聚合函数查询 可以使用以下方法 QueryWrapper queryWrapper = new QueryWrapper<>(); queryWrapper.select(" IFNULL( max(percent),0) as maxPercent"); Map<String, Integer> map = getMap(queryWrapper); return map.get("maxPercent"); 只查询指定字段(只查询三个字段

测试数据:create table test1 as select * from dba_objects where rownum<=10000;--10000条记录create table test2 as select * from dba_objects;--13438条记录 分析执行计划:SQL1:SQL> select * 2 from test 3 where object_id = 4 (select max(object_id) 5 from test1 6 where tes

软件实施面试系列文章第二弹,MySQL和Oracle联合查询以及聚合函数的面试总结.放眼望去全是MySQL,就不能来点Oracle吗?之前面过不少公司,也做过不少笔试题,现在已经很少做笔试题了.你肚子有多少墨水,有经验的面试官一问基本上就知道个大概了.趁着还有点微薄的记忆,就彻底分享出来啦. 系列文章已收录至github仓库: https://github.com/cnwangk/SQL-study 前言 那个用心作题图,用脚写文档的就是我龙腾万里sky啦. 如果不想自己去新建示例,也想找一个完

认识数据库备份和事务日志备份 数据库备份与日志备份是数据库维护的日常工作,备份的目的是在于当数据库出现故障或者遭到破坏时可以根据备份的数据库及事务日志文件还原到最近的时间点将损失降到最低点. 数据库备份 数据库备份可以手动备份和语句备份 手动备份数据库 1.鼠标右键选择你要进行备份的数据库-任务-备份,可以在常规选项页面你可以选择备份类型是进行完整数据库备份还是差异数据库备份 2.点击添加选项,选择数据库文件的存放路径注意文件名记得加后缀.bak,便于恢复时的查找 数据库还原 右键数据库-还原数

一.子查询 子查询:把一条查询语句,当做值来使用子句的查询结果必须是一列子句可以返回多行数据,但必须是一列 子句返回的值为一个值的时候: 例如: 我只知道c026这个编号,我要查询比这个车价格低的全部车辆信息select *from car where price<(select price from car where code='c026')   --先执行括号内返回一个值,再执行外边.此时括号内返回的是一个值的时候 若子句返回的是一列值而不是一个值的时候: 例如: 查询油耗与c016相等的

使用is null 的时候 要确保 查询的列 可以为空! null:  01.标识  空值  02.不是0,也不是空串""  03.只能出现在定义 允许为null的字段  04.只能使用is  null 或者is not null 进行比较! 通配符_ 一个字符% 任意长度字符[ ] 括号中所制定范围内的一个字符[^] 不在括号中所指定范围内的一个字符 模糊查询like 好像,包含is (not) 是(否)= 拥有beween 1 and 2 范围查询(1-2)in 完全匹配查询or

***********模糊查询*********/ 关键字: like (!!!!字符串类型) in (,,)  匹配()内的某个具体值(括号里可以写多个值) between... and.. 在某两个值的区间范围中(前后都包括,小的写前面,大的写后面) **********通配符********/ 1.%  任意个数的任意字符 示例: LIKE 'CO%'    可取值CONST.COKE等Cd等  2._  匹配一个任意字符 示例: LIKE 'C_'      可取值CS. 3.[] 匹配

1.模糊查询 like % 表示多个任意字符 _ 表示任意一个字符 例如:查询黄姓同学 select * from student where name '黄%' select * from student where name '黄_' 2. 范围查询 in 表示在一个非连续的范围内 select id from student where id in (1,2,3) 优先级由高到低的顺序为:小括号,not, 比较运算符 ,逻辑运算符 and 比 or 先运算, 同时出现并希望先算 or ,需

连接查询 inner join,用的最多,表示多张表一一对应 聚合函数 操作行数据,进行合并 sum.avg.count.max.min 开窗函数 将合并的数据分布到原表的每一行,相当于多出来了一列,这一列可能是sum求和的数.或者avg平均数的值 也可以与排名函数一起使用 分组功能 对某一列进行分组,也就是对数据进行压缩 分组关键字经常与聚合函数搭配使用,计算每一组的合并后的数值 group by 之后如果是多个,标识的多个列的值一样的分成一个组 联合查询 将多个查询结果合并成一个结果集,但是

在之前的查询都需要对查询的关机中进行“精确”.“完整”完整的输入才能查询相应的结果, 但在实际开发过程中,通常需要考虑用户可能不知道“精确”.“完整”的关键字, 那么就需要提供一种不太严格的查询方式,即模糊查询,只需要输入大概的部分内容就能完成查询. 一.模糊查询 .使用LIKE关键字 语法:SELECT <字段列表|*> FROM 表名 [WHERE 字段名 LIKE %关键字%]; 说明:通配符_(表示任意0到1个字符).%(表示任意的0到多个字符) 举例:SELECT * FROM tb

