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用SQL语句进行数据库查询(简单查询)

前言 个人主页: :✨✨✨初阶牛✨✨✨ 推荐专栏: c语言初阶 个人信条: 知行合一 本篇简介:>: 讲解使用SQL语句进行简单的数据查询、条件查询等....使用聚合函数 count函数 使用Group子句进行查询 简单查询 上一篇我们介绍了如何用SQL语句创建表、修改表以及向表中插入数据.现在我们可以通过SQL语句对表中的数据按照自己的需求来进行查询....查询单个字段 –从课程表中查询出高数 与c语言程序设计的所有信息....补充知识: SQL中的通配符: ①:‘%’ 包含零个或多个字符的任意字符串: ②:‘_’(下划线) 任何单个字符: select *from Student where Sname LIke '张...方法一: select getdate() --取当前时间 方法二: print getdate()--注意:在SQL语句中,打印是print与c语言中的printf不同.

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数据库:Criteria与原生SQL查询

直接使用criteria的add()方法,仅能添加简单类型属性限制和对于关联类的Id属性限制。...=null) sess.close(); } } 2 原生SQL操作 2.1 原生SQL查询 虽然HQL已经足够强大,但由于不同的数据库系统对标准SQL有不同的扩展(如SQL Server...为此,Hibernate还保留了我们直接使用数据库本地SQL的权利,我们可以直接编写SQL语句,控制查询结果。...值得注意的是,一旦使用了本地SQL,若将来为数据访问层切换另一种数据库系统时,就需要修改这些本地SQL,使之符合新的数据库方言。 (1)返回基本类型Object数组的本地SQL查询。...本地SQL查询与HQL查询的用法基本相似,不同的是SQL查询需要使用Session的createSQLQuery(String sql)方法,返回的查询对象为SQLQuery类型。

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    SQL模糊查询的四种匹配模式

    执行数据库查询时,有完整查询和模糊查询之分,一般模糊语句如下: SELECT 字段 FROM 表 WHERE 某字段 Like 条件 一、四种匹配模式 关于条件,SQL提供了四种匹配模式: 1、% 表示任意...0个或多个字符,可匹配任意类型和长度的字符。...匹配单个任意字符,它常用来限定表达式的字符长度语句: SELECT * FROM [user] WHERE u_name LIKE ‘三’ 只找出“唐三藏”这样 u_name 为三个字且中间一个字是“三...指定一个字符、字符串或范围,要求所匹配对象为它们中的任一个: SELECT * FROM [user] WHERE u_name LIKE ‘[张李王]三’ 将找出“张三”、“李三”、“王三”(而非“张李王三...其取值和 [] 相同,但它要求所匹配对象为指定字符以外的任一个字符: SELECT * FROM [user] WHERE u_name LIKE ‘[^张李王]三’ 将找出不姓“张”、“李”、“王”的

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    pandas与SQL的查询语句对比

    在pandas的官方文档中对常用的SQL查询语句与pandas的查询语句进行了对比,这里以 @猴子 社群里面的朝阳医院数据为例进行演示,顺便求第四关门票,整体数据结构如下: import pandas...WHERE 从中筛选出销售数量为3件的销售记录 SQL: SELECT * FROM cyyy WHERE "销售数量" = 3 LIMIT 5 PANDAS: df[df['销售数量']==3].head...GROUP BY 在Pandas中可以使用groupby()函数实现类似于SQL中的GROUP BY功能,groupby()能将数据集按某一条件分为多个组,然后对其进行某种函数运算(通常是聚合运算)。...如统计每种药品的销售记录数量 SQL: SELECT 商品名称,count(*) FROM cyyy GROUP BY 商品名称 PANDAS: df.groupby('商品名称').size().head...8 D厄贝沙坦氢氯噻嗪片(倍悦) 1 D替格瑞洛片 1 D盐酸贝尼地平片 3 dtype: int64 这里也可以使用count(),与size

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    一道简单又不简单的sql查询语句

    抛砖引玉 无意间在简书上浏览的时候看到一篇写数据库查询的练习题,其实也好无奈,大数据啊大数据,自从看了几天有关编程和程序员方面的文章,首页推荐的内容都是关于这样的技术贴,太那啥了,想看点小故事小情感类的文章都要自己搜...今天没有小故事,可能会比较枯燥(毕竟数据库嘛) 题目是:查询和" 01 "号的同学学习的课程 完全相同的其他同学的信息 先看两个表,然后我梳理了一下知识要点,最后大家就可以解题啦(当然并不一定要用这个解法...,有兴趣可以在下方留言你的查询sql语句) 数据库表 学生表 Student(SId,Sname,Sage,Ssex) --SId 学生编号,Sname 学生姓名,Sage 出生年月,Ssex 学生性别...into SC values('07' , '02' , 89); insert into SC values('07' , '03' , 98); 建议 建议大家先自己花上一点时间思考一下要怎么写这条sql...如有任何一个参数为NULL ,则返回值为 NULL 例如: mysql> select concat('hello','world','!')

