sql学习笔记

⑴ sql中EXISTS怎么用

EXISTS在SQL中的作用是：检验查询是否返回数据。

select a.* from tb a where exists(select 1 from tb where name =a.name)返回真假，当 where 后面的条件成立，则列出数据，否则为空。

exists强调的是是否返回结果集，不要求知道返回什么。比如：select name from student where sex = 'm' and mark exists(select 1 from grade where ...)

只要exists引导的子句有结果集返回，那么exists这个条件就算成立了,大家注意返回的字段始终为1

如果改成“select 2 from grade where ...”，那么返回的字段就是2，这个数字没有意义。所以exists子句不在乎返回什么，而是在乎是不是有结果集返回。

(1)sql学习笔记扩展阅读：

Exists 方法描述如果在 Dictionary对象中指定的关键字存在，返回True，若不存在，返回False。

语法object.Exists(key)Exists 方法语法有如下几部分：部分描述Object必需的。始终是一个 Dictionary对象的名字。Key必需的，在 Dictionary对象中搜索的Key值。

exist相当于存在量词：表示集合存在,也就是集合不为空只作用一个集合.

例如 exist P表示P不空时为真; not exist P表示p为空时为真in表示一个标量和一元关系的关系。

例如：s in P表示当s与P中的某个值相等时为真; s not in P 表示s与P中的每一个值都不相等时为真。

exits与not exits

exists(sql 返回结果集为真)

not exists(sql 不返回结果集为真)

如果not exists子查询只有自己本身的查询条件，这样只要子查询中有数据返回，就证明是false，结果在整体执行就无返回值；一旦跟外面的查询关联上，就能准确查出数据。

⑵ sql查询两个字段相同的记录

EXCEL中用VBA连接ACCESS数据库
有如下一张表，要分别查找出所有同名的人、所有同名并且学号也一样的人以及所有同名但不同学号的人。

查询所有同名人员
select * from [18年考试成绩] where [姓名] in (SELECT [姓名] FROM [18年考试成绩] group by [姓名] having count(姓名)>1)
查询结果：

查找所有姓名和学号两个字段都重复的人
select * from [18年考试成绩] where [姓名] in (SELECT [姓名] FROM [18年考试成绩] group by [姓名] having count(姓名)>1) and [学号] in (SELECT [学号] FROM [18年考试成绩] group by [学号] having count(学号)>1)
查询结果：

查找所有姓名重复但学号不重复的人
select * from [18年考试成绩] where [姓名] in (SELECT [姓名] FROM [18年考试成绩] group by [姓名] having count(姓名)>1) and [学号] not in (SELECT [学号] FROM [18年考试成绩] group by [学号] having count(学号)>1)
注意：要把SELECT查询子句配合in或not in 操作符使用，SELECT查询子句只能有一列内容。
查询结果：

其中子句 “SELECT [姓名] FROM [18年考试成绩] group by [姓名] having count(姓名)>1”是显示所有重复的姓名，如果如下：

如果要知道重复出现次数，则可以这样写：
SELECT [姓名],count(姓名) as 出现次数 FROM [18年考试成绩] group by [姓名] having count(姓名)>1
结果如下：

查找唯一记录
group by [姓名]，意思是按姓名分组，having count(姓名)>1 是分组条件，意思是姓名次数出现2次以上的重复内容以姓名进行分组，前面的count(姓名)是对分组以后的姓名统计出现次数。在后面要使用函数条件时应该使用having，而不是使用where
查找唯一值，比如本例的班级中，只有一个“四班”，要把这个四班的所有字段显示出来可以这样：
select * from [18年考试成绩] where 班级 not in (SELECT 班级 FROM [18年考试成绩] group by 班级 having count(班级)>1)
结果：

如果使用“SELECT DISTINCT 班级 FROM [18年考试成绩]”语句查询唯一值，结果将会如下：

DISTINCT 会显示不重复的值，如果有重复的，只显示第一个，所以如果需要显示仅出现一次的值并不适合使用SELECT DISTINCT语句
分组查询语句：
比如要班级为单位，查询每个班的总人数，科目总分，科目平均分等
SELECT [班级],count(姓名) as 班级人数,sum(语文) as 语文总成绩,sum(数学) as 数学总成绩,ROUND(avg(语文),1) as 语文平均分,ROUND(avg(数学),1) as 数学平均分 FROM [18年考试成绩] group by [班级]
查询结果如下：

注意：如果使用函数的字段，不使用AS指定别名，将会自动生成一个字段名，第一列名字Expr1000，第二列名为Expr1001，第三列名为Expr1002，以此类推
如：
SELECT [班级],count(姓名),sum(语文),sum(数学),ROUND(avg(语文),1) ,ROUND(avg(数学),1) FROM [18年考试成绩] group by [班级]
查询结果如下：

如果不指定别名，你将无法清楚在查询结果中知道每一列是干什么的。
如果需要再细分，查询每个班女生总人数和科目平均分，只需要再加一个where条件就可以了
SELECT [班级],count(姓名) as 班级女性人数,ROUND(avg(语文),1) as 语文平均分,ROUND(avg(数学),1) as 数学平均分 FROM [18年考试成绩] where 性别='女' group by [班级]