-- 数据的准备 -- 创建一个数据库 create database python_test charset=utf8; -- 使用一个数据库 use python_test; -- 显示使用的当前数据是哪个? select database(); -- 创建一个数据表 -- students表 create table students( id int unsigned primary key auto_increment not null, name ) default '', age ,

概述 相信我们经常会遇到这样的场景:想要了解双十一天猫购买化妆品的人员中平均消费额度是多少(这可能有利于对商品价格区间的定位):或者不同年龄段的化妆品消费占比是多少(这可能有助于对商品备货量的预估). 这个时候就要用到分组查询,分组查询的目的是为了把数据分成多个逻辑组(购买化妆品的人员是一个组,不同年龄段购买化妆品的人员也是组),并对每个组进行聚合计算的过程:. 分组查询的语法格式如下: 1 select cname, group_fun,... from tname [where condit

今日内容概要 es的查询 Elasticsearch之排序查询 Elasticsearch之分页查询 Elasticsearch之布尔查询 Elasticsearch之查询结果过滤 Elasticsearch之高亮查询 Elasticsearch之聚合函数 Python操作es 内容详细 1.es的查询 1.1 准备数据 # 准备数据 PUT lqz/_doc/1 { "name":"顾老二", "age":30, "from"

1.in关键字.in的效率高于or. in (value1,value2,...) 或者not in (value1,value2,...) 2.between ... and ... between value1 and value2或者not between value1 and value2 3.like,“%”匹配任意多个字符,“_”匹配一个字符. 4.查询空值.空值表示数据未知.不适用. 1>is null: 2>is not null: 5.order by. 支持单列排序,也支持

1.order by 默认按升序排列(asc/desc),多字段排序 order by 字段 排序方式,字段2 排序方式,..: 在分组排序中,排序是对分组后的结果进行排序,而不是在组中进行排序. select * from stu order by score desc,name asc;//优先score ,然后name排序 2.limit 在语句表示,截取记录的条数.一般和order by 配合使用(大数据下Limit使用) limit[offset][N] offset: 偏移量   N

--exists 结合 if else 以及 where 条件来使用判断是否有数据满足条件 select * from Class where Name like '%[1-3]班' if (not exists(select * from Class where len(Name)>=5)) select '满足条件' else select '不满足条件' --in not in 用来做范围判断 select * from Student where ClassId in(select Id

随着组织产生的数据爆炸性增长,从GB到TB,从TB到PB,传统的数据库已经无法通过垂直扩展来管理如此之大数据.传统方法存储和处理数据的成本将会随着数据量增长而显著增加.这使得很多组织都在寻找一种经济的解决方案,比如NoSQL数据库,它提供了所需的数据存储和处理能力.扩展性和成本效率.NoSQL数据库不使用SQL作为查询语言.这种数据库有多种不同的类型,比如文档结构存储.键值结构存储.图结构.对象数据库等等. 我们在本文中使用的NoSQL是MongoDB,它是一种开源的文档数据库系统,开发语言为C

首先初始化表和数据 create table t_student(   Id INT,   Name varchar(),   Score int,   ClassId INT ); insert into t_student values (,,); insert into t_student values (,,); insert into t_student values (,,); insert into t_student values (,,); insert into t_stud

在MongoDB中实现聚合函数 随着组织产生的数据爆炸性增长,从GB到TB,从TB到PB,传统的数据库已经无法通过垂直扩展来管理如此之大数据.传统方法存储和处理数据的成本将会随着数据量增长而显著增加.这使得很多组织都在寻找一种经济的解决方案,比如NoSQL数据库,它提供了所需的数据存储和处理能力.扩展性和成本效率.NoSQL数据库不使用SQL作为查询语言.这种数据库有多种不同的类型,比如文档结构存储.键值结构存储.图结构.对象数据库等等. 我们在本文中使用的NoSQL是MongoDB,它是一种开

0 图书相关表关系建立 1.5个表 2.书籍表,作者表,作者详情表(垂直分表),出版社表,书籍和作者表(多对多关系) 一对一 多对多 本质都是一对多 外键关系 3.一对一的关系,关联字段可以写在任意一方 4.一对多的关系,关联字段写在多的一方 5.多对多的关系,必须建立第三张表(orm中,可以用一个字段表示,这个字段可以写在任意一方) 6 把表关系同步到数据库中 -python manage.py makemigrations # 在migrations文件夹下记录一下 -python mana