可以在查询时给字段赋别名,但是需要注意以下:*的位置要在最前面,放在其他地方都会出错.这种写法同名覆盖的字段还在,然后在*的后面加上别名字段,已经可以满足所有需求了 SELECT *,r.id as rid,u.id as uid FROM remarks_tblogs as r left join user_tblogs as u on r.userId=u.id ORDER BY r.id desc P.S.  一段thinkphp数据库查询代码,注意各种别名的使用 $remarks = M

错误示范: var projectSubmitInfos = (from project in db.T_PM_Project join member in db.T_PM_Member on project.ProjectID equals member.ProjectID join user in db.T_Sys_UserInfo on member.UserID equals user.UserID join task in taskSummary on new {member.User

from VS in m2db.Inf_VehicleSale join RS1 in m2db.His_RecSale on new { VS.vehicleCode, auctionCode=VS.AuctionCode } equals new { RS1.vehicleCode, RS1.auctionCode }

文章转自:http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/p/slowquery2.html 写在前面的话: 之前曾说过"不要求每个人一定理解 联表查询(join/left join/inner join等)时的mysql运算过程",但对于字段选择性差意味着什么,组合索引字段顺序意味着什么,要求每个人必须了解: 重复上一次的话:把mysql客户端(如SQLyog,如HeidiSQL)放在桌面上,时不时拿出来 explain 一把,这是一种美德! 确保亲手查过S

前几天做BI Tabular表格模型的时候,数据中心核对数据发现模型展现数据比实际数据要多,经过核查之后,发现原来我是一个不经意,在做数据选取的时候,inner join的字段CITY_NAME_CN选取错误. 首先对比事实表和我数据源选取的数据量差异:正常(8080945条记录) SELECT count(YYYYMMDD) 我的数据源sql:选取(8110909条记录) SELECT [GUID] ,[YYYYMMDD] ,[BRAND] ,[BRAND_GROUP] ,[MODEL] ,[

目录 自定义只读 自定义只写 序列化覆盖字段 二次封装Response 数据库关系分析 断外键关联关系 ORM操作外键关系 ORM四种关联关系 基表 系列化类其他配置(了解) 十大接口 BaseSerializer初始化方法 十大接口序列化总结 单查群查 单增群增 单删群删 单整体改/群整体改 单局部改/群局部改 群增群改配置 十大接口小结 字段提供就校验,不提供拉到 DjangoORM内置优化机制:一次最多查21条数据 models.py response.py serializers.py

layui是一个前端框架,提供了许多前端的组件等,layui的详情自己官网地址:https://www.layui.com/doc/去查看 下面说一下最近用layui遇到的问题和解决方式: 问题:近期做项目时候遇到一个需要将odoo的日期字段,用一个日期范围去代替. 解决方式:layui提供了日期范围选择的组件,直接去layui官网找到相关案例,然后在本地定义组件去替换日期字段,详细如下: 1.前端视图 在字段中新增widget属性,用自定义的layui组件覆盖原xml字段视图 <field n

覆盖索引又可以称为索引覆盖. 解释一: 就是select的数据列只用从索引中就能够取得,不必从数据表中读取,换句话说查询列要被所使用的索引覆盖. 解释二: 索引是高效找到行的一个方法,当能通过检索索引就可以读取想要的数据,那就不需要再到数据表中读取行了.如果一个索引包含了(或覆盖了)满足查询语句中字段与条件的数据就叫做覆盖索引. 解释三: 是非聚集组合索引的一种形式,它包括在查询里的Select.Join和Where子句用到的所有列(即建立索引的字段正好是覆盖查询语句[select子句]与查询条

覆盖索引又可以称为索引覆盖. 解释一: 就是select的数据列只用从索引中就能够取得,不必从数据表中读取,换句话说查询列要被所使用的索引覆盖. 解释二: 索引是高效找到行的一个方法,当能通过检索索引就可以读取想要的数据,那就不需要再到数据表中读取行了.如果一个索引包含了(或覆盖了)满足查询语句中字段与条件的数据就叫做覆盖索引. 解释三: 是非聚集组合索引的一种形式,它包括在查询里的Select.Join和Where子句用到的所有列(即建立索引的字段正好是覆盖查询语句[select子句]与查询条

MyISAM Myisam是Mysql的默认存储引擎,当create创建新表时,未指定新表的存储引擎时,默认使用Myisam. 它不支持事务,也不支持外键,尤其是访问速度快,对事务完整性没有要求或者以SELECT.INSERT为主的应用基本都可以使用这个引擎来创建表. myisam只支持表级锁. 支持FULLTEXT类型的索引 DELETE 表时,是一行一行的删除 myisam在磁盘存储上有三个文件,每个文件名以表名开头,扩展名指出文件类型. .frm 用于存储表的定义 .MYD 用于存放数据

前言 上周新系统改版上线,上线第二天就出现了较多的线上慢sql查询,紧接着dba 给出了定位及解决方案,这里较多的是使用延迟关联去优化. 而我对于这个延迟关联也是第一次听说(o(╥﹏╥)o),所以今天一定要学习并产出一篇学习笔记.(^▽^) 回表 我们都知道InnoDB采用的B+ tree来实现索引的,索引又分为主键索引(聚簇索引)和普通索引(二级索引). 那么我们就来看下基于主键索引和普通索引的查询有什么区别? 如果语句是select * from T where ID=500,即主键查询方式

