Hive是一种基于Hadoop的数据仓库软件，可以将结构化数据文件映射为一张数据库表，并提供了类SQL查询接口，使得用户可以使用SQL类语言来查询数据。Hive可以处理包括文本、CSV、JSON、ORC和Parquet等格式的数据文件，支持数据的导入、导出、转换等操作。Hive可以在Hadoop集群上运行，利用Hadoop的分布式计算能力，可以处理大规模的数据集。
TDSQL-C MySQL 版（TDSQL-C for MySQL）是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势，为用户提供具备高弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。TDSQL-C MySQL 版100%兼容 MySQL 5.7、8.0。实现超百万级 QPS 的高吞吐，最高 PB 级智能存储，保障数据安全可靠。TDSQL-C MySQL 版采用存储和计算分离的架构，所有计算节点共享一份数据，提供秒级的配置升降级、秒级的故障恢复，单节点可支持百万级 QPS，自动维护数据和备份，最高以GB/秒的速度并行回档。TDSQL-C MySQL 版既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征，又具有开源云数据库简单开放、高效迭代的优势。TDSQL-C MySQL 版引擎完全兼容原生 MySQL，您可以在不修改应用程序任何代码和配置的情况下，将 MySQL 数据库迁移至 TDSQL-C MySQL 版引擎。
首先熟悉一下数据库相关专业名词, 比如DB、 DBMS和SQL,这些概念常常让人傻傻分不清楚。
Mysql 初始化数据库 使用sql数据脚本，以sql为后缀的文件，然后在dos窗口使用以下代码即可 source sql文件的路径 Mysql查询数据库 在dos窗口当中输入以下代码即可查询所有数据库的名称 show databases; 进入指定数据库进行操作 在dos窗口当中输入以下代码可以进入指定的数据库 use 数据库名; 查看当前数据库当中的表 在dos窗口当中输入以下代码可以查看当前数据库的所有 的表名称 show tables; 删除当前数据库 代码如下 drop database 数据库
前言 本来是想一个个关卡讲下去，后来自己测试了一下，发现第二、三、四这三关跟第一关，起始原理是一样的，只不过是单引号，双引号，带不带括号的区别，只要我们带入的语句能够把sql查询语句完美闭合并且执行我
本篇文章主要介绍如何实现一个SQL查询器来应用的业务当中，同时结合具体的案例来介绍SQL询器的实践过程。
假设你在阅读一本包含数万页的巨幅小说，这就像数据库中的大型结果集。显然，你不可能立刻记住这本书的所有内容。这就像你的程序不可能一次性把大型结果集加载到内存中。那么，你怎么做呢？你可能会使用一个书签（游标）来追踪你当前阅读到了哪一页。
译者：SQL Libs一直也没看到有人写过比较完整的指南，只有作者在自己的博客上帖了一些tip和一些视频，偶然看到一篇文章在写这个，便拿过来翻一下，以作参考，原文较长，分成几个部分。 简介 结构化查询语言，也叫做SQL，从根本上说是一种处理数据库的编程语言。对于初学者，数据库仅仅是在客户端和服务端进行数据存储。SQL通过结构化查询，关系，面向对象编程等等来管理数据库。编程极客们总是搞出许多这样类型的软件，像MySQL，MS SQL ,Oracle以及Postgresql。现在有一些程序能让我们有能力通过结构
数据库优化: 1.可以在单个SQL语句，整个应用程序，单个数据库服务器或多个联网数据库服务器的级别进行优化 2.数据库性能取决于数据库级别的几个因素，例如表，查询和配置设置 3.在数据库级别进行优化,在硬件级别进行优化,平衡可移植性和性能 4.合适的结构,合适的数据类型;执行频繁更新的应用程序大量表(少列);分析大量数据的应用程序少量表(多列);选择合适的存储引擎和索引; 5.压缩适用于InnoDB表的各种工作负载，以及只读MyISAM表 6.选择合适的锁定策略;InnoDB存储引擎可以处理大多数锁定问题 7.配置的主要内存区域是InnoDB缓冲池和MyISAM密钥缓存。 8.优化select语句,这方面技巧同样适用于其他带where的delete语句等,在where子句的列上设置索引;索引对于引用多个列如join和外键尤其重要
PorxySQL 作为使用MYSQL的一种中间件，为什么是目前比较流行的中间件之一，个人总结有以下几点。
在MySQL中，我们经常需要操作数据库中的数据。有时我们需要获取表中的倒数第二个记录。这个需求看似简单，但是如果不知道正确的SQL查询语句，可能会浪费很多时间。
