1、Oracle数据库Where条件执行顺序：由于SQL优化起来比较复杂,并且还会受环境限制,在开发过程中,写SQL必须必须要遵循以下几点的原则：1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾.例如:(低效)SELECT … FROM EMP E WHERE SAL &g
SQL语句的执行顺序和编写顺序 简单记：SFWGHO当一个查询语句同时出现了where,group by,having,order by的时候，执行顺序和编写顺序 一、count使用问题 使用count（列名）当某列出现null值的时候，count（*）仍然会计算，但是count(列名)不会。 二、数据分组(group by ): select 列a,聚合函数（聚合函数规范） from 表明 w
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2024-02-21 13:56:01
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(一).什么是索引 Mysql官方对索引的定义为:索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构. 可以简单理解为'排好序的快速查找的数据结构" 一般来说索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储在磁盘上。 
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2024-03-21 09:43:25
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概述“WHERE” 是一个约束声明，使用 WHERE来约束来之数据库的数据，WHERE 是在结果返回之前起作用的，且 WHERE 中不能使用聚合函数。“HAVING” 是一个过滤声明，是在查询返回结果集以后对查询结果进行的过滤操作，在 HAVING 中可以使用聚合函数区别在说区别之前，得先介绍 GROUP BY 这个子句，而在说 GROUP BY 子句前，又得先说说“聚合函数”—— SQL 语言中
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2024-04-17 15:13:37
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一、索引创建的几大原则列的离散型离散型的计算公式：count(distinct column_name):count(*)，就是用去重后的列值个数比个数。值在 (0,1] 范围内。离散型越高，选择型越好。如下表中各个字段，明显能看出Id的选择性比gender更高。mysql> select * from user;
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一、B+Tree索引详解1.什么是索引？索引：加速查询的数据结构。2.索引常见数据结构：#1.顺序查找: 最基本的查询算法-复杂度O（n）,大数据量此算法效率糟糕。#2.二叉树查找（binary tree search）: O(log2n)左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的）。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所
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2024-07-29 17:20:54
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Mybatis入门1、什么是Mybatis？MyBatis 本是apache的一个开源项目iBatis, 2010年这个项目由apache software foundation 迁移到了google code，并且改名为MyBatis 。2013年11月迁移到Github。MyBatis 是一款优秀的持久层框架，它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 避免了几乎所有的 JDB
MySQL自带查询优化器(MySQL Query Optimizer)MySQL中有专门负责优化SELECT语句的优化器模块，主要功能：通过计算机分析系统中收集到的统计信息，为客户端请求的Query提供他认为最优的执行计划(系统认为最优的数据检索方式，不见得是DBA认为是最优的，这部分最耗费时间)当客户端向MySQL请求一条Query，命令解析器模块完成请求分类，区别处是SELECT并转发给MyS
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2024-10-25 08:36:24
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背景想象一下，你去图书馆找到一本你喜欢看的书，然后你想要快速知道这本书讲了什么内容，有哪些章节，都是通过书开头的“索引”部分，如果想要在一本书中找到某个特定主题，一般会先看书的“索引”，找到对应的页码。在MySQL中，存储引擎用类似的方法使用索引，其先在索引中找到对应值，然后根据匹配的索引记录找到对应的数据行。接下来就来讲讲MySQL的索引吧。索引 索引是应用程序设计和开发的一个重要方面。如果索引
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2024-06-19 17:09:03
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用过 MySQL 的应该都知道索引是干啥的吧，应该多少都设置过索引，但是若是问你索引是怎么实现的，你能说上来吗？索引是什么？MySQL 官方对索引的定义为：索引是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。索引的出现就是为了提高查询效率
Group By和Having,Where,Order by语句的执行顺序
一个SQL语句往往会产生多个临时视图，那么这些关键字的执行顺序就非常重要了，因为你必须了解这个关键字是在对应视图形成前的字段进行操作还是对形成的临时视图进行操作，这个问题在使用了别名的视图尤其重要。
Group By 和
