上篇说过SQLyog中的计算合适数据类型的功能,现在说下Navicat格式化SQL和逆格式化SQL 啥也不说了,一看图,一目了然,Beautify SQL(格式化,即变成最美的语句)和Minify SQL(逆格式化,即变成最段的语句)

1.透视转换 透视数据(pivoting)是一种把数据从行的状态旋转为列的状态的处理,在这个过程中可能须要对值进行聚合. 每个透视转换将涉及三个逻辑处理阶段,每个阶段都有相关的元素:分组阶段处理相关的分组或行元素,扩展(spreading)阶段处理相关的扩展或列元素,聚合阶段处理相关的聚合元素和聚合函数.例子中的分组元素是empid,扩展元素为custid,聚合函数为SUM(),聚合元素为qty. (1)使用标准SQL进行透视转换 SELECT empid, SUM(CASE WHEN cust

Plugins 摘一段来自MyBatis官方文档的文字. MyBatis允许你在某一点拦截已映射语句执行的调用.默认情况下,MyBatis允许使用插件来拦截方法调用 Executor(update.query.flushStatements.commint.rollback.getTransaction.close.isClosed) ParameterHandler(getParameterObject.setParameters) ResultSetHandler(handleResultS

Plugins 摘一段来自MyBatis官方文档的文字. MyBatis允许你在某一点拦截已映射语句执行的调用.默认情况下,MyBatis允许使用插件来拦截方法调用: Executor(update.query.flushStatements.commint.rollback.getTransaction.close.isClosed) ParameterHandler(getParameterObject.setParameters) ResultSetHandler(handleResult

前几天一直练习PIVOT透视,还实现了动态透视的存过程<动态透视表>https://www.cnblogs.com/insus/p/10888277.html 今天练习MS SQL Server逆透视的功能. 首先准备一些可以逆透视的数据: IF OBJECT_ID('tempdb.dbo.#Part_summary') IS NOT NULL DROP TABLE #Part_summary CREATE TABLE #Part_summary ( ), ,), ,), ,), ,), ,)

SQL Server2012 T-SQL基础教程--读书笔记(5-7章) SqlServer T-SQL 示例数据库:点我 Chapter 05 表表达式 5.1 派生表 5.1.1 分配列别名 5.1.2 使用参数 5.1.3 嵌套 5.1.4 多个引用 5.2 公用表表达式 5.2.1 分别列别名 5.2.2 使用参数 5.2.3 定义多个CTE 5.2.4 CTE的多次引用 5.2.5 递归CTE 5.3 视图 5.3.1 视图和ORDER BY 子句 5.3.2 视图选项 5.4 内嵌表

打印SQL的执行时间,我们可以实现mybatis官方我们提供的接口org.apache.ibatis.plugin.Interceptor,我们可以拦截的类有多个Executor,StatementHandler,ParameterHandler等,第一次写拦截的时候选择了Executor,但是我发现有些SQL拦截了之后是找不到具体的参数并填充到SQL中(原因是在我们拦截了之后框架又做了一次拦截,导致我们拦截的不是最终的SQL),所以我最后查阅了mybatis源码,捋清楚了SQL的执行流程,我选

索引: 一.SQL Server的体系结构 二.查询 三.表表达式 四.集合运算 五.透视.逆透视及分组 六.数据修改 七.事务和并发 八.可编程对象 五.透视.逆透视及分组 5.1 透视 所谓透视(Pivoting)就是把数据从行的状态旋转为列的状态的处理.其处理步骤为: 相信很多人在笔试或面试的时候被问到如何通过SQL实现行转列或列转行的问题,可能很多人当时懵逼了,没关系,下面我们通过例子来理解. (1)准备数据 --1.0准备数据 USE tempdb; IF OBJECT_ID('dbo

利用binlog日志恢复数据库误操作数据 在人工手动进行一些数据库写操作的时候(比方说数据修改),尤其是一些不可控的批量更新或删除,通常都建议备份后操作.不过不怕万一,就怕一万,有备无患总是好的.在线上或者测试环境误操作导致数据被删除或者更新后,想要恢复,一般有两种方法. 方法一.利用最近的全量备份+增量binlog备份,恢复到误操作之前的状态,但是随着数据量的增大,binlog的增多,恢复起来很费时.方法二.如果binlog的格式为row,那么就可以将binlog解析出来生成反向的原始SQL

在人工手动进行一些数据库写操作的时候(比方说数据订正),尤其是一些不可控的批量更新或删除,通常都建议备份后操作.不过不怕万一,就怕一万,有备无患总是好的.在线上或者测试环境误操作导致数据被删除或者更新后,想要恢复,一般有两种方法. 方法一.利用最近的全量备份+增量binlog备份,恢复到误操作之前的状态,但是随着数据量的增大,binlog的增多,恢复起来很费时.方法二.如果binlog的格式为row,那么就可以将binlog解析出来生成反向的原始SQL 以下是利用方法二写的一个python脚本b

