前段时间用tableau做了可视化大屏，大家有的说说没学过tableau，有的说不会做，但就是觉得很炫。
约束是一种限制，它通过对表的行或列的数据做出限制，来确保表的数据的完整性、唯一性。
作为数据分析师，每天需要花费大量的时间来分析与挖掘数据当中隐藏的信息，发现新的价值，而现在绝大多数公司都是将数据存放在Mysql数据库当中，今天小编来分享25个针对每个数据分析初学者而言都需要掌握的SQL查询语句。
在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询时，会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL（如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中）
当然，是没有必要退出的，因为在其他数据库的时候，还是可以使用show databases;命令查看所有数据库，并使用use 数据库名;直接进入其他数据库
先看看具体有哪些字段： mysql> EXPLAIN SELECT 1; 其实除了以SELECT开头的查询语句，其余的DELETE、INSERT、REPLACE以及UPDATE语句前边都可以加上EXPLAIN这个词儿，用来查看这些语句的执行计划 建两张测试表： CREATE TABLE t1 ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, key1 VARCHAR(100), key2 VARCHAR(100), key3 VARCHAR(100),
下午，我正爽歪歪地喝着咖啡，看着Power BI每秒钟刷新一次，静静等待某个分公司完成本月绩效任务，自动调用Python在钉钉群中发送喜报：
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，从而知道MySQL是 如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈
mysql小结(1) MYSQL索引特性小结
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析查询语句或是结构的性能瓶颈。在select语句之前增加explaion关键字，MySQL会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是执行SQL。
可以把没有索引的表理解为Java中的List，在没有索引的情况下，我们要查找指定的数据，只能遍历这个list，但是随着数据量的逐渐增大，遍历list产生的开销也随之增大。因此我们需要一个无需遍历整个list（ps：无需扫描整张表）就可以找到指定数据的方案，这个方案就是索引。（ps：遍历list可以理解为mysql的全表扫描）
在MySQL中, 我们的数据库通常是存放在数据库服务器中的, 而数据库中又有数据表,数据表中悠悠数据行,最后数据行中有数据列, 整理后我们可以得到如下结构:
使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL语句，从而知道MySQL是如何使用索引来处理你的SQL查询语句以及连接表，可以分析查询语句或是结构的性能瓶颈，帮助我们选择更好的索引和写出更优化的查询语句。（说白了，就是优化SQL的工具）
先执行exlpain语句，EXPLAIN SELECT * from db，执行结果如下：
最近面试过程中问了MySQL的Explain的使用，问了：Explain你最关注哪些字段？
第一种： name就是 personname的别名 第二种 age就是personage的别名 as 英文全称 alias（别名），可以省略 第三种： sex就是personsex的别名
Explain简介 本文主要讲述如何通过 explain 命令获取 select 语句的执行计划，通过 explain 我们可以知道以下信息：表的读取顺序，数据读取操作的类型，哪些索引可以使用，哪些索引实际使用了，表之间的引用，每张表有多少行被优化器查询等信息。 下面是使用 explain 的例子： 在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询时，会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL（如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临
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。
先执行exlpain语句，EXPLAIN SELECT * from film，执行结果如下：
有时候到手的数据基本是固定分隔符分隔的几个文件，需要重里面做一些数据统计，比如去重，计算某一列的和，两个文件的并集等等，如果能够像sql一样操作txt文件就好了，这就是pandas带来的好处
本文主要讲述如何通过 explain 命令获取 select 语句的执行计划，通过 explain 我们可以知道以下信息：表的读取顺序，数据读取操作的类型，哪些索引可以使用，哪些索引实际使用了，表之间的引用，每张表有多少行被优化器查询等信息。
https://my.oschina.net/u/1774673/blog/871912
SQL语句的逻辑处理顺序，指的是SQL语句按照一定的规则，一整条语句应该如何执行，每一个关键字、子句部分在什么时刻执行。
本文作者王良辰，京东中台架构师，擅长分布式系统及高可用、高并发系统架构与设计。曾经为企业开发过多个通用脚手架，推崇以技术手段提升开发效率、约束开发行为。
win:C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0\my.ini
相比较直接使用SQL语句操作数据库,有性能损失. 根据对象的操作转换成SQL语句,根据查询的结果转化成对象, 在映射过程中有性能损失.