1.id select查询的序列号,包含一组数字,表示查询中执行select子句或操作表的顺序 三种情况: (1)id相同,执行顺序由上至下 id相同,执行顺序由上至下 此例中 先执行where 后的第一条语句 t1.id = t2.id 通过 t1.id 关联 t2.id . 而 t2.id 的结果建立在 t2.id=t3.id 的基础之上. (2)id不同,如果是子查询,id的序号会递增,id值越大优先级越高,越先被执行 id不同,如果是子查询,id的序号会递增,id值越大优先级越高,越先被

项目查询列表,需要新关联一张表,于是就让组下小伙更改了下sql语句,当再次进入列表查询时查询时间一下子就翻倍.那小伙找了半天没找原因. 于是我就打开代码查看,关联的一张表数据非常多,用的left join xxx表,再一看只用到新表的两个字段,于是修改如下 left join (select 字段A,字段B from xxx表) on.......  速度顿时提升 很多情况下都喜欢直接join 数据量小可能没有影响,数据一旦多就直接影响查询的效率

两表join在业务开发中是经常用到,了解了大数据join的原理,对于开发有很大的好处. 1.reduce side join reduce side join是一种简单的join的方法,具体思想如下: 顾名思义就在reduce进行join, 在map阶段,map同时读取两文件file1,file2,为了区分key/value需要对两文件进行打标签,比如:tag=0 表示file1 tag=1 表示file2, map阶段主要的任务就是对不同的数据打上不同的标签. 在reduce阶段,reduce

Join 的实现原理 在MySQL 中,只有一种Join 算法,也就是Nested Loop Join,没有其他很多数据库所提供的Hash Join,也没有Sort Merge Join.顾名思义,Nested Loop Join 实际上就是通过驱动表的结果集作为循环基础数据,然后一条一条的通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据,然后合并结果.如果还有第三个参与Join,则再通过前两个表的Join 结果集作为循环基础数据,再一次通过循环查询条件到第三个表中查询数据,如此往复. 下面

连接方式 连接类型 个人总结 阐述(生成两个集合的约束笛卡儿积) INNER    JOIN 内连接 关联相同的(用于查找关联的信息) FROM C AS c INNER JOIN D AS d ON c.xx = d.xx 前面的查询表达式将 ON 条件为 true 的每一个左侧集合元素与其右侧集合的配对元素组合起来. 如果未指定 ON 条件,则 INNER JOIN 退化为 CROSS JOIN. LEFT     JOIN 左连接 左面全保留(可以用来查找左面多余的,右面为NULL) FR

原文:SQL Server Join方式 0.参考文献 Microsoft SQL Server企业级平台管理实践 看懂SqlServer查询计划 1.测试数据准备 参考:Sql Server中的表访问方式Table Scan, Index Scan, Index Seek 这篇博客中的实验数据准备.这两篇博客使用了相同的实验数据. 2.SQL Server中的三种Join方式 在Sql Server中,每一个join命令,在内部执行时,都会采用三种更具体的join方式来运行.这三种join的方

一. JOIN算法1.1. JOIN 语法 mysql> select * from t4; +---+------+ | a | b | +---+------+ | | 11 | | | 50 | +---+------+ rows in set (0.00 sec) mysql> select * from t5; +------+------+ | a | b | +------+------+ | +------+------+ row in set (0.00 sec) -- --

一简介:参考了几位师兄,尤其是M哥大神的博客,让我恍然大悟,赶紧记录下二 原理: mysql的三种算法 1 Simple Nested-Loop Join 将驱动表/外部表的结果集作为循环基础数据,然后循环从该结果集每次一条获取数据作为下一个表的过滤条件查询数据,然后合并结果.如果有多表join,则将前面的表的结果集作为循环数据,取到每行再到联接的下一个表中循环匹配,获取结果集返回给客户端. 注意点:单条记录一条一条进行 比如C 表有N条记录去匹配D表 M 条记录那么要执行 NXM次,如果多表j

在Spring Data JPA 中,新增和更新操作都是用save()的方式进行,JPA是通过什么方法来知道我们是要进行insert还是update呢? 经过测试,JPA对程序调用的save()方法判断是updata或者insert操作的依据是看实体对象的主键是否被赋值. JPA首先会通过主键去查询数据库中是否已经有该ID,如果未查到,那么就执行insert方法,相反如果查到就会执行update方法. 关于更新部分字段: JPA只能判断出是执行insert还是update,它不能判断出我们是否更

ES6.0以后,索引的type只能有一个,使得父子结构变的不那么清晰,毕竟对于java开发者来说,index->db,type->table的结构比较容易理解. 按照官方的说明,之前一个索引有多个type,如果有一个相同的字段在不同的type中出现,在ES底层其实是按照一个field来做lucene索引的,这很具有迷惑性,容易造成误解.所以6.0以后,所有的字段都在索引的_doc[默认type]中集中定义.假设索引中会有parent和child两个类型的文档,那么可能parent引用了abcd