#=================================================================== # pom.xml中添加引用 # <!-- https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java --> # <dependency> # <groupId>mysql</groupId> # <artifactId>mysql-connec

前言 可以说mysql的多数特性都是围绕日志文件实现,而其中最重要的有以下三种 redo 日志 undo 日志 binlog 日志 关注公众号,一起交流:微信搜一搜: 潜行前行 1 redo日志 innodb 为了提高磁盘I/O读写性能,存在一个 buffer pool 的内存空间,数据页读入会缓存到 buffer pool,事务的提交则实时更新到 buffer pool,而不实时同步到磁盘(innodb 是按 16KB 一页同步的,一事务可涉及多个数据页,实时同步会造成浪费,随机I/O).事务

1 myisam 和 innodb 引擎的区别 innodb 支持事务,外键,myisam 不支持 innodb 支持 mvcc ,myisam 不支持 innodb 支持表锁.行锁,myisam 仅支持表锁 innodb 必须有主键,myisam 不需要 2 mysql有几种锁 按锁粒度划分有三种:表锁.页锁.行锁 加锁机制:可分为 悲观锁和乐观锁 兼容性:意向所 和 排他锁 实现:记录锁.gap锁.next-key锁.插入意向锁 3 事务和锁 update.delete.insert 无论是

原文:SQL点滴19-T-SQL中的透视和逆透视 透视 今天抽一点时间来看看透视和逆透视语句,简单的说就是行列转换.假设一个销售表中存放着产品号,产品折扣,产品价格三个列,每一种产品号可能有多种折扣,每一种折扣只对应一个产品价格.下面贴出建表语句和插入数据语句. ) 首先来看一条查询语句 order by ProductID,UnitPriceDiscount 这条语句查询每一种产品针对每一种折扣的价钱总和,查询结果如下图1 图1 从图中我们可以看出771号产品有4种折扣,747号产品有2种折扣

概述 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY CustId ORDER BY ID DESC) https://www.jb51.net/article/75533.htm 开窗函数 SELECT empid, ordermonth, val, SUM(val) OVER(PARTITION BY empid ORDER BY ordermonth ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS runval FRO

项目中有一个业务需求是:默认载入15条历史记录(按时间顺序从早到晚). 以下是我构造的sql逻辑,mark一下,亲測可行. SELECT * FROM (SELECT *FROM group_chatmsg_v WHERE ((group_Id=46 AND send_user_id=28 AND receive_user_id=70) OR (group_Id=46 AND receive_user_id=28 AND STATUS=1)) AND is_delete =0 ORDER BY

恢复SQL Server被误删除的数据 <恢复SQL Server被误删除的数据(再扩展)> 地址:http://www.cnblogs.com/lyhabc/p/4620764.html 曾经想实现Log Explorer for SQL Server的功能,利用ldf里面的日志来还原误删除的数据 这里有一篇文章做到了,不过似乎不是所有的数据类型都支持 以下为译文:http://raresql.com/2011/10/22/how-to-recover-deleted-data-from-s

你真的会玩SQL吗?系列目录 你真的会玩SQL吗?之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗?和平大使 内连接.外连接 你真的会玩SQL吗?三范式.数据完整性 你真的会玩SQL吗?查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗?让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗?EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗?无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗?Case也疯狂 你真的会玩SQL吗?表表达式,排名函数 你真的会玩SQL吗?简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗?你所不知道的 数据聚合

LINQ to SQL语句(1)之Where 适用场景:实现过滤,查询等功能. 说明:与SQL命令中的Where作用相似,都是起到范围限定也就是过滤作用的,而判断条件就是它后面所接的子句.Where操作包括3种形式,分别为简单形式.关系条件形式.First()形式.下面分别用实例举例下: 1.简单形式: 例如:使用where筛选在伦敦的客户 var q = from c in db.Customers where c.City == "London" select c; 再如:筛选19

SQL ORDER BY 子句   ORDER BY 语句用于对结果集进行排序. ORDER BY 语句 ORDER BY 语句用于根据指定的列对结果集进行排序. ORDER BY 语句默认按照升序对记录进行排序. 如果您希望按照降序对记录进行排序,可以使用 DESC 关键字. 原始的表 (用在例子中的): Orders 表: Company OrderNumber IBM 3532 W3School 2356 Apple 4698 W3School 6953 实例 1 以字母顺序显示公司名称: