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在MySQL中，有时候我们需要从表中检索唯一的、不重复的数据。这时，我们可以使用DISTINCT关键字来过滤掉重复的数据行。在本文中，我们将深入探讨MySQL中DISTINCT的用法以及如何在查询中使用它来得到不重复的结果集。
在MySQL中需要查询表中不重复的记录时，可以使用distinct关键字过滤重复记录。
在咱们编写 SQL 语句操作数据库中的数据的时候，有可能会遇到一些不太爽的问题，例如对于同一字段拥有相同名称的记录，我们只需要显示一条，但实际上数据库中可能含有多条拥有相同名称的记录，从而在检索的时候，显示多条记录，这就有违咱们的初衷啦！因此，为了避免这种情况的发生，咱们就需要进行“去重”处理啦，那么何为“去重”呢？说白了，就是对同一字段让拥有相同内容的记录只显示一条记录。
1 前言 在咱们编写 SQL 语句操作数据库中的数据的时候，有可能会遇到一些不太爽的问题，例如对于同一字段拥有相同名称的记录，我们只需要显示一条，但实际上数据库中可能含有多条拥有相同名称的记录，从而在检索的时候，显示多条记录，这就有违咱们的初衷啦！因此，为了避免这种情况的发生，咱们就需要进行“去重”处理啦，那么何为“去重”呢？说白了，就是对同一字段让拥有相同内容的记录只显示一条记录。 那么，如何实现“去重”的功能呢？对此，咱们有两种方式可以实现该功能。 第一种，在编写 select 语句的时候，添加 dis
在MySQL数据库中，经常会遇到需要对数据进行分组和去重的情况。为了达到这个目的，我们通常会使用GROUP BY和DISTINCT这两个关键字。虽然它们都可以用于去重，但是它们具有不同的用法和效果。本文将详细解析MySQL中的GROUP BY和DISTINCT的用法，并比较它们对同一字段的去重效果是否相同。
我们在进行数据查询的时候往往难免会出现一些重复的数据，有时候我们不需要用到这些重复的数据，需要将这些重复的数据进行筛除，这个时候，我们可以使用distinct关键字
在表中，可能会包含重复值。这并不成问题，不过，有时您也许希望仅仅列出不同（distinct）的值。关键词 distinct用于返回唯一不同的值。
在平常的工作中,后端开发或者数据库管理员应该是接触到SQL编写场景最频繁的用户,虽然,我们能够正常的通过需求完成SQL语句的编写,但是还是存在许多的小伙伴对SQL的执行顺序不了解的。其实,了解SQL的执行顺序对我们编写SQL、理解SQL、优化SQL都有很大的帮助,所以在在开始讲解Group by的使用之前,先简单了解下SQL执行的一个顺序。
在表中，可能会包含重复值。这并不成问题，不过，有时您也许希望仅仅列出不同（distinct）的值。关键词 distinct用于返回唯一不同的值。 表A： 表B: 1.作用于单列 select d
提起"唯一值"，想到的就是distinct。distinct关键字可以过滤多余的重复记录只保留一条。
DISTINCT 关键字与 SELECT 语句一起使用，用于去除重复记录，只获取唯一的记录。（去重）
注意：当使用distinct的时候，只会返回指定的字段，其他字段都不会返回，所以查询语句就变成去重查询语句
[INNER | LEFT |RIGHT] JOIN table_2 ON conditions
转载自：https://www.cnblogs.com/leonlee/p/6042461.html
GROUP BY是SELECT命令的一个子句。 可选的GROUP BY子句出现在FROM子句和可选的WHERE子句之后，可选的HAVING和ORDER BY子句之前。
由于自己的数据库知识还停留在大学时期，对仅存的 select 、 from 、 where 这几个关键字的印象，稍微复杂一点的操作就又要一直检索查。。。
查询表 ==> 分组前条件过滤 ==> 分组 ==> 分组后条件过滤 ==> 获取哪些字段 ==> 按照字段排序 ==> 分页显示
先大致看一下，后面都会讲，distinct用来去重，from 指明表名，where语句则用来控制查询条件，order by则用来对结果进行升序/降序排序，limit则用来分页。
由于开启过慢查询日志bin-log, 我们就必须为我们的function指定一个参数。 主从复制，主机会将写操作记录在bin-log日志中。从机读取bin-log日志，执行语句来同步数据。如果使 用函数来操作数据，会导致从机和主键操作时间不一致。所以，默认情况下，mysql不开启创建函数设 置。
AVG返回NUMERIC或DOUBLE数据类型。 如果expression是DOUBLE类型，AVG返回DOUBLE; 否则，它返回NUMERIC。
COUNT可以在引用表或视图的SELECT查询或子查询中使用。 COUNT可以在SELECT列表或HAVING子句中与普通字段值一起出现。