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2024-05-27 18:17:55
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索引索引是对数据表一列或多列的值进行排序的一种结构，用于加速基于索引字段的数据排序以及优化查询的执行速度，避免全表扫描。索引是直接影响数据库性能的数据库模式对象，因此十分重要。在定义主键和唯一键约束时数据库引擎会自动创建相关字段的索引，其它索引就需要用户自己定义。索引创建必须慎重，过多的索引将降低数据表的更新效率，因为数据表每更新一次，索引也需要更新，所以创建索引时需要考虑表的更新频率。 
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2024-06-26 19:19:20
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如果要用到group by 一般用到的就是“每这个字” 例如说明现在有一个这样的表：每个部门有多少人，就要用到分组的技术。 having是分组（group by）后的筛选条件，分组后的数据组内再筛选 where则是在分组前筛选 当同时含有 where 子句、group by 子句 、having 子句及聚集函数时，执行顺序如下： 执行where子句查找符合条件的数据； 使用group b
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2024-05-30 10:41:37
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一．WITH AS的含义 WITH AS短语，也叫做子查询部分（subquery factoring），可以让你做很多事情，定义一个SQL片断，该SQL片断会被整个SQL语句所用到。有的时候，是为了让SQL语句的可读性更高些，也有可能是在UNION ALL的不同部分，作为提供数据的部分。 特别对于UNION ALL比较有用。因为UNION ALL的每个部分可能相同，但是如果每个
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2024-05-16 13:00:34
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（1） FROM 子句 组装来自不同数据源的数据 （2）WHERE 子句 基于指定的条件对记录进行筛选 （3） GROUP BY 子句 将数据划分为多个分组 （4）使用聚合函数进行计算 （5）使用HAVING子句筛选分组 （6）计算所有的表达式 （7）使用ORDER BY对结果集进行排序 （8）select 获取相应列 （9） limit截取结果集 需求：查询今日增长数据(根
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2024-03-19 11:52:16
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SQL语句执行顺序详解阅读目录数据准备SQL逻辑查询语句执行顺序执行FROM语句执行ON过滤添加外部行执行WHERE过滤执行GROUP BY分组执行HAVING过滤SELECT列表执行DISTINCT子句执行ORDER BY子句执行LIMIT子句SQL 不同于与其他编程语言的最明显特征是处理代码的顺序。在大数编程语言中，代码按编码顺序被处理，但是在SQL语言中，第一个被处理的子句是FROM子句，尽
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2023-08-24 14:10:08
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在公司里帮新人检查问题时发现，发现有人写的SQL不习惯用join语句，看着写的挺简单，但是数据量多了执行起来会很慢。仔细看，经常会在一个SQL查询中的from中写多个表，例如：select a.a1,a.a2,b.b1,b.b2 from a,b where a.a3=b.b3，其中a，b是表，a1、a2、a3、b1、b2、b3是a表和b表的列。看上去怪怪的，但是具体为什么执行效率慢又讲不出个所以
# 学习 SQL Server 中 WHERE 子句的使用
在 SQL Server 中，`WHERE` 子句用于过滤记录，以便返回满足特定条件的行。对于刚入行的小白来说，理解和实现 `WHERE` 子句的顺序是一个重要的基础知识。本文将围绕这个主题，通过步骤表、代码示例以及可视化图表来帮助你更好地理解。
## 学习流程
以下是学习 SQL Server 中 `WHERE` 子句的基本流程：
原创
2024-10-15 03:58:16
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left join :左连接，返回左表中所有的记录以及右表中连接字段相等的记录。right join :右连接，返回右表中所有的记录以及左表中连接字段相等的记录。inner join: 内连接，又叫等值连接，只返回两个表中连接字段相等的行。full join:外连接，返回两个表中的行：left join + right join。cross join:结果是笛卡尔积，就是第一个表的行数乘以第二个表
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精选
2015-12-17 14:22:18
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left join :左连接，返回左表中所有的记录以及右表中连接字段相等的记录。right join :右连接，返回右表中所有的记录以及左表中连接字段相等的记录。inner join: 内连接，又叫等值连接，只返回两个表中连接字段相等的行。full join:外连接，返回两个表中的行：left join + right join。cross join:结果是笛卡尔积，就是第一个表的行数乘以第二个表
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2014-01-18 20:03:00
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