我们都知道SQL中适用case when then来转化数据库中的信息 比如  select (case sex when 0 then '男' else '女' end) AS sex  from studentInfo 那么在集合函数中它有什么用呢 ? 假设数据库有一张表名为student的表. 如果现在要你根据这张表,查出江西省男女个数,广东省男生个数,浙江省男女个数 怎么写SQL语句? 答案是: select sex , count ( case province when '广东省'

从多表连接后的select count(*)看待SQL优化 一朋友问我,以下这SQL能直接改写成select count(*) from a吗? SELECT COUNT(*) FROM a LEFT JOIN b ON a.a1 = b.b1 LEFT JOIN c ON b.b1 = c.c1 废话不多说,直接上实验. 1. 准备数据 创建测试表a,b,c,并插入数据,a有重复数据,b是唯一数据,c是唯一数据,d有重复数据. 1) 创建a表 create table a (a1 int);

1.概述 hash join是一种数据库在进行多表连接时的处理算法,对于多表连接还有两种比较常用的方式:sort merge-join 和 nested loop. 为了比较清楚的介绍hash join的使用场景以及为何要引入这样一种连接算法,这里也会顺带简单介绍一下上面提到的两种join方式. 连接方式是一个什么样的概念,或者说我们为何要有而且有好几种,对于不太了解数据库的人来讲可能这些是开头的疑惑.简单来讲,我们将数据存在不同的表中,而不同的表有着它们自身的表结构,不同表之间可以是有关联的,

Atitit 数据存储的数据表连接attilax总结 1.1. 三种物理连接运算符:嵌套循环连接.合并连接以及哈希连接1 1.2. a.嵌套循环连接(nested loops join)1 1.3. b.合并连接(merge join)3 1.4. c.哈希连接(hash join) 4 1.5. 所以这三种算法,没有谁好谁坏,只有合适的场景应用合适的连接算法,这样才能发挥它自身的长处,而恰巧这些就是我们要掌握的技能.6 1.6. 这三种连接算法我们也可以显示的指定,loop merger ha

执行路径:ORACLE的这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用:我们发现,单表数据的统计比多表统计的速度完全是两个概念.单表统计可能只要0.02秒,但是2张表联合统计就可能要几十表了.这是因为ORACLE只对简单的表提供高速缓冲(cache buffering) ,这个功能并不适用于多表连接查询..数据库管理员必须在init.ora中为这个区域设置合适的参数,当这个内存区域越大,就可以保留更多的语句,当然被共享的可能性也就越大了. 当你向ORACLE提交一个SQL语句,ORACL

多表连接查询 # 返回的是两张表的乘积 SELECT * FROM tb_emp,tb_dept SELECT COUNT(*) FROM tb_emp,tb_dept # 标准写法,每个数据库都能这么写 SELECT * FROM tb_emp CROSS JOIN tb_dept # 内连接 只列出这些连接表中与连接条件相匹配的数据行 SELECT * FROM tb_emp e,tb_dept d WHERE e.NAME = d.NAME SELECT * FROM tb_emp INN

一.表连接-JOIN 1. 自连接实例 查询类型相同的订单信息. SELECT O1 .*,O2.* FROM T_Order O1 JOIN T_Order O2 ON O1 .FTypeId= O2.FTypeId AND O1.FID <O2. FId 二.子查询 子查询允许将sql语句查询结果作为结果集供其他语句使用.子查询可以简化复杂sql,但是使用不当会造成性能问题. 1.INSERT子查询 INSERT...SELECT....可以将SELECT查询结果导入到另外一个表中,并且可以

五.表连接 当数据表中存在许多重复的冗余信息时,就要考虑将这些信息建在另一张新表中,在新表中为原表设置好外键,在进行数据查询的时候,就要使用到连接了,表连接就好像两根线,线的两端分别连接两张表的不同字段上,将两个字段进行关联.表连接分为内连接(inner join).交叉连接.自连接和外连接等. 1.内连接,语法  inner join table_name on condition ,table_name被关联的表名,condition关联条件. 例如:有两张表,T_Customer保存着客户

上一篇里面我们实现了单表查询和top N查询,这一篇我们来讲述如何实现多表连接和group by分组. 一.多表连接 多表连接的时间是数据库一个非常耗时的操作,因为连接的时间复杂度是M*N(M,N是要连接的表的记录数),如果不对进行优化,连接的产生的临时表可能非常大,需要写入磁盘,分多趟进行处理. 1.双表等值join 我们看这样一个连接sql: select PS_AVAILQTY,PS_SUPPLYCOST,S_NAME from SUPPLIER,PARTSUPP ; 可以把这个sql理解

版权归作者所有,任何形式转载请联系作者.作者:petanne(来自豆瓣)来源:https://www.douban.com/note/301166150/ 1.多表连接查询:感觉django太NX了.  class A(models.Model):    name = models.CharField(u'名称')  class B(models.Model):    aa = models.ForeignKey(A)B.objects.filter(aa__name__contains='se

使用一个简单的例子,说明他们之间的区别 使用的表:[Sales.Orders]订单表和[Sales.Customers]客户表,和上一篇博客的表相同 业务要求:查询出 : 所有的用户 在 2012-10-10 16:44:51.000订单数量 通常筛选条件都会添加到连接外面 where 里面,例如: select c.custid,count(o.orderid) from [Sales.Customers] c left join [Sales.Orders] o on c.custid=o.

