语法: -- select * from 表名 where 条件; 测试数据: -- 建表语句 create table `student` ( `sid` int(11) primary key auto_increment, `sname` varchar(20) not null, `sex` varchar(10) default null, `isdelete` tinyint(1) default 0 )charset=utf8; -- 插入数据 insert into `stude

目录 1 where 条件查询 between like not in 2 group by 分组 聚合函数:max min sum avg count 3 having 过滤 4 distinct 去重 5 order by 排序 6 limit 限制结果返回数量 7 正则 8 多表查询 子查询 0 准备代码 1 where 条件查询 准备代码在最下面 在使用MySQL select语句时,可以使用 WHERE 子句来指定查询条件,从 FROM 子句的中间结果中选取适当的数据行,达到数据过滤的

最近在做的一个项目需要对mysql数据库中的单个表格进行备份 其中,一部分表格需要进行筛选备份(例如对最近插入的1000条记录进行备份) 思路:java调用系统命令完成备份操作 假设现在有数据库testdb 其中有数据表test_table 备份操作所做的是,把指定的数据库表中的一部分记录生成一个sql备份文件,以供还原操作,文件名使用日期生成. 备份操作 public void backUpTable(String tableName, Integer number) throws Excep

mysql连表操作是先连表还是先查询条件 一.总结 一句话总结: 连表操作时:先根据查询条件和查询字段确定驱动表,确定驱动表之后就可以开始连表操作了,然后再在缓存结果中根据查询条件找符合条件的数据 1.mysql连表中的驱动表如何选择? 在对最终结果集没影响的前提下,优先选择结果集最小的那张表作为驱动表. 2.mysql查询表的时候的预估结果集如何计算? 每行查询字节数 * 预估的行数 = 预估结果集 3.通过where预估结果行数,遵循哪些规则(每行查询字节数 * 预估的行数 = 预估结果集)

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.

筛选条件 比较运算符 等于: = ( 注意!不是 == ) 不等于: != 或 <> 大于: > 大于等于: >= 小于: < 小于等于: <= IS NULL IS NOT NULL 逻辑运算符 与:and 或:or 非:not 其它操作 排序:order by 正序:asc 倒序:desc 例:select * from students order by age desc ; 限制:limit 控制显示m条数据:limit m 从下标为m的行数开始显示n条数据:l

单表: HAVING过滤 二次筛选 只能是group by 之后的字段 1.查询各岗位内包含的员工个数小于2的岗位名.岗位内包含员工名字.个数 select post,group_concat(name),count(1) from employee group by post having  count(1)<2; 2. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名.平均工资 select post,avg(salary) as a from employee group by post havi

参考:pandas筛选出表中满足另一个表所有条件的数据 参考:pandas:匹配两个dataframe 使用 pd.merge 来实现 on 表示查询的 columns,如果都有 id,那么这是很好的区别项,找到 id 相同的进行merge. >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> data1 = { 'one': pd.Series([1,2,3]), 'two': pd.Series([

在两张表连接的时候才会有on的筛选条件,那么on和where的区别是什么呢? 在inner join中是没有区别的,但是在左连接和右连接中,区别就体现出来了,下面以左连接为例: 1.用on的时候,只对右表做筛选条件,而左表不受控制 2.用where的时候,对临时表的组合后的结果进行筛选,所以对左右表都是有作用的. 如下示例:

一.SQL优化 1.优化SQL一般步骤 1.1 查看SQL执行频率 SHOW STATUS LIKE 'Com_%'; Com_select:执行SELECT操作的次数,一次查询累加1.其他类似 以下参数只针对InnoDB存储引擎,累加算法略有不同 Innodb_rows_read:SELECT查询操作插入的行数 Innodb_rows_inserted/updated/deleted:执行INSERT/UPDATE/DELETE操作的行数 通过以上参数,可以了解当前数据库应用是查询为主还是写入

/* Navicat MySQL Data Transfer Source Server : rm-m5e3xn7k26i026e75o.mysql.rds.aliyuncs.com Source Server Version : 50629 Source Host : rm-m5e3xn7k26i026e75o.mysql.rds.aliyuncs.com:3306 Source Database : base Target Server Type : MYSQL Target Server

