CASE 表达式分为简单表达式与搜索表达式，其中搜索表达式可以覆盖简单表达式的全部能力，我也建议只写搜索表达式，而不要写简单表达式。
表达式树是一种C#中的数据结构，它以树的形式表示某些代码内部的结构。每个节点是一种称为表达式的C#对象，例如二元运算，方法调用，常量等。这种数据结构主要用于LINQ查询的内部机制和动态编程。在C#中，表达式树使在编译时表达式的结构和操作被保留下来，而不是像通常的.net代码那样被直接编译成IL。这使得你可以在运行时操作这些表达式或将它们转换成其他形式。例如，你可以将一个表达式树转换为可重用的Lambda表达式，或者用于创建动态查询。或者，你可以遍历表达式树来读取和解析表达式的结构。这种技术是.NET Framework中LINQ的基础，特别是在使用LINQ to SQL和LINQ to Entities时，因为它允许在运行时将LINQ查询表达式转换为SQL查询。
以前总是追求新东西，发现基础才是最重要的，今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化。 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 概述： 本篇主要是对表表达式中派生表和公用表表达
语言集成查询 (LINQ) 是一系列直接将查询功能集成到 C# 语言的技术统称。 数据查询历来都表示为简单的字符串，没有编译时类型检查或 IntelliSense 支持。 此外，需要针对每种类型的数据源了解不同的查询语言：SQL 数据库、XML 文档、各种 Web 服务等。 借助 LINQ，查询成为了最高级的语言构造，就像类、方法和事件一样。 可以使用语言关键字和熟悉的运算符针对强类型化对象集合编写查询。 LINQ 系列技术提供了针对对象 (LINQ to Objects)、关系数据库 (LINQ to SQL) 和 XML (LINQ to XML) 的一致查询体验。
工业物联网时序数据库管理系统 Apache IoTDB 是支持物联网时序数据收集、存储、查询与分析一体化的数据管理引擎，支持“端-边-云”一体化部署，适用于高端装备、工厂设备、高速网联设备等多种数据管理场景，是工业互联网时序数据管理的核心基础支撑。
Lambda 表达式是一种可用于创建 委托 或 表达式目录树 类型的 匿名函数 。 通过使用 lambda 表达式，可以写入可作为参数传递或作为函数调用值返回的本地函数。 Lambda 表达式对于编写
这篇文档是查找 API 的参考，Django 用这些API 构建数据库查询的WHERE 子句。若要学习如何使用 查找，参见执行查询；若要了解如何创建 新的查找，参见自定义查找。
在面向对象的程序设计中，接口是一种重要的语言特性。在 C# 中，接口（interface）是一种特殊的类型，它定义了一个类或结构体应该支持的一组方法、属性和事件。接口提供了一种可扩展和松散耦合的方式来定义程序设计的契约，常用于实现多态和组件化开发。本文将从架构师的角度深入分析 C# 中的接口类型和使用场景，并以 C# 代码实例来说明。
语言集成查询（Language-Integrated Query），简称LINQ，.NET中的LINQ体系如下图所示：
前言 最早使用到Lambda表达式是因为一个需求: 如果一个数组是:int[] s = new int[]{1,3,5,9,14,16,22}; 例如只想要这个数组中小于15的元素然后重新组装成一个
在看本篇文章之前我假设您已经具备我之前分析的一些原理知识，因为这章所要讲的内容是建立在之前的一系列知识点之上的，为了保证您的阅读顺利建议您先阅读本人的LINQ系列文章的前几篇或者您已经具备比较深入的LINQ原理知识体系，防止耽误您的宝贵时间。
like表达式可以使用whereLike()和whereNoLike() 使用whereLike()方法
派生表就是一个由查询结果生成的临时表。他是在外部查询的 FROM 中定义的。派生表的存在范围只是在外部查询中，只要外部查询结束了，派生表也就不存在了。派生表一定要写在 FROM 后面范围内，用（）括起来。后面跟着派生表的名称。
上接IM 5.2。本章为IM系列第五章 使用In-Memory表达式优化查询第三部分IM表达式如何工作。
