存储引擎比较 |功能|MyISAM|Memory|InnoDB|Archive| |---|---|---|---|---| |存储限制|256TB|RAM|64TB|None| |支持事务|No|No|Yes|No| |支持全文索引|Yes|No|No|No| |支持数索引|Yes|Yes|Yes|No| |支持哈希索引|No|Yes|No|No| |支持数据缓存|No|N/A|Yes|No| |支持外键|No|No|Yes|No|
MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统，它提供了许多功能强大的SQL查询语句，其中最常用且最重要的是SELECT语句。SELECT语句用于从数据库表中检索数据，并根据给定的条件返回所需的结果集。在本文中，我们将深入探讨MySQL SELECT语句的各个方面，并提供一些示例来说明其用法。
Domain Specific Language 领域专用语言 Elasticsearch provides a ful1 Query DSL based on JSON to define queries Elasticsearch提供了基于JSON的DSL来定义查询。 DSL由叶子查询子句和复合查询子句两种子句组成。
本文干货较多，建议收藏学习。先将文章结构速览奉上： 一、背景 二、MongoDB执行计划 2.1 queryPlanner信息 2.2 executionStats信息 2.3 allPlansExecution信息 三、云上用户建索引常见问题及优化方法 3.1 等值类查询常见问题及优化方法 3.1.1 同一类查询创建多个索引问题 3.1.2 多字段等值查询组合索引顺序非最优 3.1.3 最左原则包含关系引起的重复索引 3.1.4 唯一字段和其他字段组合引起的无用重复索引
由于之前安装的oracle数据库中选择了生成示例方案，oracle默认提供了三张数据表，分别是（emp，dept,salgrade）
先讲述一下为什么在写这样的文章吧，由于好久好久之前一直在用MySQL这样的关系型数据库，对于sql的编写还是熟练操作的，后面项目慢慢用到了非关系型数据库Mongo以及内存级别数据库redis这样的数据库，导致mysql用的越来越少，以至于去写sql不是很熟练了，所以就有了这个系列的文章，学过的内容都还给了老师，所以这里就进行总结了。
在日常的软件开发中，经常需要从数据库中查询数据。而MyBatis作为Java持久层框架的一种，提供了非常方便的查询功能。但是，当需要查询多个字段时，MyBatis会将整个表的数据全部查询出来，这在大数据量的情况下是非常低效的。那么，如何在MyBatis中只查询指定的字段呢？本文将为你揭晓答案。
DQL全称：Data Query Language(数据查询语言),用来查询数据库中表的记录。
UPDATE 表名 SET 字段名1=值1,字段名2=值2,...[WHERE 条件];
现在大多数的公司都会使用ELK组合来对日志数据的收集、存储和提供查询服务。ElasticSearch + Logstash+ Kibana。
对于一个MongoDB的复杂查询，如何才能创建最好的索引？在本篇文章中，我将展现一种给读请求定制的索引优化方法，这种方法会考虑读请求中的比较，排序以及范围过滤运算，并展示符合索引中字段顺序的最优解。我们将通过研究explain()命令的输出结果来分析索引的优劣，并学习MongoDB的索引优化器是如何选择一个索引的。
《E往无前》系列将着重展现腾讯云ES在持续深入优化客户所关心的「省！快！稳！」诉求，能够在低成本的同时兼顾高可用、高性能、高稳定等特性，可以满足微盟、小红书、微信支付等内外部大客户的核心场景需求。 E往无前 | 让你的ES查询性能起飞！腾讯云大数据ES查询优化攻略“一网打尽” 背景 Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源搜索引擎，简称ES。腾讯联合 Elastic 公司在腾讯云上提供了内核增强版 ES 云服务，目前在腾讯内外部广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景。海量规模
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
DSL是Domain Specific Language的缩写，指的是为特定问题领域设计的计算机语言。这种语言专注于某特定领域的问题解决，因而比通用编程语言更有效率。
查询很少是简单一句话的 match 匹配查询。通常我们需要用相同或不同的字符串查询一个或多个字段，也就是说，需要对多个查询语句以及它们相关度评分进行合理的合并。
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
常用的语句关键字有：SELECT、FROM、WHERE、ORDER BY、HAVING、ASC|DESC
为了介绍使用ASP.NET Core构建GraphQL服务器，本文需要介绍一下GraphQL，其实看官网的文档就行。
