1、语法结构 -- 官方参考网址 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/sql-statements.html https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/sql-compound-statements.html CREATE [DEFINER = user] PROCEDURE sp_name ([proc_parameter[,...]]) [characteristic ...] rout
CREATE TABLE EMP (EMPNO int NOT NULL, ENAME VARCHAR(10), JOB VARCHAR(9), MGR int, HIREDATE DATETIME, SAL int, COMM int, DEPTNO int) INSERT INTO EMP VALUES (7369, 'SMITH', &
在sql语句中，not in是经常会⽤到的⼀种写法，因为这种写法很直观，容易理解。 但如果不注意的话，很容易写出错误的sql，⽽且性能存在严重问题，所以，不建议使⽤not in，要尽量把 not in写法，改为left join。下面给个例子 CREATE TABLE emp ( empid INT NOT NULL PRIMARY KEY CLUSTERED, em
数据库是什么： 一个存储和管理数据的仓库DB,DBMS.RDBMS: DB:database DBMS:Database management system RDBMS：关系型数据库管理系统目前来说常见的数据库； 1.关系型数据库： 关系型数据库使用二维表格来存储数据： MySQL：开源
在优化SQL的时候，我们可能遇到各种奇奇怪怪的情况，当我们掌握一些原理性的内容后，我们对于SQL优化就会显得游刃有余。这就是我们需要掌握一些优化原理的意义，因为自己在优化方面也属于半路出家，写文章也是为了更好的学习，这篇文章会慢慢搜集一些相关资料，慢慢的进行扩展。 一：内联视图中使
联表查询JOIN ON ★★★ 1、MySQL七种 join 理论 2、七种 join 理论练习 联表查询练习专用表SQL代码 -- 建表 CREATE TABLE tbl_dep( id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, deptName VARCHAR(22) DEFAULT NULL, addr VARCHAR(22) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY(id) )ENGINE = IN
需求 该SQL是一个子SQL，需要查询出某个人所有过往履历中职务最高的 SELECT a."EMP_ID",a."CADRE_LEVEL" FROM (SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY EMP_ID ORDER BY CADRE_LEVEL DESC) rn, P_RESUME.* FROM P_RESUME) a where a.rn=1
MySQL_分页优化 起因： offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。 主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。 举例： 分页 limit 2000000，25，这个等同于数据库要扫描出 2000025 条数据，然
多表查询 子查询思路 就相当于是我们日常生活中解决问题的方式(一步步解决) 将一条SQL语句的查询结果加括号当做另外一条SQL语句的查询条件 eg:以昨天的员工表和部门表为例 查询jason所在的部门名称 子查询的步骤 1.先查jason所在的部门编号 2.
今日内容详细 查询关键字之having过滤 having与where的功能是一模一样的 都是对数据进行筛选 where用在分组之前的筛选 havng用在分组之后的筛选 为了更好的区分 所以将where说成筛选 having说成过滤 # 统计每个部门年龄在30岁以上的员工的平均薪资并且保留平均薪资大于10000
mysql执行计划 在企业的应用场景中，为了知道优化SQL语句的执行，需要查看SQL语句的具体执行过程，以加快SQL语句的执行效率。 可以使用explain+SQL语句来模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道mysql是如何处理sql语句的。 官网地址： https://dev.mysql.com/doc/ref
1、进⼊hive数据库：hive2、查看hive中的所有数据库：show databases;3、⽤default数据库：use default;4、查看所有的表：show tables;5、查询表结构：desc mytest（表名）;6、查询表数据： select * from mytest（表名）；7、创建数据库：hive> CREATE SCHEMA userdb;8、验证数据库表：hive> SHOW DATABASE
DQL中的函数 4.1 单行函数 函数都是数据库提前给我们准备好的，所以我们可以直接调用，使用函数可以让指定的列计算出我们需要的数据 单行函数 : 指的是操作一行数据返回一行数据，操作10行数据返回10行数据 字符串函数 -- 长度 - select ename,length(ename) from emp; -- 截取
内容概要 查询关键字 多表查询思路 多表查询练习题 可视化软件navicat 查询关键字 查询关键字之having过滤 having与where的功能是一模一样的 都是对数据进行筛选 where用在分组之前的筛选 havng用在分组之后的筛选 为了更好的区分 所以将where说成筛选 havng说成过滤 # 统
Mysql Day04 查询关键字之having过滤 having与where的功能是一模一样的 都是对数据进行筛选 where用在分组之前的筛选 havng用在分组之后的筛选 为了更好的区分 所以将where说成筛选 havng说成过滤 # 统计每个部门年龄在30岁以上的员工的平均薪资并且保留平均薪资大于10000
目录查询关键字之having过滤查询关键字之distinct去重、查询关键字之order by排序查询关键字之limit分页查询关键字之正则多表查询思路可视化软件之Navicat 查询关键字之having过滤 having与where的功能类似where用于条件筛选数据 多数shiyongyu-整体分组前 having用于分组之后的
MySQL基础（五） 查询关键字 1.1 --- having过滤 1.2---distinct去重 1.3 ---order by排序 1.4 ---limit分页 1.5 ---regexp正则 多表查询思路 1.1---子查询 1.2---连表操作 可视化软件之Navicat 1.1---下载 1.2---使用 1.3---运行sql文件 查询关键字之having（过滤） having与where的功能
目录数据建表准备一.查询关键字之having过滤二.查询关键字值distinct去重三.查询关键字值order by排序四.查询关键字之limit分页五.查询关键字之regexp正则六.多表查询1.连表操作有四个关键字七.可视化软件Navicat 数据建表准备 CREATE TABLE emp ( id INT NOT NULL UNIQUE auto_
目录查询关键字之having过滤查询关键字之distinct去重查询关键字之order by排序查询关键字之limit分页查询关键字之regexp正则多表查询思路可视化软件之Navicat多表查询练习题 查询关键字之having过滤 having与where的功能是一模一样的，都是对数据进行筛选 where用在分组之前的筛选
MySQL微讲解(四) 查询关键字 1.having过滤 having与where的功能一模一样，都是对数据进行筛选，where是用在分组之前，having用在分组之后，为了区分两者，我们将where说为筛选，having称之为过滤 # 统计每个部门年龄在30岁以上的员工的平均薪资，并且保留平均薪资大于10000的部门 1.先获取每
自增特性 案例： create table t1( id int primary key auto_increment, name varchar(32) ); insert into t1(name) values('jason'),('kevin'),('tony'); delete from t1 where id=2; insert into t1(name) values('oscar'); delete f
map-underscore-to-camel-case: true:这句话是为了消除数据库的下划线命名和驼峰命名 log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl：打印日志global-config: db-config: id-type: ASSIGN_ID：设置数据库自动配置id的方式为自增这里加载完前端资源之后：如果放在static
学习python，从入门到放弃（46） 自增特性 create table t1( id int primary key auto_increment, name varchar(32) ); insert into t1(name) values('jason'),('kevin'),('tony'); insert into t1(name) values('oscar'); # id=4 delete
Mysql学习（一） 一、原理定义概念 定义 数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 数据库是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。 分类： 非结构化数据： 数据相对来讲没有固定的特点，这种数据非常不便于检索
1. 概述 Sqoop是apache旗下的一款 ”Hadoop和关系数据库之间传输数据”的工具导入数据：将MySQL，Oracle导入数据到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系统导出数据：从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库 2. Sqoop的工作机制 将导入和导出的命令翻译成mapreduce程序实现 在