【原文地址】New “Orcas” Language Feature: Lambda Expressions 【原文发表日期】 Sunday, April 08, 2007 4:21 PM 上个月我开始了一个贴子系列，讨论作为Visual Studio和.NET框架Orcas版本一部分发布的一些新的VB和C#语言特性。下面是这个系列的前2篇贴子： 自动属性，对象初始化器，和集合初始化器 扩展方法 今天的贴子讨论另一个基础性的新语言特性：Lambda表达式。 什么是Lambda表达式？ 随VS 2005
达式树是不可变的；如果需要不同的表达式树并因此需要不同的查询，则需要将现有表达式树转换为新的表达式树，从而转换为新的 IQueryable。
在Excel中函数基本是很常用的，形式都是：函数名(<数值或表达式>)，很多函数相对简单，与在Access中用法相近，但表达式中的字段是需要用加中括号，即[字段名]。
查询优化是数据库系统可以实现显著性能提升的领域。现代数据库应用程序需要具有高度可扩展性和效率的优化器。尽管在这些领域已经做出了十多年的努力，但优化器研究的最新成果仍然无法满足业务的需求。我们 Columbia 项目的目标是为查询优化提供高效且可扩展的工具，特别是针对复杂查询和新的数据模型。本论文的主要关注点是效率。
上表中的 exp 不是一个运算符，而是一个综合表达式以支持更复杂的条件设置。exp 的操作条件不会被当成字符串，可以使用任何 SQL 支持的语法，包括使用函数和字段名称。
上接IM 5.1，本章为IM系列第五章 使用In-Memory表达式优化查询第二部分IM表达式的目的。
解释器模式（Interpreter Pattern）是一种行为型设计模式，它定义了一种语言的文法规则，并使用该规则来解释和执行特定的语言表达式。
BeanShell是一个小型嵌入式Java源代码解释器，具有对象脚本语言特性，能够动态地执行标准JAVA语法，并利用在JavaScript和Perl中常见的的松散类型、命令、闭包等通用脚本来对其进行拓展。BeanShell不仅仅可以通过运行其内部的脚本来处理Java应用程序，还可以在运行过程中动态执行你java应用程序执行java代码。因为BeanShell是用java写的，运行在同一个虚拟机的应用程序，因此可以自由地引用对象脚本并返回结果。 基于Beanshell可以实现很多有意思的功能，比如最近的工作中为了给前端提供灵活的数据库条件查询，我利用Beanshell的能力，可以实现了WhereHelper用于根据前端提供的参数，动态生成SELECT查询语句，大大简化了代码复杂度。 本文介绍WhereHelper的使用
在MongoDB中，我们可以使用/$regex/操作符来进行正则表达式查询。其中，$regex表示使用正则表达式进行查询，两个/之间的内容表示正则表达式的模式。正则表达式的模式可以包含以下内容：
MongoDB中使用find函数来进行查询。查询最终返回的是一个集合中文档的子集，子集合包括0个文档到这个集合中所有的文档。
这段代码使用Linq对List列表进行筛选、分组、排序等一系列操作展示了Linq的强大和便捷，那么我们为什么需要学习Linq？可以看到这样一堆逻辑只几行Linq很快就可以实现，如果要我们自己实现方法去处理这个List肯定是比较繁琐的。 Linq是什么？如下是官方文档对于Linq的描述:
大家好，上节简单介绍了字符函数，本节介绍下日期和时间函数。在Access中使用时，表达式中字段是需要用加中括号[]，即[字段名]。
介绍性的语言集成查询 (LINQ) 文档中的大多数查询是使用 LINQ 声明性查询语法编写的。但是在编译代码时，查询语法必须转换为针对 .NET 公共语言运行时 (CLR) 的方法调用。 这些方法调用会调用标准查询运算符（名称为 Where、Select、GroupBy、Join、Max 和 Average 等）。 可以使用方法语法（而不查询语法）来直接调用它们。
查询表达式支持大部分的SQL查询语法，也是ThinkPHP查询语言的精髓，查询表达式的使用格式：
"理解IQueryable的最简单方式就是，把它看作一个查询，在执行的时候，将会生成结果序列。" - Jon Skeet