---单表的查询学习 --查询表的所有数据 select * from 表名;*代表所有 select * from emp; --查询表中指定字段的值 select 字段名1，字段名2，...from表名 select empno from emp; select empno,ename from emp; --给查询结果中的字段使用别名 --在字段名后使用关键字 字段名 as "别名" --作用：方便查看查询结果 --注意：as关键字可以省略不写，别名中没有特殊字符双引号也可以省略不写。 select empno 员工编号,ename"员工 姓名",job as 工作，mgr as "领导编号" from emp; --连接符：select 字段名||'字符'||字段名||..... from 表名 --||为sql语句的字符链接符，使用在select和from之间 --字符链接格式为 字段名||'字符'||字段名 --注意：一个拼接好的连接在结果集中是作为一个新的字段显示，可以使用别名优化字段显示。 select empno||'的姓名是'||ename as"信息"，job||'哈哈'||mgr from emp; --去除重复 select distinct 字段名,字段名,...fromn 表名 ---注意：去除重复的规则是按照行进行去除的，多行数据完全相同取其一 select distinct job ,mgr from emp; --排序 --单字段排序 --select * from 表名 order by 字段名 asc 升序排序 asc可以省略不写 --select * from 表名 order by 字段名 desc 降序序排序 --多字段排序 --select * from emp order by 字段名1,字段名2... --先按照字段1排序，如果字段1的值相同，则按照字段2排序，.... select * from emp order by empno desc--单字段排序 降序 select empno,ename,job from emp order by ename asc--单字段排序 升序 select * from emp order by empno,ename--多字段排序 --字段的逻辑运算 --select关键字和from关键字之间的字段可以直接进行四则运算 --字段与字段之间也可以直接进行运算 --注意：字段值为数值类型 select * from emp select empno,ename,job,sal*2+1000，sal+comm from emp ----------------------------------------------------------------- --使用where子句查询筛选 --select 字段名，字段名，...from表名 where 筛选条件 --单筛选条件 --使用运算符进行筛选 =,>,>=,<,<=,<> 单个条件中 --注意：如果条件中的值为字符，必须使用单引号括起来 --查询所有的员工的工资信息 select empno,ename,sal+comm as 薪资 from emp --查询SMITH的个人信息 select * from emp where ename='SMITH' --查询SMITH的薪资信息,逻辑运算符= select empno,ename,sal,sal+comm from emp where ename='SMITH' --查询工资大于1000的员工信息,逻辑符> select * from emp where sal>'2000' --查询工资不等于3000的员工信息 select * from emp where sal<>3000 order by sal --练习： --查看工资等于1250的员工信息
Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源搜索引擎，简称ES。腾讯联合 Elastic 公司在腾讯云上提供了内核增强版 ES 云服务，目前在腾讯内外部广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景。海量规模、丰富的应用场景不断推动着腾讯云ES团队对原生ES进行持续的高可用、高性能、低成本等全方位的优化。 本文旨在介绍腾讯云ES 在优化查询性能之路上的探索历程，是对大量内外部客户不断优化实践的一个阶段性总结。本文会先从ES基本原理入手，在此基础上，从内核角度引导大家如何才能充分“压榨” ES 的查询性能。
INSERT INTO 表名 VALUES(值1,值2,…）,(值1,值2,…）,(值1,值2,…）;
Elasticsearch中的聚合查询是一种功能强大的数据分析工具，它能够提供从索引中提取和计算有关数据的复杂统计信息的能力。聚合查询不仅可以帮助用户理解和分析数据中的趋势和模式，还能在业务决策中发挥关键作用。聚合查询支持多种类型，包括指标聚合、桶聚合和管道聚合，每一种都有其特定的应用场景和使用方法。
