count(1) count(*) 两者的主要区别是 count(1) 会统计表中的所有的记录数，包含字段为null 的记录。...count(字段) 会统计该字段在表中出现的次数，忽略字段为null 的情况。即不统计字段为null 的记录。...count(*) 和 count(1)和count(列名)区别 count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL count(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候...，不会忽略列值为NULL count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空（这里的空不是只空字符串或者0，而是表示null）的计数，即某个字段值为NULL时，不统计。
结论: count(*)>count(1)>count(主键id)>count(字段) 原因: count(*)单独做过优化,只扫描普通索引树,并且不会取值,按行累加 count(1)遍历表放一个数字“...1”进去,判断是不可能为空的,按行累加 count(主键id)遍历表,解析数据把id值取出来,按行累加 count(字段)遍历表,解析数据,判断是否为null,按行累加,如果不是索引的更慢 引擎差异:...innodb表引擎的都要遍历表,因为存在事务下的mvcc机制的原因 myisam引擎的count(*)直接存储了值,不需要遍历直接取值所以最快
说到嵌套查询，首先得理解嵌套查询是什么意思，简单来说就是，一个查询语句可以嵌套在另外一个查询语句的where子句中。外层的查询称为父查询(主查询)，内层的查询称为子查询(从查询)。...嵌套查询的工作方式是由内向外的，即先进行内层查询，外层查询则利用内层查询的结果集作为条件进行查询。...当然，嵌套查询不仅仅是select语句的专属，它还可以用在update、insert、delete语句中。...(1)简单子查询 SELECT user_name FROM sys_user WHERE age > ( SELECT age FROM sys_user WHERE user_id = ‘1001’...返回满足in列表中的满足条件的记录。
本篇介绍PawSQL优化引擎中的COUNT标量子查询重写优化，从正文可以看到，通过此重写优化，SQL性能的提升超过1000倍！...本篇属于高级SQL优化专题中的一篇，高级SQL优化系列专题介绍PawSQL优化引擎的优化算法原理及优化案例，欢迎大家订阅。...问题定义 在日常开发中，有部分开发人员使用关联标量子查询来进行`是否存在`的判定，譬如下面的SQL查询有订单的用户列表， select * from customer where ( select count...EXISTS子查询，或是IN子查询，如下所示： select * from customer where exists(select 1 from orders where...，支持SQL审查，智能查询重写、基于代价的索引推荐，适用于数据库管理员及数据应用开发人员， PawSQL Advisor，IntelliJ 插件, 适用于数据应用开发人员，可以IDEA/DataGrip
文章目录 问题 解决 问题 为了查询一个字段，使用了五层嵌套循环，但是花费了约1分钟 但是5个表的数据每个最多只有10条，怎么会这么慢呢？...太可怕了，前面的sql查询一小步，仅仅移动一个指针指向后面的下一条数据，就是后面所有查询条件的一大步 (外面的那个SELECT)到WHERE关键字的时候，又进入了另一个SQL语句中， 分析器先找到表...继续让SC表受尽折磨 p1每移动一次，后面所有的查询都会再次重复进行 如果虚表2不为空也就是有记录，那么虚表2 为true，返回到SELECT并把p1指向的记录添加到主SQL语句的虚表1当中。...） 这里虽然嵌套的SQL语句分析完了，但主SQL语句只执行了一遍，也就是说p1指向Student的第一条记录，p1还要再指向Student表的下一条记录并分析，这样又进入了嵌套中的SQL语句，同上面说的一样分析...当p1也到了Student表的结尾，整个SQL语句结束。返回虚表1这一列。
分页查询 返回总数 SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS * FROM tb WHERE xxx limit M, N; SELECT FOUND_ROWS() AS count; 发布者
1.嵌套查询优化 优化前 SELECT q.id, q.title, q.question, q.person_name, q.department_name...WHERE r1.question_id = q.id ) OR r.create_time IS NULL ORDER BY q.create_time DESC 优化后...FROM tb_ent_question q LEFT JOIN tb_ent_response r ON q.id = r.question_id, ( SELECT r1....id, r1.question_id, max(r1.create_time) AS create_time FROM tb_ent_response...r1 GROUP BY id ) a WHERE ( a.id = r.id OR (r.create_time IS NULL) ) GROUP BY