在嵌套查询中，最外面查询结果集返回给调用方，称为外部查询。嵌套在外部查询内的查询称为子查询，子查询的结果集供外部查询使用。
执行器作为连接查询计划和存储引擎的桥梁，负责从存储引擎读取数据，并基于查询计划树执行对应的算子，并得到最终的查询结果。
最近的工作是对一个复杂数据库进行操作，模型类之间的关系很复杂。操作方式使用了 LINQ，之前一直对 LINQ 的查询语法不太喜欢，这次使用之后，感觉比方法语法更容易接受，因此详细总结一下查询表达式的语法。
查询表达式使用类似于 SQL 或 XQuery 的声明性语法来查询 IEnumerable 集合。 在编译时，查询语法转换为对 LINQ 提供程序的标准查询运算符扩展方法实现的方法调用。 应用程序通过使用 using 指令指定适当的命名空间来控制范围内的标准查询运算符。 下面的查询表达式获取一个字符串数组，按字符串中的第一个字符对字符串进行分组，然后对各组进行排序。
Transform是用于实现字段转换的通用类。一个显然的例子是__year会把DateField转换为IntegerField。 在表达式中执行查找的标记是Transform<expression>__<transformation> (例如 date__year)。 这个类遵循查询表达式API，也就是说你可以使用 <expression>__<transform1>__<transform2>。 bilateral 一个布尔值，表明是否对lhs和 rhs都应用这个转换。如果对两侧都应用转换，应用在rhs的顺序和在查找表达式中的出现顺序相同。默认这个属性为False。使用方法的实例请见自定义查找。 lhs 在左边，也就是被转换的东西。必须遵循查询表达式API。 lookup_name 查找的名称，用于在解析查询表达式的时候识别它。 output_field 为这个类定义转换后的输出。必须为Field的实例。默认情况下和lhs.output_field相同。 as_sql() 需要被覆写；否则抛出NotImplementedError异常。 get_lookup(lookup_name) 和get_lookup()相同。 get_transform(transform_name) 和get_transform()相同。 Lookup 类参考 Lookup是实现查找的通用的类。查找是一个查询表达式，它的左边是lhs，右边是rhs；lookup_name用于构造lhs和rhs之间的比较，来产生布尔值，例如lhs in rhs或者lhs > rhs。 在表达式中执行查找的标记是<lhs>__<lookup_name>=<rhs>。 这个类并不遵循查询表达式API，因为在它构造的时候出现了=<rhs>：查找总是在查找表达式的最后。 lhs 在左边，也就是被查找的东西。这个对象必须遵循查询表达式API。 rhs 在右边，也就是用来和lhs比较的东西。它可以是个简单的值，也可以是在SQL中编译的一些东西，比如 F() 对象或者QuerySet。 lookup_name 查找的名称，用于在解析查询表达式的时候识别它。 process_lhs(compiler, connection[, lhs=None]) 返回元组(lhs_string, lhs_params)，和compiler.compile(lhs)所返回的一样。这个方法可以被覆写，来调整lhs的处理方式。 compiler是一个SQLCompiler对象，可以像 compiler.compile(lhs)这样使用来编译lhs。connection可以用于编译供应商特定的SQL语句。lhs如果不为None, 会代替self.lhs作为处理后的lhs使用。 process_rhs(compiler, connection) 对于右边的东西，和process_lhs()的行为相同。
Prometheus 提供了一种功能表达式语言 PromQL，允许用户实时选择和汇聚时间序列数据。表达式的结果可以在浏览器中显示为图形，也可以显示为表格数据，或者由外部系统通过 HTTP API 调用。
30.使用COMPUTE BY子句可以对BY后面给出的列进行分组分组显示，并进行列的小计
