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    SQL:删除表中重复的记录

    ,这里是name) select distinct (name) into # from test --查看新表中的数据 select from # --清空旧表 truncate table test...--将新表中的数据插入到旧表 insert test select from # --删除新表 drop table # --查看结果 select from test 查找表中多余的重复记录...and rowid not in (select min(rowid) from vitae group by peopleId,seq having count()>1)  5、查找表中多余的重复记录...and rowid not in (select min(rowid) from vitae group by peopleId,seq having count()>1)  比方说在A表中存在一个字段...“name”,而且不同记录之间的“name”值有可能会相同,  现在就是需要查询出在该表中的各记录之间,“name”值存在重复的项;  Select Name,Count() From A Group

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    SQL Join 中,表位置对性能的影响

    图 | 榖依米 SQL Join 中,表位置对性能的影响 出这样一个话题,老读者估计要说我炒冷饭。 其实还真不是。两表的 Join, Internals(内幕)还是有很多可以讨论。...比如 join 算法,Predicate 优化,Join 顺序对性能的影响,或者 DOP(degree of parallel). 今天我们谈最简单的一个,Join 中表顺序,对性能的影响。...在这里,与 NLJ 最近的两个分别是 Sort, Table Spool, 而本质上这两个输入集的最终源头是 SalesPerson 和 SalesOrderHeader....那么一个企业里面人肯定比订单数少的多。如果销售人数是100人,那么只要在 Inner Input 中执行 100 次就可以完成计算。...由此可以推测,优化器选择执行计划时,一定程度上自动判断了两表大小,选择小表在前,大表在后的原则。小表驱动大表查询,是优化时着重考虑的策略。

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    SQL Join 中,表位置对性能的影响

    SQL Join 中,表位置对性能的影响 出这样一个话题,老读者估计要说我炒冷饭。 其实还真不是。两表的 Join, Internals(内幕)还是有很多可以讨论。...比如 join 算法,Predicate 优化,Join 顺序对性能的影响,或者 DOP(degree of parallel). 今天我们谈最简单的一个,Join 中表顺序,对性能的影响。...在这里,与 NLJ 最近的两个分别是 Sort, Table Spool, 而本质上这两个输入集的最终源头是 SalesPerson 和 SalesOrderHeader....那么一个企业里面人肯定比订单数少的多。如果销售人数是100人,那么只要在 Inner Input 中执行 100 次就可以完成计算。...由此可以推测,优化器选择执行计划时,一定程度上自动判断了两表大小,选择小表在前,大表在后的原则。小表驱动大表查询,是优化时着重考虑的策略。

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    关于SQL Server中的系统表之一 sysobjects

    微软Sql Server数据库是企业开发管理中最常用的数据库系统之一。其功能强大而且使用简单、方便。我们在数据库中创建数据库、表、视图、触发器、存储过程、函数等信息。   ...从上图结果看出,查询结果是以网状行、列形式展示出来的。这就是关系型数据库的特性之一。 那么我们创建的表、视图等信息是如何存储的呢?其实SQL Server数据库是一种“自解释”性是存储介质。...我们创建的表、视图等也是存储在其系统默认数据库与表中。 其中之一就是sysobjects表。   ...SQL Server的每个数据库内都有此系统表,它存放该数据库内创建的所有对象,如约束、默认值、日志、规则、存储过程等,每个对象在表中占一行。 以下是此系统表的字段名称和相关说明。...可以是下列对象类型中的一种: C = CHECK 约束D = 默认值或 DEFAULT 约束F = FOREIGN KEY 约束L = 日志FN = 标量函数IF = 内嵌表函数P = 存储过程PK =

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    谈谈SQL查询中回表对性能的影响

    我使用的数据库是 PostgreSQL,不过它和 MySQL 差不多,也可以 EXPLAIN: SQL With LIMIT 如上所示:先按照 created_at 索引排序,再 filter 符合条件的数据...EXPLAIN: SQL Without LIMIT 如上所示:去掉 limit 后,根本就没用上索引,直接全表扫描,不过反而更快。...要想搞清楚缘由,你需要理解本例中 SQL 查询的处理流程:当使用 limit 时,因为只是返回几条数据,所以优化器觉得采用一个满足 order by 的索引比较划算;当不使用 limit 时,因为要返回所有满足条件的数据...不过就算知道这些还是不足以解释为什么在本例中全表扫描反而快,实际上这是因为当使用索引的时候,除非使用了 covering index,否则一旦索引定位到数据地址后,这里会有一个「回表」的操作,形象一点来说...,就是返回原始表中对应行的数据,以便引擎进行再次过滤(比如本例中的 like 运算),一旦回表操作过于频繁,那么性能无疑将急剧下降,全表扫描没有这个问题,因为它就没用索引,所以不存在所谓「回表」操作。

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    SQL Server分区表(二):添加、查询、修改分区表中的数据

    从SQL语句中可以看出,在向分区表中插入数据方法和在普遍表中插入数据的方法是完全相同的,对于程序员而言,不需要去理会这13条记录研究放在哪个数据表中。...当然,在查询数据时,也可以不用理会数据到底是存放在哪个物理上的数据表中。如使用以下SQL语句进行查询: select * from Sale 查询的结果如下图所示: ?...从上面两个步骤中,根本就感觉不到数据是分别存放在几个不同的物理表中,因为在逻辑上,这些数据都属于同一个数据表。...SQL Server会自动将记录从一个分区表移到另一个分区表中,如以下代码所示: --统计所有分区表中的记录总数 select $PARTITION.partfunSale(SaleTime) as...,从分区函数中可以得知,这条记录应该从第一个分区表移到第五个分区表中,如下图所示。

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    移动下SQL中的表位置,性能提高18倍

    幸好只是开发库,只有数量不多的连接,一查就知道,某个SQL发出了SOS的等待,占用大量的CPU,而且还在拼命的发出多线程请求。截获了它的SQL文本,拿出来一看,差点吓尿。 ?...排除那些复杂的 Index Spool,Stream Aggregation,这里面最吸引我的是同一张表,居然要扫描两次,就是那张 XXX_PER表。...所以我不得不重新看下这段SQL的逻辑,简直是鬼才! 这种写法,大约就是“只有我看得懂的SQL,你们离不开我”的想法作祟下,搞出来的鬼。据我经验分析,往往都是刚出道的小聪明。...但凡看到我之前写过的文章 如何写好 5000 行的 SQL 代码,是绝对不可能写出这样的SQL。要么没懂重构的意义,要么就是甩小聪明。 所以,我做了些小调整: ?...把所有用到的列,都加到一个索引里面。再检查下执行计划 ? 干净了,变快了。4秒,87426 条数据。18 倍的性能提升。当然,还有提升空间。 短暂的小插曲,每天都有。及时复盘,提高自己水平。

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