1.首先我们来先看一个简单的例子: 有[Sales.Orders]订单表和[Sales.Customers]顾客表,表的机构如下 业务要求:筛选  来自“按时打算”国家的用户以及所下的订单数 select o.custid,COUNT(*) as '订单数' from [Sales.Orders] o inner join [Sales.Customers] c on o.custid=c.custid where c.country='按时打算' group by o.custid; 这样简单

join多表连接和group by分组 上一篇里面我们实现了单表查询和top N查询,这一篇我们来讲述如何实现多表连接和group by分组. 一.多表连接 多表连接的时间是数据库一个非常耗时的操作,因为连接的时间复杂度是M*N(M,N是要连接的表的记录数),如果不对进行优化,连接的产生的临时表可能非常大,需要写入磁盘,分多趟进行处理. 1.双表等值join 我们看这样一个连接sql: select PS_AVAILQTY,PS_SUPPLYCOST,S_NAME from SUPPLIER,P

有好多时候,我们常听别人说大表在前,小表在后,包括现在好多百度出来的靠前的答案都有说数据库是从右到左加载的,所以from语句最后关联的那张表会先被处理.如果三表交叉,就选择交叉表来作为基础表.等等一些结论,但是这些真的正确么?我就回家做了一个小的验证,来看一看到底是怎么一回事.(博主作实验用的是Oracle,但是不代表只是Oracle是这样的原理,现在大部分的关系型数据库都是一样的) 首先我们来执行一下以下的sql语句,来看一下执行计划.看一看到底是怎么样的. drop table tab_bi

相关文章:EF查询百万级数据的性能测试--单表查询 一.起因  上次做的是EF百万级数据的单表查询,总结了一下,在200w以下的数据量的情况(Sql Server 2012),EF是可以使用,但是由于查询条件过于简单,且是单表查询,EF只是负责生成Sql语句,对于一些简单的查询,生成Sql语句的时间可以基本忽略,所以不仅没有发挥出EF的优势,而且这样的性能瓶颈基本可以说是和数据库完全有关的,这个锅数据库得背(数据库:怪我了).鉴于实际项目中多是多表的连接查询,还有其他复杂的查询,一向本着求真务实

Mybatis多表连接 我们在学习Hibernate的时候,如果表涉及到两张的话,那么我们是在映射文件中使用<set>..<many-to-one>等标签将其的映射属性关联起来的-那么在我们Mybatis中又怎么做呢??? 先来回顾一下我们SQL99的语法: 一)内连接(等值连接):查询客户姓名,订单编号,订单价格 --------------------------------------------------- select c.name,o.isbn,o.price fro

需求:一个SQL执行特别慢,无法返回结果,需要进行优化,最终返回结果即可. 一.SQL分析 二.尝试执行,观测执行计划 三.修改SQL 四.问题总结 一.SQL分析 )SQL文本,执行时间,执行用户 用户brjljk sql执行时间,2935分钟 sql_text select c.hphm, c.ccdjrq, c.clpp1, c.clxh, c.zt, c.syr, c.wfsj, c.wfxw, c.dsr, c.xxly, c.syq, c.wfsj1, d.wfnr, e.dlmc,

1.多表连接查询:当我知道这点的时候顿时觉得django太NX了.   class A(models.Model):     name = models.CharField(u'名称')   class B(models.Model):     aa = models.ForeignKey(A) B.objects.filter(aa__name__contains='searchtitle') 1.5 我叫它反向查询,后来插入记录1.5,当我知道的时候瞬间就觉得django太太太NX了.  

转了一部分.稍后再修改. 三种多表Join的算法: 一． NESTED LOOP: 对于被连接的数据子集较小的情况,嵌套循环连接是个较好的选择.在嵌套循环中,内表被外表驱动,外表返回的每一行都要在内表中检索找到与它匹配的行,因此整个查询返回的结果集不能太大(大于1 万不适合),要把返回子集较小表的作为外表(CBO 默认外表是驱动表),而且在内表的连接字段上一定要有索引.当然也可以用ORDERED 提示来改变CBO默认的驱动表,使用USE_NL(table_name1 table_name2)可是

1.多表连接查询:当我知道这点的时候顿时觉得django太NX了.  class A(models.Model):    name = models.CharField(u'名称')  class B(models.Model):    aa = models.ForeignKey(A)B.objects.filter(aa__name__contains='searchtitle') 1.5 我叫它反向查询,后来插入记录1.5,当我知道的时候瞬间就觉得django太太太NX了.  class

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