在《大数据之脚踏实地学17--Scala字符串的清洗》一文中我们介绍了Scala语言中常用的字符串处理方法，但这些方法并不是万能的，例如字符串子串的获取，如果目标子串并不在固定的位置，此时切片即将无效；字符串子串的替换，如果目标子串的值不确定，位置也不确定时，便无法基于replace的方法进行替换；字符串的分割，如果分隔符并不是固定的字符，而是某种具有规律的对象，那么普通的split方法也同样无法有效。
在C#的语法中有一种比较特殊的写法，叫做Lambda表达式，这种表达式的写法在于你查询数据的时候直接是使用以下箭头的形式来表示查询语句的：=>。例如，我们要查找学生的List<Student>集合中班级编号为1001的所有学生数据，我们即可用Studentlist.Where(t=>t.ClassCode=‘1001’)语句来直接完成，无需再写繁琐的foreach语句或者for循环。Lambda表达式的运算符即为=>。
查询是一组指令，描述要从给定数据源（或源）检索的数据以及返回的数据应具有的形状和组织。 查询与它生成的结果不同。
PromeQL是prometheus内置的数据查询语言，其提供对时间序列数据丰富的查询，聚合以及逻辑运算能力的支持。并且被广泛应用在prometheus的日常应用当中，包括数据查询，可视化，告警处理当中，grafana绘图就是利用了prometheus里面的PromQL的功能
SQL: Structured Query Language，结构化查询语言，是一种在关系型数据库中用于管理数据的标准语言。SQL是一种声明式编程语言，即只需表明需要什么而无需关注实现细节（C#中的LINQ也是如此）。
Apache Calcite是一个基础的软件框架，它提供了查询处理、查询优化以及查询语言支持的能力。很多流行的开源数据处理系统例如Apache Hive,Apache Storm,ApacheFlink,Druid等都采用了它。
在早期的MySQL版本中，开发者通常需要为经常需要计算的字段创建额外的物理列，并在数据插入或更新时手动计算这些列的值。这种方法虽然可行，但它增加了数据冗余和应用程序的复杂性。
谓词 什么是谓词 谓词就是返回值为真值的函数。对于通常的函数来说，返回值有可能是数字、字符串和日期等，但是谓词的返回值全部是真值。这也是谓词和函数的最大区别。 谓词主要有以下几种： LIKE BETWEEN IS NULL、IS NOT NULL IN EXISTS LIKE谓词—字符串的部分一致查询 截止目前，我们使用字符串作为查询条件的例子使用的都是=。这里的=只有在字符串完全一致时才为真。与之相反，LIKE谓词更加模糊一些，当需要进行字符串的部分一致查询时需要使用该谓词。 部分一致大体可以分为前方一致
大家好，前面介绍了查询设计的基本步骤，本节开始将介绍查询条件和字段表达式中涉及的运算符、通配符、函数等知识。
Pandas的query函数为我们提供了一种编写查询过滤条件更简单的方法，特别是在的查询条件很多的时候，在本文中整理了10个示例，掌握着10个实例你就可以轻松的使用query函数来解决任何查询的问题。
本文介绍了Python正则表达式的主要内容，包括匹配对象、查询方法、常用函数等。同时，也介绍了一些特殊字符和用法，以及如何使用正则表达式进行文本处理。
（原创：灰灰虫的家http://hi.baidu.com/grayworm） LinQ to Objects是LinQ家庭的核心，其它的LinQ也使用了与LinQ to Objects相同的查询句法。最终编译器都是把LinQ句法翻译成扩展方法的链式表达式，同时把扩展方法中的lambda表达式转换成匿名类中的匿名方法，然后再把查询表达式编译成MSIL。 LinQ to SQL、LinQ to DataSets、LinQ to Entities和LinQ to XML则不是把查询表达式转换成MSIL，而是把查询表达式树转换成相应的特定查询语言。LinQ to SQL会生成T-SQL，LinQ to Entities会生成eSQL，LinQ to XML会生成XPath语句等。
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