上篇博客，我们详细的说明了mysql的索引存储结构，也就是我们的B+tree的变种，是一个带有双向链表的B+tree。那么我今天来详细研究一下，怎么使用索引和怎么查看索引的使用情况。
前一阵在写很多sql及类sql语句，发现自己的记忆力可以说是相当烂了，上午刚查过插入语句怎么写，下午就忘记了需要重新查，，而且隐隐约约的有点强迫症？？只要记得不是特别清晰，就需要去重新查，看，记一遍，十分浪费时间，因此在这里将自己用到的sql语句记下来，方便后续的查找！！
总结：最主要的优化策略还是索引优化和SQL优化，之后就是再调整下Mysql的配置参数，想读写分离、分库分表在系统架构设计的时候就需要确定，后续变更的成本太高。
微风拂面只在瞬间，如若没有对这一刻的思索，往往少许了些对于问题本质的思考、推敲，这一刻的感受，将不会激荡起心灵中对于本质的追寻。而后渐渐得将失去对于任何事物的看法，仅仅在自己的认知圈里面找到所认知的方案，从而忽视了对与更好事物的探索。
对于MySQL，如果一个SQL没有指定order by 列名，此时的查询结果集的数据顺序是不可预期的。
mysql中的NUll是什么 ？ 维基百科是这样说的：空值（Null或NULL）是结构化查询语言中使用的特殊标记，是中对数属性未知或缺失的一种标识，用于指示数据库中不具值。由关系数据库模型的创作者 E.F.科德所引入。SQL空值是用来满足真实关系数据库管理系统（RDBMS）中，支持“缺失信息与不适用的信息”的需求。科德还介绍了在数据库理论中使用小写的希腊字母（ω）符号来表示空值。在 SQL中则是以 NULL 用于标识空值的保留关键字。SQL null是一个状态，而不是一个值。这种用法与大多数编程语言完全不同
给面试官讲一下 MySQL 的逻辑架构，有白板可以把下面的图画一下，图片来源于网络。
升序：按从小到大的顺序排列 (如1、3、5、6、7、9)。 降序：就是按从大到小的顺序排列 (如9、8、6、4、3、1)。
本来村民也是打算写一写基础教程的，但是 B 站 UP 主高新强的系列视频 —— MySQL8零基础入门视频教程 十分照顾初学者，正适合新手村。村民看下来之后觉得很不错，视频内容比较全面，分 P 目录详细，示范操作讲解细致，因此就推荐给大家，但村民也会根据自己的实际需求按照视频的分P标题写一点分享，大家在观看视频的时候可以把村民的教程放在一边进行对照。
原文 http://blog.csdn.net/chhuach2005/article/details/40044863
本文作者：康凯森，来源于：https://blog.bcmeng.com，文章写的非常详细，从各个方面对Kylin和Doris进行了对比。
本文没有什么花里胡哨的东西，也没有广告，更没有长篇大论，只有一如既往的干货，期待大家留言！
mysql查询优化的方法有很多种，explain是工作当中用的比较多的一种检查方式。explain翻译即解释，就是看mysql语句的查询解释计划，从解释计划我们能很清楚的看到解释的语句有没有合理用到索
mysql 作为一个关系型数据库，在国内使用应该是最广泛的。也许你司使用 Oracle、Pg 等等，但是大多数互联网公司，比如我司使用得最多的还是 Mysql，重要性不言而喻。
可以看到“ALLEN”和“SMITH”这两个人的数据重复了，现在要求表中name重复的数据只保留一行，其他的删除。
上一回说到，姜戈的江湖初体验：如何架设服务器，如何回复http请求，如何创建App。这一回，我们要走入糖果庄园。 数据库是一所大庄园，藏着各种宝贝。一个没有数据库的网站，所能提供的功能会非常有限。 为
注意:本文基于mysql5.7进行操作,各个版本的mysql使用Explan会有微小的差异
上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中，我们对比了pandas与SQL常见的一些操作，我们的例子虽然是以MySQL为基础的，但换作其他的数据库软件，也一样适用。工作中除了MySQL，也经常会使用Hive SQL，相比之下，后者有更为强大和丰富的函数。本文将延续上一篇文章的风格和思路，继续对比Pandas与SQL，一方面是对上文的补充，另一方面也继续深入学习一下两种工具。方便起见，本文采用hive环境运行SQL，使用jupyter lab运行pandas。关于hive的安装和配置，我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过，不过仅限于mac版本，供参考，如果你觉得比较困难，可以考虑使用postgreSQL，它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同，界面相似，完全可以用notebook代替，我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别，感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过，可以参考常用Hive函数的学习和总结。
1.预热 css样式多如牛毛，我不可能一个一个去讲，那样好像背字典一样，我相信你们也不喜欢这样的方式。所以，我会在实战中慢慢和你讲解，然后，你记住一些重要的css属性就可以了。关键是，你要学会去查资料，最好的查资料方法，不是那种去W3C School上，一页一页看过去，那样的话不知道要看到什么时候，而是应该去看一些网页的源码，看看他们的网页是怎么做起来的，用了哪些css属性？这里面，肯定有很多css属性你连见都没见过，我的建议是，先大概去猜一下，然后用浏览器的F12调试功能去倒腾倒腾。不需要你对每一个css
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