【SQL刷题系列】：leetcode183 Customers Who Never Order
前面几篇分别介绍了安装，可视化软件，数据库简介以及字段类型和约束，本篇文章开始正式开始查询语句的讲解。
因为业务层操作内存，MySQL操作磁盘，数据库永远是最先达到性能瓶颈，我们不能把过多的逻辑操作放在数据库上，逻辑操作应该在业务层做。
其中： (@i:=@i+1)代表定义一个变量，每次增加1，整体业务就是查询表数据同时根据sales_performance倒序后赋予排名。
这里简单介绍一下mysql数据库，mysql数据库是一款关系型数据库，所谓关系型数据库就是以二维表的形式存储数据，使用行和列方便我们对数据的增删改查。
最近在刷LeetCode中数据库题目时，有一道排名题目，用了6种写法分别代表6种SQL思维来实现，想想也算是有趣。
window安装可能要依赖它的子系统才方便安装，或者换成其他的压测工具例如JMeter。
在MySQL中我们通常会采用limit来进行翻页查询，比如limit(0,10)表示列出第一页的10条数据，limit(10,10)表示列出第二页。
在MySQL中我们通常会采用limit来进行翻页查询，比如limit(0,10)表示列出第一页的10条数据，limit(10,10)表示列出第二页。但是，当limit遇到order by的时候，可能会出现翻到第二页的时候，竟然又出现了第一页的记录。
Mybatis框架之所以能够简化数据库操作，是因为他内部的映射机制，通过自动映射，进行数据的封装，我们只要符合映射规则，就可以快速高效的完成SQL操作的实现。既然MybatisPlus是基于Mybatis的增强工具，所以也具有这样的映射规则。
我们知道，缓存的设计思想在RDBMS数据库中无处不在，就拿号称2500w行代码，bug堆积如山的Oracle数据库来说，SQL的执行计划可以缓存在library cache中避免再次执行相同SQL发生硬解析（语法分析->语义分析->生成执行计划），SQL执行结果缓存在RESULT CACHE内存组件中，有效的将物理IO转化成逻辑IO，提高SQL执行效率。
https://mariadb.com/kb/en/filesort-with-small-limit-optimization/
使用 DESC 关键字可以实现按照 column_to_sort 列的降序（从大到小）排序。
本文通过两个微型项目，从安装到实践介绍ubuntu下MySQL的简单操作，话不多说直接上代码：
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，目前属于Oracle公司。
最近在工作中，我们遇到了一个需求，甲方要求直接从数据库导出一个业务模块中所有使用中的工单信息。为了实现这一目标，我编写了一条SQL查询语句，并请求DBA协助导出数据。尽管工单数量并不多，只有3000多条，但每个工单都包含了大量的信息。DBA进行了多次导出操作，不幸的是，每次尝试导出都导致了操作平台的卡顿和无响应。
1、两个同样结构的语句一个没有用到索引的问题： 查1到20号的就不用索引，查1到5号的就用索引，为什么呢？不稳定？ mysql> explain select * from test where f_submit_time between '2009-09-01' and '2009-09-20' \G; *************************** 1. row *************************** id: 1
JPA(Java Persistence API)是Java的持久化API，用于对象的持久化。它是一个非常强大的ORM持久化的解决方案，免去了使用JDBCTemplate 开发的编写脚本工作。JPA通过简单约定好接口方法的规则自动生成相应的 JPQL 语句，然后映射成 POJO 对象。
数据库SQL概述SQL语句分类数据定义语言：简称DDL(Data Definition Language)，用来定义数据库对象：数据库，表，列等。关键字：create，alter，drop等 数据操作语言：简称DML(Data Manipulation Language)，用来对数据库中表的记录进行更新。关键字：insert，delete，update等数据控制语言：简称DCL(Data Control Language)，用来定义数据库的访问权限和安全级别，及创建用户。数据查询语言：简称DQL(Data