设值主键是为了确定唯一性，当一个字段无法确定唯一性的时候，就需要采用联合主键的方式。（多个字段来定义一个主键）
在日常开发中，我们经常给字符串添加索引，那么给字段添加索引有什么技巧吗，我们看看下面的例子，我们给一个邮箱添加索引，应该如何添加呢
SUM返回与expression相同的数据类型，但有如下异常:TINYINT、SMALLINT和INTEGER返回的数据类型都是INTEGER。
一个简单的LIST(或LIST ALL)返回一个字符串，其中包含一个逗号分隔的列表，该列表由所选行中string-expr的所有值组成。 其中string-expr为空字符串(")的行由逗号分隔列表中的占位符逗号表示。 string-expr为NULL的行不包含在逗号分隔的列表中。 如果只有一个string-expr值，并且是空字符串(")，LIST返回空字符串。
常用的语句关键字有：SELECT、FROM、WHERE、ORDER BY、HAVING、ASC|DESC
SELECT * FROM t_info a WHERE ((SELECT COUNT(*) FROM t_info WHERE Title = a.Title) > 1) ORDER BY Title DESC
在企业日常生产环境中，除非有很大的业务数据变动，否则不会轻易地修改或创建新的数据库和数据表，一般都是在原有的表内添加修改操作，以及使用最频繁的查询操作。
我们通常做查询操作的时候，都是通过模型名字.objects的方式进行操作。其实模型名字.objects是一个django.db.models.manager.Manager对象，而Manager这个类是一个“空壳”的类，他本身是没有任何的属性和方法的。他的方法全部都是通过Python动态添加的方式，从QuerySet类中拷贝过来的。示例图如下：
Specified key ‘uniq_code’ was too long; max key length is 767 bytes.
前言 本篇文章参考黑马程序员的网课，做的笔记，如果你感觉写的好，不妨一键三连，感谢你的支持 ---- 目录 DQL-介绍 DQL-语法 DQL- 基础查询 1、查询多个字段 2、设置别名 3、去出重复记录 DQL- 条件查询 1、语法 2、条件 3、案例集合 ---- DQL-介绍 DQL，数据查询语言，用来数据库中标的记录 查询关键字 SELECT DQL-语法 SELLECT 字段列表 FROM 表名列表 WHERE
有时候会有这样一个需求， 查询的一条记录需要包含另一个表的多条记录，并且让多条记录成为一个字段组成最终的一条记录。比较难描述，看例子吧。
可给数据列取一个新别名 可给表取一个新别名 可把经计算或总结的结果用另外一个新名称来代替
如题，SQL查询和删除重复值,例子是在Oracle环境下，类似写法网上很多。 1、利用distinct关键字去重 2、利用group by分组去重（这里没有实验出来就不写了） 3、利用rowid查询去重（个人推荐这个，rowid查询速度是最快的）
可选DISTINCT子句出现在SELECT关键字之后、可选TOP子句和第一个SELECT-ITEM之前。
DQL（Data Query Language），即数据查询语言，用来查询数据记录。DQL 基本结构由 SELECT FROM、WHERE、JOIN 等子句构成。
去重： 在需要去重的字段前加上 distinct 例如：test表中有多个相同数据字段名为：tt
返回结果为连接参数产生的字符串，如果有任何一个参数为null，则返回值为null。
DQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言)，数据查询语言，用来查询数据库中表的记录。
创建表的时候尽量加上create_time字段, 为create_time设置默认值CURRENT_TIMESTAMP CRUD操作 Create(增) 单条插入 INSERT INTO 表名(字段1, 字段2..) VALUES(值1, 值2) INSERT INTO class_1(name) VALUES('name_1') 多条插入 INSERT INTO 表名(字段1, 字段2..) VALUES(值1, 值2), (值1, 值2) Retrieve(查) 获取所有记录 SELECT 字段1,
在 MySQL 中，最常见的去重方法有两个：使用 distinct 或使用 group by，那它们有什么区别呢？接下来我们一起来看。