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    【MySQL】MySQL 数据库与简单 SQL 语句使用

    前言 本博文专用于软件创新实验室 MySQL 数据库与简单 SQL 语句 课堂,请上课的同学们先自行安装 MySQL,可参考群里发的视频,也可以参考博文MySQL安装教程,在开发这条路上,数据库将会一直陪伴着我们...理解数据库的一种最简单的办法是将其想象为一个文件柜,这个文件柜只是一个存储数据的空间,而数据库就是这么一个空间。...这使得在任何平台下编写的程序都可以进行移植,而不需要对程序做任何的修改。 运行速度快 高速是 MySQL 的显著特性。...编程方式可分为纯粹面向对象、纯粹面向过程、面句对象与面向过程混合 3 种方式。 安全性高 灵活和安全的权限与密码系统,允许基本主机的验证。...查询姓名中包含德的人 SELECT * FROM student WHERE NAME LIKE '%德%'; 后记 本博文借鉴了MySQL 简介和MySQL数据库简介,上述只是简单的对数据库进行介绍以及略微讲解了

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    一条简单的 SQL 执行超过 1000ms,纳尼?

    ▌大概过程 ---- 在测试环境 Docker 容器中,在跨进程调用服务的时候,A 应用通过 Dubbo 调用 B 应用的 RPC 接口,发现 B 应用接口超时错误,接着通过 debug 和日志,发现具体耗时的地方在于一句简单...SQL 执行,但是耗时超过 1000ms。...▌使用 Druid 监控 SQL 执行状态 ---- 通过日志,发现有一句 SQL 严重超时,一句简单 SQL,原本是批量插入多条记录,为了定位问题,测试时 Mybatis 只插入一条记录,但即便如此,...于是打算使用阿里巴巴的数据库连接池 Druid 进行监控,监控 SQL 效果如下: ?...上面显示的是正常情况下,时间单位是 ms,正常的 SQL 一般在 10ms 之内,数据量大的控制在 30ms 之内,这样用户的使用体验感才会良好。 所以说之前的 1000ms,是不可接受的结果。

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    一条简单的 SQL 执行超过1000ms,纳尼?

    大概过程 在测试环境Docker容器中,在跨进程调用服务的时候,A应用通过Dubbo调用B应用的RPC接口,发现B应用接口超时错误,接着通过debug和日志,发现具体耗时的地方在于一句简单SQL执行,但是耗时超过...1000ms。...使用Druid监控SQL执行状态 通过日志,发现有一句SQL严重超时,一句简单SQL,原本是批量插入多条记录,为了定位问题,测试时Mybatis只插入一条记录,但即便如此,还是耗时10秒 ?...于是打算使用阿里巴巴的数据库连接池Druid进行监控,监控SQL效果如下: ?...上面显示的是正常情况下,时间单位是ms,正常的SQL一般在10ms之内,数据量大的控制在30ms之内,这样用户的使用体验感才会良好。所以说之前的1000ms,是不可接受的结果。

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    SQL中的连接查询与嵌套查询「建议收藏」

    连接查询是数据库中最最要的查询, 包括: 1、等值连接查询 2、自然连接查询 3、非等值连接查询 4、自身连接查询 5、外连接查询 6、复合条件查询 等值与非等值连接查询...下面来看一个例子: 假设有一个学生数据库,其中有三张表,即学生信息表(Student)、课程表(Course)、选课表(Study),三张表中的信息如下: 例1:要求查询选修了课程的学生的信息...系统执行的连接过程:首先在表Student中找到一个元祖,然后从头开始扫描Study表,逐一查找与Student第一个元祖的Sno相等的元祖,找到后就将Student表中的第一个元祖与该元祖拼接起来,形成结果表中的一个元祖...查询结果: 外连接查询: 分为左外连接,右外连接, 左外连接:根据左表的记录,在被连接的右表中找出符合条件的记录与之匹配,找不到匹配的,用null填充 右连接:根据右表的记录,在被连接的左表中找出符合条件的记录与之匹配...,找不到匹配的,用null填充 例3: 查询缺少成绩的的学生号和课程号: SELECT Student.Sno,CnoFROM StudentLEFT JOIN StudyON Student.Sno