最近线上的es报了一个异常，核心信息如下： 我们的es索引是嵌套索引，上面的这个异常大致意思是说在某个shard里面嵌套结构里面 k1.k2.time这个字段不存在数据，所以排序失败。 我们知道在ES
之前我们做的查询都是横向查询，它们都是根据条件一行一行的进行判断，而使用聚合函数查询是纵向查询，它是对一列的值进行计算，然后返回一个单一的值；另外聚合函数会忽略空值。
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({ google_ad_client: "ca-pub-6940460185323525", enable_page_level_ads: true }); 单表查询（select）： 单表全部字段查询：select * from 表名 ; 单表部分字段查询：select 字段1,字段2,字段3,…from 表名; 单表查询条件查询：select 字段1,字段2,… from 表名 wh
每个字段有一些特有的参数，例如，CharField（和它的派生类）需要max_length 参数来指定 VARCHAR 数据库字段的大小
在前文中我们曾经聊过搜索文档的方法，Elasticsearch 一般适用于读多写少的场景，因此我们需要更多的关注读操作。
在Elasticsearch的实际应用中，嵌套文档是一个常见的需求，尤其是当我们需要对对象数组进行独立索引和查询时。在Elasticsearch中，这类嵌套结构被称为父子文档，它们能够“彼此独立地进行查询”。实现这一功能主要有两种方式：
SQL：操作关系型数据库的编程语言，定义了一套操作 关系型数据库统一标准，英文：Structured Query Language (SQL)。
很多场景下，我们需要查看 MySQL 中表注释，或者是某张表下所有字段的注释，所以本文就来盘点和对比一下查询注释的几种方式。
1.SQL语句可以单行或多行书写，以分号结尾。 2.SQL语句可以使用空格/缩进来增强语句的可读性。 3.MySQL数据库的SQL语句不区分大小写，关键字建议使用大写。 4.注释：
mysql 中 SELECT 命令类似于其他编程语言的 print 或 write，可用来显示字符串、数字、数学表达式的结果等
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
连接查询可以实现多个表的查询，当查询的字段数据来自不同的表就可以使用连接查询来完成。
在Web应用程序中，数据库查询是一个关键的环节。优化数据库查询可以显著提高应用程序的性能和响应速度。Django作为一个高度可扩展的Web框架，提供了多种方式来优化数据库查询。本文将介绍一些常用的Django数据库查询优化技巧，从入门到精通，帮助您构建高效的应用程序。
全文索引查询，这意外着首先会对待查字符串（查询条件）进行分词，然后再去匹配，返回结果中会待上本次匹配的关联度分数。
定义：操作一组数据(多行记录)返回一个结果，也叫分组函数 大多用于统计 例如：统计各部门中雇员的人数。统计各部门中最高和最低薪资
注意事项：mysql的引擎支持问题，innoDB储存类型支持外键，MYISAMD的储存类型不支持外键
插入的时候 后面括号的数据和前面要插入的字段数量和类型必须是一致的。 如果是字符型 得用 '' 或者""引起来。
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB CRUD操作（一） 主要内容：CRUD操作简介，插入文档，查询文档。 CRUD操作包括创建、读取、更新和删除文档。 创建操作 执行创建或者插入操作可向集合中添加文档。如果集合不存在，插入操作会创建此集合。 MongoDB提供下列方法向集合中插入文档： db.collection.insert() db.collection.insertOne() 3.2版本新增 db.collection.insertMany(
https://developer.salesforce.com/docs/atlas.en-us.202.0.salesforce_large_data_volumes_bp.meta/salesforce_large_data_volumes_bp/ldv_deployments_infrastructure_indexes.htm
前言：全文检索是Elasticsearch提供的强大搜索引擎功能。可以实现对文本数据进行全面的搜索和匹配。全文检索是通过将查询词与文档中的文本内容进行匹配来实现的。
MySQL语法总结 查询相关: 查看数据库： show databases; 查看数据库信息： show create database 数据库名; 查看表信息： show create table 表名; 查看当前数据库版本号： select version(); 查看系统当前时间： select new(); 查看当前用户： select user(); 查看当前所在的数据库： select database(); 查看MySQL数据库状态： status; 查看表的结构
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