电商中：我们想查看某个用户所有的订单，或者想查看某个用户在某个时间段内所有的订单，此时我们需要对订单表数据进行筛选，按照用户、时间进行过滤，得到我们期望的结果。
上篇我们简单介绍了MybatisPlus的方便之处，这篇来深入了解MybatisPlus的其他功能。
如果不查询表中所有的列，尽量避免使用 SELECT *，因为它会进行全表扫描，不能有效利用索引，增大了数据库服务器的负担，以及它与应用程序客户端之间的网络 IO 开销。
<> 或者!= 不等于 >⼤于 <⼩于 >=⼤于等于 <=⼩于等于
上节课给大家介绍了数据库的基本概念以及如何创建数据库，具体可回顾MySQL创建数据库（一）。从本节课开始，我们将对MySQL中的基本知识点进行分别介绍。本节课先向大家介绍MySQL数据插入insert into与where条件查询的基本用法。
在数据库中，我们常常需要从表中筛选出符合特定条件的数据，以便满足业务需求或获取有用的信息。MySQL提供了WHERE条件查询，使我们能够轻松地筛选数据。本文将详细介绍MySQL WHERE条件查询的用法和示例，帮助大家更好地理解和应用这一功能。
1、Jar 包 <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <maven.compiler.source>1.7</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>1.7</maven.compiler.target> <lombok.version>1.18.12</lom
去重： 在需要去重的字段前加上 distinct 例如：test表中有多个相同数据字段名为：tt
python是后端开发的语言，后端开发指的是所开发的内容不会直接展示在用户的面前。而是在进行数据的处理和逻辑功能的交互，后端也被称之为服务端。
稍不注意，可能你写的查询语句是会导致索引失效，从而走了全表扫描，虽然查询的结果没问题，但是查询的性能大大降低。
MySQL之单表查询 创建表 # 创建表 mysql> create table company.employee5( id int primary key AUTO_INCREMENT not null, name varchar(30) not null, sex enum('male','female') default 'male' not null, hire_date date not null, post varchar(50) not null,
在做搜索时，经常会遇到多条件查询，且这些条件是不定的，也就是说当用户输入的条件参数为空时，该条件是不应该加到SQL语句中去的。举例来说，我们要对一个东西进行搜索，可能的条件是这样的：1、价格为100；2、产品名包含关键字p，写成条件就是WHERE price = 100 AND name LIKE '%p%'，问题是这里的100和关键字p都是用户进行的选择或输入，当用户并没有选择或输入其中的一项时，该项的过滤条件也就不应当存在，这样我们在页面中就需要进行逻辑判断，当条件越多，if语句也就出现得越多，页面中就出现了大量的组合SQL语句的逻辑，这显然增加了写程序的工作量以及维护代码的难度。
查询表 ==> 分组前条件过滤 ==> 分组 ==> 分组后条件过滤 ==> 获取哪些字段 ==> 按照字段排序 ==> 分页显示
knex框架是一个ORM框架，使用knex可以用JavaScript语法指令来操作SQL语句，这大大降低了前端工程师操作进行数据库操作的难度，但是需要注意的是knex最终还是会生成SQL语句和数据库进行交互
索引是有序的，index1索引在索引文件中的排列是有序的，首先根据a来排序，然后才是根据b来排序，最后是根据c来排序，像select * from tab 这种类型的sql语句，在a、b走完索引后，c肯定是无序了，所以c就没法走索引，数据库会觉得还不如全表扫描c字段来的快。
2、如果作为条件，列名对应的值匹配一条返回一条，全表扫描所有数据，得到所有匹配数据。
MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库，但是MySQL是传统的关系型数据库，MongoDB则是非关系型数据库，也叫文档型数据库，是一种NoSQL的数据库。它们各有各的优点，关键是看用在什么地方。所以我们所熟知的那些SQL（全称Structured Query Language）语句就不适用于MongoDB了，因为SQL语句是关系型数据库的标准语言。
MySQL条件查询是什么 1、条件查询：根据条件过滤原始表的数据，查询到想要的数据 语法： select 要查询的字段|表达式|常量值|函数 from 表 where 条件 ; 2、分类 （1）条件表达式 示例： salary>10000 条件运算符： > < >= <= = != <> （2）逻辑表达式 salary>10000 && salary<20000 逻辑运算符： and（&&）:两个条件如果同时成立，结果为true，否则为false
之前介绍了 SpringBoot 整合 Mybatis 实现数据库的增删改查操作，分别给出了 xml 和注解两种实现 mapper 接口的方式；虽然注解方式干掉了 xml 文件，但是使用起来并不优雅，本文将介绍 mybats-plus 的常用实例，简化常规的 CRUD 操作。
Redis是一个高效的内存数据库，它支持包括String、List、Set、SortedSet和Hash等数据类型的存储，在Redis中通常根据数据的key查询其value值，Redis没有模糊条件查询，在面对一些需要分页、排序以及条件查询的场景时(如评论，时间线，检索等)，只凭借Redis所提供的功能就不太好不处理了。
概述： 交代一下背景，这算是一次项目经验吧，属于公司一个已上线平台的功能，这算是离职人员挖下的坑，随着数据越来越多，原本的SQL查询变得越来越慢，用户体验特别差，因此SQL优化任务交到了我手上。 这个SQL查询关联两个数据表，一个是攻击IP用户表主要是记录IP的信息，如第一次攻击时间，地址，IP等等，一个是IP攻击次数表主要是记录每天IP攻击次数。而需求是获取某天攻击IP信息和次数。（以下SQL语句测试均在测试服务器上上，正式服务器的性能好，查询时间快不少。）
上节课我们给大家介绍了MySQL分组查询与聚合函数的使用方法，具体可回顾MySQL分组查询与聚合函数的使用方法（三）。本节课我们将介绍where条件查询中的IN关键字子查询的使用方法。
