySQL索引实战经验。 索引是用于快速查找记录的一种数据结构。索引就像是数据库中数据的目录，数据库在查询时，首先在索引中找到匹配的值，然后根据这个匹配值找到对应的数据行。 概念解释 聚簇索引 聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序，索引中数据域存储的就是实际的数据，一个表最多只能有一个聚簇索引，适用于查询多行数据，不适用于频繁修改的列，一般在主键上创建。 非聚簇索引 索引顺序与数据物理排列顺
适当的使用索引可以提高数据检索速度，可以给经常需要进行查询的字段创建索引 oracle的索引分为5种:唯一索引，组合索引，反向键索引，位图索引，基于函数的索引
需要注意的是，查询的执行顺序可能会因查询的复杂性、索引的存在与否、表的大小以及其他因素而有所不同。MySQL的查询优化器会尽力选择最佳的执行计划，以提高查询性能。同时，可以使用EXPLAIN语句来查看MySQL执行查询时选择的执行计划，以帮助调优查询性能。
在MySQL 5.6之前，当查询使用到复合索引时，MySQL会先根据索引的最左前缀原则，在索引上查找到满足条件的记录的主键或行指针，然后再根据这些主键或行指针到数据表中查询完整的行记录。之后，MySQL再根据WHERE子句中的其他条件对这些行进行过滤。这种方式可能导致大量的数据行被检索出来，但实际上只有很少的行满足WHERE子句中的所有条件。
今天遇到一个问题就是mysql中insert into 和update以及delete语句中能使用as别名吗？目前还在查看，但是在查阅资料时发现了一些有益的知识，给大家分享一下，就是关于sql以及MySQL语句执行顺序：
在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可，而是要写出高质量的SQL语句，提高系统的可用性。
DML（Data Manipulation Language，数据操作语言）：用于检索或者修改数据。
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