在开发时，我们经常会遇到以“ 累计（count） ”或是“ 累加（sum） ”为条件的查询。...比如user_num表： id user num 1 a 3 2 a 4 3 b 5 4 b 7 例１：查询出现过2次的user。 ...往往初学者会错误地认为在where 语句里直接使用count()算法，很显然这个想法是错误的，count()方法并不能被用在where子句中，为了解决问题，我们可以在group by子句后面使用HAVING...例２：查询单一用户的num总和大于10的用户。 有前面的经验，把sum()方法写在HAVING子句中。 ...sql语句的执行顺序： （1）from 选取数据源； （2）where 筛选数据源； （3） group by 将筛选的数据源分组； （4）使用聚集函数计算； （5）having 筛选分组的数据
在php7的mongodb扩展中，当要查询某个集合在某个条件下的数据个数时，可以使用下面的方式来获取。...比原生的命令要复杂许多 比旧版mongo扩展也复杂许多 需要使用到MongoDB\Driver\Command 这个类 //查询条件 $filter=[];...//当需要分页显示，排序，和忽略字段 $options = [ 'skip'=>($page - 1) * $pageSize, 'limit...'=>$pageSize, 'sort' => ['createTime' => -1], 'projection'=>['_id'=> False],...->executeCommand(‘数据库名’,$command)->toArray()[0]->n; var_dump($count);
, 34); insert into Score values('07' , '02' , 89); insert into Score values('07' , '03' , 98); 练习题和sql...='01' and c_id in(select c_id from score where s_id='01') group by s_id having count(1)=(select...count(1) from score where s_id='01')); -- 14、查询没学过"张三"老师讲授的任一门课程的学生姓名 select a.s_name from student...select * from student where MONTH(DATE_FORMAT(NOW(),'%Y%m%d'))+1 =MONTH(s_birth) -- 1、查询"01"课程比"...count(1) from score where s_id='01')); -- 14、查询没学过"张三"老师讲授的任一门课程的学生姓名 select a.s_name from student
数据用户长期以来一直寻求直接在 Kafka 中查询数据的途径，而我们正接近于通过 SQL 找到这种缺失的魔力。...这可能是一个数据库、数据仓库或数据湖，用户可以对其进行查询（例如 PostgreSQL、ClickHouse、Elasticsearch 或 Snowflake），分析团队可以使用它，并且可以用来构建仪表盘和机器学习模型...有趣的是，Kleppman 得出的结论是“肯定没有临时查询”，并且你必须将数据移到真正的数据库中才能处理此类问题。六年后，这是仍然存在的一个警告，并且减慢了所有想要使用 Kafka 的人的速度。...SQL 是否是终局？ SQL 是一款非常著名且流行的编程语言，在 TIOBE 指数中排名第 6 位，全球 40% 的开发人员都在使用它——其中有 78% 的人经常在工作中使用 SQL。...它们提供了基于列的系统和下推式筛选器优化，可有效查询大量数据。许多数据科学家喜欢它们，因为它们可以使用 Apache Spark、Pandas、Dask 和 Trino 等工具进行查询。
package com.user; import java.sql.Connection; import java.sql.Statement; import java.sql.DriverManager...= “select count(*) from userreg where username='” + this.userName + “‘”; System.out.println(sql); try...= conn.createStatement(); this.count = stmt.executeUpdate(sql); } catch (SQLException ex) { ex.printStackTrace...(); } System.out.println( this.count ); } } 只是 添加用户的方法，用户插入的行数是-1，你们说会不会是myEclipse6.5没有安装好哦，我在其他机子上用5.5...打开有是1，不知道为什么。
掌握SQL魔法：用ORDER BY RAND()随机化你的查询结果！ 摘要 在今天的数据驱动世界中，ORDER BY RAND()成为了一个强大的SQL技巧，帮助开发者从数据库中随机选取数据。...无论是MySQL, PostgreSQL, SQLite还是SQL Server，每种数据库都有其独特方式实现随机化查询。...适合所有级别的读者，包括SQL新手和数据库专家。掌握这一技巧，将为你的数据查询带来无限可能！...关键词：SQL, ORDER BY RAND(), 随机化查询, 数据库优化, MySQL, PostgreSQL, SQLite, SQL Server 引言 在数据查询中，有时候我们需要随机选取记录...SELECT * FROM products ORDER BY RAND() LIMIT 10; 操作命令 确保你的MySQL环境设置正确，并将上述SQL语句在你的查询工具中运行。