SQL语句中，聚合函数在统计业务数据结果时起到了重要作用，比如计算每个业务地区的业务总数、每个班级的学生平均分以及每个分类的最大值等。然而，今天我将介绍窗口函数，与聚合函数相比，它们也是一组函数，但在使用方法和适用场景上有所不同。在本章节中，我将重点介绍窗口函数中的RANK和DENSE_RANK函数，以及它们在排名和筛选方面的应用场景。这些窗口函数可以帮助我们更灵活地处理数据并获得所需的结果，需要注意的是，目前主流的数据库对窗口函数的最低需求版本如下：
最近在学习scrapy redis，在复习redis的同时打算把mysql和mongodb也复习一下，本篇为mysql篇，实例比较简单，学习sql还是要动手实操记的比较牢。
索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 在MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的。MyISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引，MEMORY/HEAP存储引擎支持HASH和BTREE索引。
MySQL 8.0中引入了三个索引方面的新特性，暂且将其称为“索引三剑客”。前面我们已经学习了三剑客之一的函数索引，现在我们来见识一下另外两剑客 - 降序索引和不可见索引。
全文搜索（FTS）是搜索引擎用于在数据库中查找结果的技术。您可以使用它来为商店、搜索引擎、报纸等网站上的搜索结果提供支持。
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。
在公司实习的时候，导师分配了SQL慢查询优化的任务，任务是这样的：每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法，或者新增索引。
在MySQL中，执行计划是优化器根据查询语句生成的一种重要的数据结构，它描述了如何通过组合底层操作实现查询的逻辑。当我们编写一条SQL语句时，MySQL会自动对其进行优化，并生成最优的执行计划以实现更快的查询速度。
数据导入： 把系统文件的内容存储到数据库服务器的表里。 命令格式： LOAD DATA INFILE “目录名/文件名” INTO TABLE 库.表名 FIELDS TERMINATED BY “分隔符” LINES TERMINATED BY “\n”; 把系统文件/etc/passwd的内容存储到userdb库下的user表里。 （/etc/passwd的内容格式：root:x:uid:gid:root:/root:/bin/bash） ＞create database userdb;
Python是一种非常流行的编程语言，因为它易于学习、使用，并且具有广泛的应用领域。在数据库编程方面，Python可以很容易地与各种数据库进行交互，其中包括MySQL数据库。
但是，MySQL实际执行查询的顺序与书写顺序不同。MySQL优化器会根据内部算法和数据统计信息来决定最佳的执行顺序。以下是MySQL查询语句各个子句的实际执行顺序：
alter table gametop800 add primary key(id);
有一天看到了一个开发同学提的问题，感觉蛮有意思，就稍花了些时间总结了下，问题描述如下：
简单的说，数据库就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的，我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据。更简单的形象理解，数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样，区别只是存放的东西不同。
在模型查询API不够用的情况下，你可以使用原始的sql语句。django提供两种方法使用原始sql进行查询：一种是使用Manager.raw()方法，进行原始查询并返回模型实例；另一种是完全避开模型层，直接执行自定义的sql语句。
SQL（Structured Query Language）是一种用于管理关系型数据库的强大编程语言。它提供了各种命令和语句，用于执行各种操作，包括数据查询、插入、更新和删除。本文将深入探讨SQL查询语言（DQL），它是SQL语言的一个重要组成部分，用于从数据库中检索数据。
一、MySQL查询 1. 聚合函数 ① 统计 * 语法 count(需要统计的字段) * 注意 所有聚合函数都会自动跳过 null，解决方案 count(ifnull(字段，0));或count(*) * 示例 select count(*) from student; ② 最大值 * 语法 max(字段) * 示例 select max(math) from student; ③ 最小
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