从EXPLAIN的输出很难区分MySQL是要查询范围值,还是查询列表值。 EXPLAIN使用同样的词“ range”来描述这两种情况。例如，从type列来看， MySQL会把下面这种查询当作是“ range”类型：
注意关键字where，where后面跟上一个或者多个条件，条件是对前面数据的过滤，只有满足where后面条件的数据才会被返回。
熟悉 MySQL 的同学一定都知道，MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤，然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤。
最近群里面讨论HBASE的使用场景，以及是会没落，这个还真是一句话说不清楚。本文讲其中一个场景：详单查询。 背景 某电信项目中采用HBase来存储用户终端明细数据，供前台页面即时查询。HBase无可置疑拥有其优势，但其本身只对rowkey支持毫秒级的快速检索，对于多字段的组合查询却无能为力。针对HBase的多条件查询也有多种方案，但是这些方案要么太复杂，要么效率太低，本文只对基于Solr的HBase多条件查询方案进行测试和验证。 原理 基于Solr的HBase多条件查询原理很简单，将HBase表中涉及条件过
注意：当使用distinct的时候，只会返回指定的字段，其他字段都不会返回，所以查询语句就变成去重查询语句
查看mysql中的所有库：show databases； 创建库：create database 库名称；—-》create database if not exists 库名称；如果不存在该库，则创建 删除库：drop database 库名称； 选择使用数据库：use 库名称； 显示当前使用的数据库：select database（）；
熟悉 MySQL 的同学一定都知道，MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤，然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤，对这个过程不了解的同学可以先行阅读一下《MySQL复杂where条件分析》。
UPDATE 表名 SET 字段名1=值1,字段名2=值2,...[WHERE 条件];
关于数据库中行数统计，无论是MySQL还是Oracle，都有一个函数可以使用，那就是COUNT。
_source 输出结果，等同于mysql : select name, age from user;
想要在mysql workbench中查看IP地址为192.168.7.194的一条数据表的记录，于是使用select * from table_name查出来所有的记录中输入相关的IP地址，发现没有这条记录值，于是我想当然的认为这个值不存在，但是在添加过滤条件之后，也就是select * from table_name where ip_addr = '192.168.7.194',发现居然可以过滤出这条记录，这就奇怪了。在全表搜索的结果中，查询这条记录，发现没有，在条件查询的时候，却可以查出来这条记录？
逆向工程通常包括由数据库的表生成 Java 代码 和 通过 Java 代码生成数据库表。而Mybatis 逆向工程是指由数据库表生成 Java 代码。 Mybaits 需要程序员自己编写 SQL 语句，但是 Mybatis 官方提供逆向工程可以针对单表自动生成 Mybaits 执行所需要的代码，包括 POJO、Mapper.java、Mapper.xml …。
上节课我们介绍了MySQL数据写入与where条件查询的基本方法，具体可回顾MySQL数据插入INSERT INTO与条件查询WHERE的基本用法（二）。本节课我们介绍MySQL分组查询与聚合函数的使用方法。
一、SQL与MongoDB术语概念对照 传统的关系数据库一般由数据库（database）、表（table）、记录（record）三个层次概念组成，MongoDB是由数据库（database）、集合（c
上一篇Django 2.1.7 模型 - 条件查询 F对象 Q对象 聚合查询讲述了关于Django模型的介绍F对象、Q对象、聚合查询等功能。
create database <dbname> 创建名字为dbname的数据库
Result：查询不到数据，由于 desc 是 keyword ，不会被分词器解析，需精确匹配查询
classid int unsigned primary key auto_increment not null,
上大学时，导论老师教的是用SQL Server，开发老师教的是用MySQL，Oracle也在课程体系之内，自学用的是Redis和Mongodb，以上构成了前段时间我对数据库我接触过的并且使用过然而也只是个crud boy的全部认知。在没听过丁奇老师的《MySQL实战45讲》之前，我觉得MySQL CURD写的6，然后事务啥的搞搞懂就还行吧。看了他的课后，受益良多，遂决定重新梳理下MySQL的知识点，这也坚定了我离开学校后，每个月花点钱投资在学习上的决心，付出就会有回报。
返回与所给筛选条件相匹配的对象，不是queryset类型，是行记录对象，返回结果有且只有一个，如果符合筛选条件的对象超过一个或者没有都会抛出错误。捕获异常try。
升序：按从小到大的顺序排列 (如1、3、5、6、7、9)。 降序：就是按从大到小的顺序排列 (如9、8、6、4、3、1)。
SELECT是SQL关键字，SQL关键字是不区分大小写的，但是表名是区分大小写的。SELECT关键字表示查询操作，而*表示查询所有字段。FROM是SQL关键字，表示从哪张表查询。tablename是表名。分号是在数据库系统中分隔每条 SQL 语句的标准方法，这样就可以在对服务器的相同请求中执行一条以上的 SQL 语句。另外MySQL要求每条SQL语句的结束都需要加上分号。
MySQL 是目前使用比较广泛的关系型数据库，而从数据库里面根据条件查询数据到内存的情况想必大家在日常项目实践中都有使用。
简单点说，就是通过数据库中的单表，自动生成java代码。Mybatis官方提供了逆向工程，可以针对单表自动生成mybatis代码（mapper.java\mapper.xml\po类）企业中，逆向工程是个很常用的工具,比我们手动创建映射文件的配置信息方便很多.
数据库就是存储和管理数据的仓库，数据按照一定的格式进行存储，用户可以对数据库中的数据进行增加、修改、删除、查询等操作。
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