作者：刘金玉 数据库中对数据进行查询必须使用Select关键词。本期教程跟老刘一起对数据库查询的几种情况进行学习。 第一种:单表查询 语法结构: select 字段名称 from 表名称 或者如果我们要查询表的所以字段，就直接使用select * from 表名 这个语法即可，这里的星号*表示所有字段名称。 案例：查询用户表user的所有信息 Select * from user 第二种:带有条件筛选的单表查询 where 这个语法只是在select查询语句的最好加上一条where语句进行数据的进一步过滤。 语法结构：where 字段1 表达式符号 相应条件值 举例：查询姓名为刘金玉的用户信息 Select * from user where trueName='刘金玉' 这里要注意的是“刘金玉”为一个字符串，因此要加上单引号，在数据库查询语句中，我们之前强调过，如果字段类型为字符串类型(例如char、varchar、nchar、nvarchar、text等)就要在查询和录入的时候加上相应的单引号‘’ 第三种:多表查询 join 我们很多时候往往要多个表的数据举行查询，因为根据关系型数据库设计的特点，我们需要的各个字段的数据往往分布于各个不同的数据表内。虽然在数据库中我们也可以采用where语句进行关键表的字段，但是这样做有很多弊端：一是条件语句不清晰，二是查询效率降低。因此，我们引出了join这个关键词。 Join有三种类型： left join 左连接 （默认的join就是left join） right join 右连接 inner join 内连接 语法结构： Select * from 表1 left/right/inner join 表2 on 表1.字段=表2.字段 举例：关联用户表和新闻表，关联字段为userid Select * from user left join news on user.userid= news. userid 根据这样说表关联，就可以显示文章的作者信息啦！当然，我们也可以采用给表取别名的方式关联。 Select * from user a left join news b on a.userid= b. userid 在使用join关键词进行关联的时候，一定要注意的是主表是哪个，这个跟现实结果记录数有关系。最好结合老刘的《零基础数据库教程》视频学习，注意观察一下不同的使用，得到的不同表关联结果。以下简单说明一下： A left join B 就是A为主表 A right join B 就是B为主表 A inner join B 就是取两张表的公共部分 副表在这里只是根据关键词对主表进行匹配，可能会被多次匹配，这要看数据表设计时候的表关系。 第四种:过滤相同列数据 distinct 如果我们得到的查询结果中有相同的数据行，我们可以通过distinct关键词进行过滤。 语法结构：select distinct 字段 from 表 没错，只需要在查询select关键词后加上distinct关键词即可。 举例：查询用户表一共有哪些用户昵称。 Select distinct nickname from user 第五种:数据排序order by 我们很多时候都是要将查询后的数据进行排序的，按照我们查询的指定字段为主关键词和次要关键词进行排序，这个时候，我们需要使用order by这个重要关键词。这个关键词往往用在查询语句的最后。 Order by 往往结合asc和desc这两个关键词，其中asc表示升序，desc表示降序。 语法结构： Select 字段 from 表 『where语句』 order by 字段1 asc/desc, 字段2 asc/desc... 使用案例：查询用户表所有信息，并按照用户编号进行升序排序。 Select * from user order by userid asc 其实在这个语句中，我们也可以省略asc关键词，因为order by 默认是以升序作为排序规则的。所以这个语句，我们也可以写成： Select * from user order by userid 第六种:数据记录显示limit 我们很多使用数据库的人员中，很多人都是做软件来发的，因此limit这个关键词就非常实用了，因为我们可以结合这个关键词，为我们的软件查询出来的数据记录结果做一个分页功能。limit这个关键词往往用在查询语句的最后。 语法结构： Select 字段 from 表 [where语句] [order by语句] [limit语句] 举例：获取用户表的前十条记录 Select * from user limit 10 获取用户表的第11～20条记录 Select * from user limit 10，20 第七种:聚合函数 sum count等
MAX聚合函数返回表达式的最大值。 通常，表达式是查询返回的多行中字段的名称(或包含一个或多个字段名称的表达式)。
列指的是表中的字段。所有的表都是有一个或者多个列组成的。表中的每列存储着某种特定的信息。数据库中的每个列对应着相应的字段类型。
当表的数据量大些时，对表作分析之后，使用count(1)还要比使用count(*)用时多了！
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