include包含头文件的语句中,双引号和尖括号的区别   #include <>格式:引用标准库头文件,编译器从标准库目录开始搜索 #incluce ""格式:引用非标准库的头文件,编译器从用户的工作目录开始搜索   预处理器发现 #include 指令后,就会寻找后跟的文件名并把这个文件的内容包含到当前文件中.被包含文件中的文本将替换源代码文件中的#include指令,就像你把被包含文件中的全部内容键入到源文件中的这个位置一样.  #include 指令有两种使用形式 …

一.where和on的区别 数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户.  在使用left jion时,on和where条件的区别如下:   1.on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录.   2.where条件是在临时表生成好后,再对临时表进行过滤的条件.这时已经没有left join的含义(必须返回左边表的记录)了,条件不为真的就全部过滤掉.   假设有两张表: 表1:tab1 id size…

大纲:on是在生成连接表的起作用,where是生成连接表之后对连接表再进行过滤 当使用left join时,无论on的条件是否满足,都会返回左表的所有记录,对于满足的条件的记录,两个表对应的记录会连接起来,对于不满足条件的记录,那右表字段全部是null: 当使用right join时,类似,只不过是全部返回右表的所有记录 当使用inner join时,功能与where完全相同. 案例实践: 数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户. 在使用…

总结一下自己经常用到的python中的if语句同时判断多个条件的不同方法,假设有: x, y, z = 0, 1, 0 方法一,多个逻辑运算符一起使用,这也是最常用的写法: if x == 1 or y == 1 or z == 1: print('passed') if x or y or z: print('passed' 方法二,使用成员操作符in,比较Pythonic的一种用法: if 1 in (x, y, z): print('passed') 方法三,使用any或则all函数: i…

select * from 表名 where 列名 = ? and DATEDIFF(hh,时间列,'2016-08-22 15:05:59.000')<9…

SELECT DISTINCT c.uid, count( 1 ) AS zongji, count( if( task_type = 'mobile', true, NULL ) ) AS mobile, count( if( task_type = 'computer', true, NULL ) ) AS computer FROM keke_witkey_task_work AS c WHERE c.op_status >0 AND c.free_price >3 AND c.work…

insert into tableName values(........) insert tableName (字段名1,字段名2,...)values(......)看语句结构就知道区别了 .insert into 是直接对应表所有字段,values里必须包含所有字段.insert是指定字段对应,values里只要对应指定的字段. 你是指的INSERT INTO TABLE VALUES('','',...) 和INSERT TABLE (栏位1,栏位2...)VALUES ('','',.…

有些人看到题目,瞬间觉得楼主也太弱了吧,这种问题也要拿出来写,这种问题 随便会点sql 的人基本都会 Union   是会删除冗余数据 Union ALL 不会删除冗余数据 将所有的结果都展现给用户 好吧,这是二者的主要差别,对于一般人来说,知道这个也就足够了.如果较真的话,其实里边有很多细节,比如Union 如果删除冗余数据的话,那么请问最后保留的展示的数据时来源于未删除冗余的结果集中的第一条还是最后一条还是中间某一条.好吧,其实这个我也不清楚,不过感觉用处不大,此处忽略. 此处 我只是写下我…

逗号结尾:   禁止输出换行反斜杠结尾:强制输出换行 >>> print ('A','B') #用一个逗号结尾就可以禁止输出换行 A B >>> print ('A' \ 'B') #反斜杠结尾强制输出换行,否则就会报错 SyntaxError: unexpected character after line continuation character >>> print ('A' \ #反斜杠表示下一行在逻辑上是本行的后续内容 ' B' ) A B…

在上一篇文章中,我和你介绍了 join 语句的两种算法,分别是 Index Nested-Loop Join(NLJ) 和 Block Nested-Loop Join(BNL). 我们发现在使用 NLJ 算法的时候,其实效果还是不错的,比通过应用层拆分成多个语句然后再拼接查询结果更方便,而且性能也不会差. 但是,BNL 算法在大表 join 的时候性能就差多了,比较次数等于两个表参与 join 的行数的乘积,很消耗 CPU 资源. 当然了,这两个算法都还有继续优化的空间,我们今天就来聊聊这个话…