MySQL多表查询之外键.表连接.子查询.索引 一.外键: 1.什么是外键 2.外键语法 3.外键的条件 4.添加外键 5.删除外键 1.什么是外键: 主键:是唯一标识一条记录,不能有重复的,不允许为空,用来保证数据完整性 外键:是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值,用来和其他表建立联系用的.所以说,如果谈到了外键,一定是至少涉及到两张表.例如下面这两张表: 上面有两张表:部门表(dept).员工表(emp).Id=Dept_id,而Dept_id就是员工表中的外键:因为员工表中的员

MySQL 数据表操作 创建MySQL数据表需要以下信息: -表名: -表字段名: -定义每个表字段: 一.创建数据表 1)mysql> create  table  table_name (column_name  column_type); 2)mysql> create  table  if  not  exists  table_name( 'field_id'  int  unsigent  auto_increment, 'field_titile'  varchar(100) 

视图是表表达式的一种,所以它也是虚拟表.对视图操作的时候会通过语句动态的从表中临时获取数据. 1.创建.修改视图 CREATE [OR REPLACE] [ALGORITHM = {UNDEFINED | MERGE | TEMPTABLE}] VIEW [IF NOT EXISTS] view_name [(column_list)] AS select_statement [WITH [CASCADED | LOCAL] CHECK OPTION] ALTER [ALGORITHM = {U

一 补充一些杂碎的知识 1 插入数据: create table 新表名(字段 数据类型[约束条间]...) select 字段... from 旧表名 create table 新表名(字段 数据类型[约束条件]...) select 字段 as 别名 from 旧表名 [where 条件]: as 起一个别名,起别名时,默认有as 所以可以不用加as 就可以起别名. mysql> create table t1(id int primary key auto_increment, -> n

一.数据类型 常用的数据类型如下: 整数:int,bit 小数:decimal 字符串:varchar,char 日期时间: date, time, datetime 枚举类型(enum) 特别说明的类型如下: decimal表示浮点数,如 decimal(5, 2) 表示共存5位数,小数占 2 位. char表示固定长度的字符串,如char(3),如果填充'ab'时会补一个空格为'ab '. varchar表示可变长度的字符串,如varchar(3),填充'ab'时就会存储'ab' 对于图片.

0.背景: 需要对一个千万行数据的表新增字段,具体操作: a.dump 数据 b.delete 数据 c.alter 表 MySQL  版本为5.5,alter表时MySQL会锁表:表行数虽多,当数据较少,每行数据平均2KB. 1.dump 数据 注意: 默认会锁表,需要增加参数 --skip-opt -q 单个dump文件太大需要调整配置: max_allowed_packet(单次最大传输量) -w 后可添加dump 筛选条件 mysqldump --skip-opt -q -uroot -

阅读目录 一 SELECT语句关键字的定义顺序 二 SELECT语句关键字的执行顺序 三 准备表和数据 四 准备SQL逻辑查询测试语句 五 执行顺序分析 一 SELECT语句关键字的定义顺序 SELECT DISTINCT <select_list> FROM <left_table> <join_type> JOIN <right_table> ON <join_condition> WHERE <where_condition>

python 3 mysql 单表查询 1.准备表 company.employee 员工id id int 姓名 emp_name varchar 性别 sex enum 年龄 age int 入职日期 hire_date date 岗位 post varchar 职位描述 post_comment varchar 薪水 salary double 办公室 office int 部门编号 depart_id int #创建表 create table employee( id int not

python3 mysql 多表查询 一.准备表 创建二张表: company.employee company.department #建表 create table department( id int, name varchar(20) ); create table employee( id int primary key auto_increment, name varchar(20), sex enum('male','female') not null default 'male'

语法执行顺序 from >>>从那张表 where >>> 全局的筛选条件 group by>>> 必须是用在where 之后一组就是为了接下来我们的查询进一步缩小范围 缩小到具体的分组如select * from techer inner join course on tescher.tid=course.teacher_id group_by curse_id 连表之后以课程表中的course_id 字段进行再次分组 可以 为我们进行其条件的查询提