    5K20

    mongodb与sql在查询上的区别

    之前在“这个场景更适合使用NoSQL”文章中通过和SQL的对比 介绍了NOSQL数据存储结构的特点,一位朋友看后希望再介绍下NOSQL查询方面的特点 这里以NOSQL中比较典型的mongodb数据库为例...,先从用法上看下mongodb的操作方式,以后会更深入的介绍mongodb查询方面的细节 下面从3个方面看下mongodb的查询方式 (1)简单查询 类似于sql的 select * from...支持文档内部嵌套子文档,所以嵌套文档查询非常简单 准备数据 为了执行查询操作,需要先向数据库插入几条数据 (1)选择目标数据库 和sql数据库一样,需要先选择目标数据库 > use tutorial...注意 我的mongodb中并没有 tutorial 这个数据库,但可以直接切换过去 这里和sql数据库有点不同,实际上,mongodb中创建数据库并不是必需的操作,数据库与集合只有在第一次插入文档时才会被创建...favorites的键,它指向一个对象(该对象有一个名为movies的内部键),然后匹配它的值 ---- 通过上面的小例子,简单的了解了mongodb的数据库操作方式,给我的感觉是,这种方式对于程序员更加自然

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    被一个简单的 SQL 查询难住

    下面我以一个具体的例子来说明吧, 模拟其中的 SQL 查询场景....场景重现 user_info 表, 为了场景尽量简单, 我只 mock 了其中的三列数据. user_score 表, 其中 uid 和 user_info.uid 语义一致. ?...那么对应的 SQL 很自然的如下: ? 请忽略其中的数据, 我刚开始 mock 了 100W, 然后又重复导入了两遍, 因此数据有一些重复. 300W 数据, 最后查询出来也是 1.18 秒....尝试了什么多种 sql 写法来完成这个操作. 比如更换Join表的顺序(驱动表/被驱动表), 再比如用子查询. 最终, 还是没有结果. 但直接单表查询写 SQL 确能用上索引. ?...于是修改了小表(真实线上环境可别乱操作)的字符集与大表一致, 再测试下. mysql> select * from user_score us -> inner join user_info ui

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    软件测试必备的数据库SQL查询语法

    数据库技术从诞生到现在,在不到半个世纪的时间里,形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域。在现实工作中,我们的软件测试工作通常与数据库密切相关。...所以作为一名合格的软件测试岗位工作者对于一些常用的SQL 查询语法必须要掌握: 1、数据准备 创建数据库、数据表 public class MyActivity extends AppCompatActivity...内连接: 查询的结果为两个表匹配到的数据 语法: select * from 表1 inner join 表2 on 表1.列 = 表2.列 例:使用左连接查询班级表与学生表 select s.name...,c.name from students as s inner join classes as c on s.cls_id = c.id; 8.2 右连接 查询的结果为两个表匹配到的数据,右表特有的数据...students as s right join classes as c on s.cls_id = c.id; 8.3 左连接: 查询的结果为两个表匹配到的数据,左表特有的数据,对于右表中不存在的数据使用

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    《数据库查询大师:掌握SQL的终极技艺》

    前言在前文 《数据库查询:解锁数据宝藏的魔法之钥》 中,我们探讨了数据库查询的基础知识和技巧。本篇文章将带您迈入更深的数据库查询领域,深入研究多表联查和子查询的奥秘。...而子查询则是查询中的查询,为复杂数据问题提供了简洁而强大的解决方案。我们将深入探讨如何使用JOIN语句进行多表联查,以及如何构建高效的子查询,以满足各种数据分析和报告的需求。...无论您是数据库管理员、数据科学家还是应用开发者,本文都将为您提供深入的见解,帮助您更好地利用数据库查询工具,探索数据的更多层面。...:是指sql语句中包含另外一个select 语句。...=,=多行子查询子查询的结果是多行数据1.查询比allen工资高的员工信息。

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    spark sql简单查询千亿级库表导致的问题

    一、问题现象 今天有客户咨询到我们,他们利用spark sql查询简单的sql: select * from datetable limit 5; //假设表名是datetable 结果报错内存溢出:...2.png 根据常理判断,简单的 select * limit 不会造成内存溢出的。...因此,我们用hive原生sql查询,发现不存在这个问题。 二、排查问题 经过分析,发现被查询的表数据量特别大,整个表有1000多亿行数据。...数据表存储在HDFS的目录结构也是: /${hive-warehouse}/dbname/tablename/dt=xxx/hour=xxx/files 根据之前使用spark sql的经验、以及逛社区查找的信息...三、验证结论 1、首先我们直接用spark sql查询: select * from datetable limit 5; 从日志可以查看出excutor在疯狂地扫描HDFS的文件: 而且这些被扫描的

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