select * from 表 where 时间字段 >= to_date('2022-06-08 00:00:00','yyyy-MM-dd HH24:MI:SS') AND 时间字段<= to_date('2022-06-11 00:00:00','yyyy-MM-dd HH24:MI:SS')
原创
2023-01-23 12:27:19
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指定一个经纬度，给定一个范围值(单位:千米)，查出在经纬度周围这个范围内的数据。 经度:23.33 纬度:34.66 范围:20
原创
2022-08-23 09:06:21
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注意
oracle 中的分钟是 MI , 不是 MM 。
使用 24 小时制时，要使用 HH24 ，避免混淆上午和下午的时间 。
关于日期范围闭合区间，BETWEEN 是包含端点的，如果使用 >= 和 <=，效果相同 。
如果是 DATE 类型，可以直接比较；如果是字符串类型，则需要使用 TO_DATE 转换。
一、基础查询方法
1. 使用 BETWEEN AND
Range查询：用单独的Index的一个或多个index值来检索表的子集行数据，当然包含多个index。 1:一个index （单一部分）的range access 方法：（eg : 指的这种key (column1 )） 单独的index，index值间隔可以方便的由对应的where子句的条件表示，所有我们称值为range条件而不是间隔； 单独index的r
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2024-04-13 08:05:01
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这是Mysql系列第11篇。环境：mysql5.7.25，cmd命令中进行演示。当我们查询的数据来源于多张表的时候，我们需要用到连接查询，连接查询使用率非常高，希望大家都务必掌握。本文内容笛卡尔积内连接外连接左连接右连接表连接的原理使用java实现连接查询，加深理解准备数据2张表：t_team：组表。t_employee：员工表，内部有个team_id引用组表的id。drop table if e
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2024-06-16 20:35:59
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Range查询：用单独的Index的一个或多个index值来检索表的子集行数据，当然包含多个index。 1:一个index （单一部分）的range access 方法：（eg : 指的这种key (column1 )） 单独的index，index值间隔可以方便的由对应的where子句的条件表示，所有我们称值为range条件而不是间隔； 单独index的r
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2023-06-25 21:23:43
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环境MySQL：5.7.26-log前言答疑文章（二）：用动态的观点看加锁原则 1：加锁的基本单位是 next-key lock。希望你还记得，next-key lock 是前开后闭区间。原则 2：查找过程中访问到的对象才会加锁。优化 1：索引上的等值查询，给唯一索引加锁的时候，next-key lock 退化为行锁。优化 2：索引上的等值查询，向右遍历时且最后一个值不满足等值条件的时候，next
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2023-08-01 16:21:25
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一、介绍底层索引 大家好，今天这篇我说一个我个人对索引的底层原理及为什么范围之后全失效的问题，如有错误，请指正，谢谢。 首先，大家要清楚mysql索引底层使用的树形数据结构是B+Tree，并不是B-Tree；为什么不是二叉树，红黑树，B-Tree呢，大家可以自行百度，这儿就不一一说明了。 先放一张B+Tree的图： 这是单值索引时底层的样子。用单值索引（id）来查询数据时，是这样实现的： 1.如果
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2024-03-03 10:09:44
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LINUX根据时间范围检索文件1.查找2023-01-05到2023-01-06号之间的文件，使用如下命令即可：find log/ -name 'abc.pdf' -newermt '2023-01-05' ! -newermt '2023-01-06'2.找出 3 天”以前”被改动过的文件 72小时之前find /var/log/ -mtime +3 -type f -print3.找出 3 天
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2024-04-19 17:52:44
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mysql到版本3.23.23时，开始支持全文检索，通过语句SELECT ... FROM ... MATCH(...) AGAINST(...) 来在整个表中检索是否有匹配的，全文索引是一个定义为fulltext的类型索引，应用在myisam表中。值得一提的是对于一个大的数据库来说，把数据 装载到一个没有fulltext索引的表中，然后再添加索引，这样速度会非常快，但是把数据装载到一个已经有fu
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2023-06-22 17:33:54
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基础查询1.查询一张表： select * from 表名；2.查询指定字段： select 字段1，字段2，字段3....from 表名；3.where条件查询：select 字段1，字段2，字段3 frome 表名 where 条件表达式；例：select * from t_studect where id=1;
select * from t_student
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2023-08-01 16:17:51
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HBase shell查询指定范围行键
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2023-06-20 13:28:11
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范围查询（range query） 范围查询用于匹配某些字段的字段值位于特定范围内的文档。Lucene查询的类型依赖于字段的类型，对于字符串字段，是TermRangeQuery，而对于数字/日期字段，查询是NumericRangeQuery。 GET _search { "query": { "ra
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2020-05-19 14:58:00
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原创
2023-09-09 16:53:00
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# HBase范围查询实现
## 介绍
HBase是一个分布式的面向列的开源数据库，它在Hadoop上提供了高性能的读写能力。范围查询是HBase中常见的查询操作，可以根据给定的起始和结束行键来获取符合条件的数据。本文将介绍如何使用HBase进行范围查询的实现方法，并提供相应的代码示例。
## 实现步骤
下表展示了实现HBase范围查询的步骤以及每一步所需要做的事情：
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-07-24 09:41:46
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概述自从学习 MySQL 以来，我们一直听到或者看到很多优化建议，比如说不要用 select * 查询，用什么字段就查什么字段；建议用自增主键来作为表的主键，等等。这些建议听得很多感觉都成了 MySQL 开发的常识了，但是对于这些优化建议，我们有没有想过为什么要这么做呢？这篇博文我们从 MySQL 的原理出发，来解释下为什么有这些优化建议？本文实验环境 MySQL 5.7.25预备知识B+ 树索引
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2024-07-23 16:58:25
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k-d树（k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。1、应用背景 SIFT算法中做特征点匹配的时候就会利用到k-d树。而特征点匹配实际上就是一个通过距离函数在高维矢量之间进行相似性检索的问题。针对如何快速而准确地找到查询点的近邻，现在提出了很多高维空间索引结构和近似查询的算法，k-d树就是其中一种。
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2024-05-13 20:07:06
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1.看数据 POST nba/_search { "query": { "ids": { "values": [1, 2] } } } { "took" : 5, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "s
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2020-04-17 00:18:00
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# MySQL 查询范围
## 引言
MySQL 是一种流行的关系型数据库管理系统，被广泛用于Web应用程序的开发和管理中。在开发Web应用程序时，查询数据库是一个常见的任务。
MySQL 提供了丰富的查询功能，包括查询范围。查询范围是指限制查询结果的行数，从而提高查询效率并减少网络传输的数据量。本文将介绍如何在 MySQL 中使用查询范围，并提供代码示例。
## 查询范围的语法
使用查
原创
2023-08-27 09:03:03
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# MySQL范围查询
在日常的数据库操作中，查询操作是最为常见的操作之一。而在查询的过程中，经常会遇到需要查询某个范围内的数据的情况。MySQL提供了丰富的语法和函数，可以方便地进行范围查询。本文将介绍MySQL范围查询的基本语法和常用函数，并给出示例代码帮助读者更好地理解和使用。
## 基本语法
MySQL支持多种方式进行范围查询，常用的方式有使用`BETWEEN`和`IN`关键字，以及
原创
2023-08-15 03:08:03
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