以下是对Oracle中的基本查询过滤排序示例进行了详细的分析介绍,需要的朋友可以参考下 基本查询: 复制代码 代码如下: --查询所有员工的信息 select * from emp; --设置行宽 set linesize 120; --设置列宽为四个数字的宽度 col empno for 9999; --设置列宽,a
以下是对Oracle中的基本查询过滤排序示例进行了详细的分析介绍,需要的朋友可以参考下
基本查询:
复制代码 代码如下:
--查询所有员工的信息
select * from emp;
--设置行宽
set linesize 120;
--设置列宽为四个数字的宽度
col empno for 9999;
--设置列宽,a表示字符串共八位长度
col ename for a8
--设置pageSize每页显示30条记录
set pagesize 30;
--sql中支持算数表达式,注意:如果一个表达式中含有空值,则整个表达式为空
select empno,ename,sal,sal*12,comm,sal*12+comm from emp;
--使用滤空函数如果comm为空将以0代替
select empno,ename,sal,sal*12,comm,sal*12+nvl(comm,0) from emp;
--使用别名的三种方式,别名中有无双引号的区别:带双引号的可以包含空格和特殊字符,不带双引号的则不能
select empno as "员工编号",ename "姓名",sal 月薪,comm,sal*12+nvl(comm,0)年收入 from emp;
--关于disctinct,相同记录只取一次
select distinct deptno from emp;
--当disctinct跟多个值时,当deptno和job均一样时,才认为是相同记录
select distinct deptno,job from emp;
--连接符的使用
select ename ||'的薪水是'||sal from emp;
注意:
SQL 语言大小写不敏感。
SQL 可以写在一行或者多行
关键字不能被缩写也不能分行
各子句一般要分行写。
使用缩进提高语句的可读性。
过滤和排序
复制代码 代码如下:
--查询系统参数
select * from v$nls_parameters;
--修改日期格式
alter session set NLS_DATE_FORMAT='yyyy-mm-dd';
--隐士方式转换日期,会影响性能
select * from emp where hiredate='1981-11-17';
--显示方式转换日期
select * from emp where hiredate=to_date('1981-11-17','yyyy-mm-dd');
--比较运算符,查询工资大于1000,小于2000的员工,between and含边界
select * from emp where sal>=1000 and sal
select * from emp where sal between 1000 and 2000;
--in: 在集合中,查询10号部门和20号部门的员工
select * from emp where deptno=10 or deptno=20;
select * from emp where deptno in (10,20);
--模糊查询:查询名字以S打头的员工
select * from emp where ename like 'S%';
--查询名字有四个字的员工,,要求四个下划线
select * from emp where ename like '____';
--查询姓名中含义下划线的员工,_下划线为特殊字符需要转义,escape 声明转义
select * from emp where ename like '%_%' escape '';
--查询奖金不为空的员工
select * from emp where comm is not null;
--查询员工信息,按照月薪排序
select * from emp order by sal;
--a命令:追加命令,将上边改为降序排序
a desc
--查询员工信息,按照年薪排序
select empno,ename,sal,sal*12 from emp order by sal*12;
--order by后面可以跟别名
select empno,ename,sal,sal*12 年薪 from emp order by 年薪;
--order by后面可以跟序号
select empno,ename,sal,sal*12 from emp order by 4;
--order by作用于多列,先按照第一列排序;然后按照第二列排
select * from emp order by deptno,sal;
--order by作用于多列,降序需要每列均有desc
select * from emp order by deptno desc,sal desc
--将空值排到最后
select * from emp order by comm desc nulls last;
--屏蔽/开启反馈信息
set feedback off/set feedback on
排序的规则 :
可以按照select语句中的列名排序
可以按照别名列名排序
可以按照select语句中的列名的顺序值排序
如果要按照多列进行排序,则规则是先按照第一列排序,如果相同,则按照第二列排序;以此类推

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessnessnessnessnessnistandistributiondistributingdataacrossmultiplenodes.itesthendbenginefordatareplication andfaulttolerance、保証highavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement、data、ssqlnodes、carefulmonitoringringandpe

MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

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