在SQL开发中，我们经常需要判断某条记录是否存在。最常见的两种写法是： SELECT COUNT(*) FROM ......COUNT在子查询中的性能问题 一句话总结：COUNT要数清每一行，浪费资源且慢 COUNT(*)的本质是：统计子查询返回的所有记录数。...⚡ EXISTS的短路特性 一句话总结：找到一行立即返回，效率倍增 相比之下，EXISTS拥有天然的短路特性（short-circuit evaluation）： 只要子查询找到一行符合条件的数据，就立即返回...不需要扫描完整的子查询结果集。 因此，即使子查询中有上百万条记录，只要找到第1条符合条件的数据，查询就可以提前结束。 总结： EXISTS —— 找到一行就返回，查询更快。...通过智能检测SQL语句，PawSQL能够在不影响逻辑的前提下，自动将低效的COUNT(*) > 0写法转换为高效的EXISTS写法。 快速对比总结表
最近在改一个比较久的项目，是使用nodejs写的，但是对于长期写java的后端开发来说，还是有点难维护，不过不改bug的话，就需要重新开发，所以只能慢慢看nodejs代码，测试人员提了一个需要支持模糊查询的...Words = DB.get('Words') var params = req.body var page = new Page({ pageNum: params.pageNum || 1,...": "select count(*) as count from ( select t.id,t.name,t.type,t.tip_msg,t.replace_str,t.desc,\n UNIX_TIMESTAMP...Words = DB.get('Words') var params = req.body var page = new Page({ pageNum: params.pageNum || 1,...，不过测试，对于传入"其%"这样的查询字符，sql是直接当成关键字“其”进行模糊查询的，直接忽略了特殊符号“%”，所以要支持这种特殊符号查询，可以加上转义字符，暂时这样处理 sql = `${sql}
在 Core Data 中查询和使用 count 的若干方法 请访问我的博客 www.fatbobman.com[1] ，以获取更好的阅读体验。...在 Core Data 中，开发者经常需要面对查询记录数量（count），使用 count 作为谓词或排序条件等需求。...本文将介绍在 Core Data 下查询和使用 count 的多种方法，适用于不同的场景。 一、通过 countResultType 查询 count 数据 本方法为最直接的查询记录条数的方式。...0) /* 也可以直接从 Attachment 一侧进行查询 CoreData: sql: SELECT COUNT( t1.Z_PK) FROM ZITEM t0 LEFT OUTER JOIN...使用的是 count 方法•返回的结果是一个字典数组。
在编写 SQL 语句的时候大部分开发人员都会用到 IN 和 NOT IN 来辅助查询多个内容，例如查询 包含在 b 表中的 a 表数据，通常会这么来编写语句： select * from a where...这是因为 NOT IN 并不会命中索引，那么解决这个问题的好办法就是使用 NOT EXISTS ，改进后的 SQL 语句如下： select * from a where not exits (select...IDCar from b where a.IDCar=b.IDCar) 查询结果有误 这里以 IN 为例，同样存在两个表 a 和 b，查询出 b 表中存在的 a 表数据。...当然，如果你没有把 bid 写成 aid 的话那也不能保证查询出来的结果完全没问题。...这种情况我们一般使用 EXISTS 或者 NOT EXISTS 以及 表连接 JOIN 来解决。
在使用msyql进行模糊查询的时候，很自然的会用到like语句，通常情况下，在数据量小的时候，不容易看出查询的效率，但在数据量达到百万级，千万级的时候，查询的效率就很容易显现出来。...这个时候查询的效率就显得很重要！ 结论：后置百分号可以用到索引，前置百分号和两侧百分号用不了索引。...一般情况下like模糊查询的写法为（field已建立索引）： SELECT `column` FROM `table` WHERE `field` like '%keyword%'; 上面的语句用explain...解释来看，SQL语句并未用到索引，而且是全表搜索，如果在数据量超大的时候，可想而知最后的效率会是这样 对比下面的写法： SELECT `column` FROM `table` WHERE `field...` like 'keyword%'; 这样的写法用explain解释看到，SQL语句使用了索引，搜索的效率大大的提高了！
*,CASE WHEN ujz.字段名=1 THEN (SELECT concat(jk.字段名,',',jk.字段名) from a表名称 jk WHERE ujz.字段名=jk.字段名)
在使用Impala进行SQL查询的时候，我们经常会使用join来关联多个表进行查询，获取想要的结果。对于表的数量达到千万甚至上亿的时候，不同的join方式所造成的执行速度，可能差距非常大。...想直接了解如何加速SQL查询的可以直接跳过这里了。 Impala提供了broadcast和shuffle两种join的方式，那么这两种方式有什么区别呢？...可以使用以下的SQL语句来给表加上统计信息： COMPUTE STATS [db_name.]table_name COMPUTE INCREMENTAL STATS [db_name.]table_name...此时，我们就可以使用hint来改变SQL的join方式，impala的hint使用非常简单，如下所示： SELECT STRAIGHT_JOIN select_list FROM join_left_hand_table...broadcast的方式，那么如何改变使用shuffle的join方式呢，修改后的SQL如下所示： select STRAIGHT_JOIN c_custkey,count(o_orderkey) from
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