⑶ 增删改查哪个最重要

关于javaWeb增删改查的简单总结 原创
2020-04-25 13:14:49

走到天涯海角

码龄4年

关注
增删改查中最简单的功能是删除，通过Id来删除单表或者多表都是可以的。

增删改查中最重要的功能是查询，因为不仅仅是单表查询、连表查询需要用到查询，新增前和修改前也要使用到查询。

查询遇到的业务比如：

1.登录：通过查询用户名和密码来找出用户，密码可以重复，但是用户名必须唯一，否则没办法找出单个用户。

(重要) 只要查询的字段是唯一的，都可以通过这个字段来查询出对应的单个对象或者集合。

什么字段是唯一的呢？

如：用户名必须唯一，文件名必须唯一，主键ID必须唯一等等，一时半会想不起来。

新增前，通过查询获得如：下拉框中的数据等

在新增时，通过获取下拉框的值或者输入框的值，就可以保存新增。

新增也会遇到循环插入的情况，如新增角色和修改角色，要循环插入数据到角色菜单关系表中。

循环插入数据的做法，我是用过两种方法，一种方法是使用c3p0，另一种是使用mybatis的foreach标签

修改前，通过查询，获得如：用户的信息，然后放到修改输入框，提高用户的使用体验。

修改时，通过隐藏区的Id，和输入框或者下拉框中的值，来进行保存修改。

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web增删改查数据库实验总结
java
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⑷ 数据分析课程笔记 - 19 - HiveSQL 常用优化技巧

大家好呀，这节课学习 HiveSQL 的常用优化技巧。由于 Hive 主要用来处理非常大的数据，运行过程由于通常要经过 MapRece 的过程，因此不像 MySQL 一样很快出结果。而使用不同方法写出来的 HiveSQL 语句执行效率也是不一样的，因此为了减少等待的时间，提高服务器的运行效率，我们需要在 HiveSQL 的语句上进行一些优化。

本节课的主要内容 ：

引言
1、技巧一：列裁剪和分区裁剪
（1）列裁剪
（2）分区裁剪
2、技巧二：排序技巧——sort by代替order by
3、技巧三：去重技巧——用group by来替换distinct
4、技巧四：聚合技巧——grouping sets、cube、rollup
（1）grouping sets
（2）cube
（3）rollup
5、技巧五：换个思路解题
6、技巧六：union all时可以开启并发执行
7、技巧七：表连接优化
8、技巧八：遵循严格模式

Hive 作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、job 或 I/O 过多、MapRece 分配不合理等等。对 Hive 的调优既包含对HiveSQL 语句本身的优化，也包含 Hive 配置项和 MR 方面的调整。

列裁剪就是在查询时只读取需要的列。当列很多或者数据量很大时，如果select 所有的列或者不指定分区，导致的全表扫描和全分区扫描效率都很低。Hive中与列裁剪优化相关的配置项是 hive.optimize.cp ，默认是 true 。

分区裁剪就是在查询时只读需要的分区。Hive中与分区裁剪优化相关的则是 hive.optimize.pruner ，默认是 true 。

HiveSQL中的 order by 与其他 SQL 语言中的功能一样，就是将结果按某个字段全局排序，这会导致所有map端数据都进入一个 rece 中，在数据量大时可能会长时间计算不完。

如果使用 sort by ，那么就会视情况启动多个 recer 进行排序，并且保证每个 recer 内局部有序。为了控制 map 端数据分配到 rece 的 key，往往还要配合 distribute by 一同使用。如果不加 distribute by 的话，map 端数据就会随机分配给 recer。

这里需要解释一下， distribute by 和 sort by 结合使用是如何相较于 order by 提升运行效率的。

假如我们要对一张很大的用户信息表按照年龄进行分组，优化前的写法是直接 order by age 。使用 distribute by 和 sort by 结合进行优化的时候， sort by 后面还是 age 这个排序字段， distribute by 后面选择一个没有重复值的均匀字段，比如 user_id 。

这样做的原因是，通常用户的年龄分布是不均匀的，比如20岁以下和50岁以上的人非常少，中间几个年龄段的人又非常多，在 Map 阶段就会造成有些任务很大，有些任务很小。那通过 distribute by 一个均匀字段，就可以让系统均匀地进行“分桶”，对每个桶进行排序，最后再组合，这样就能从整体上提升 MapRece 的效率。

取出 user_trade 表中全部支付用户：

原有写法的执行时长：

优化写法的执行时长：

考虑对之前的案例进行优化：

注意： 在极大的数据量（且很多重复值）时，可以先 group by 去重，再 count() 计数，效率高于直接 count(distinct **) 。

如果我们想知道用户的性别分布、城市分布、等级分布，你会怎么写？

通常写法：

缺点 ：要分别写三次SQL，需要执行三次，重复工作，且费时。

那该怎么优化呢？

注意 ：这个聚合结果相当于纵向地堆在一起了（Union all），分类字段用不同列来进行区分，也就是每一行数据都包含 4 列，前三列是分类字段，最后一列是聚合计算的结果。

GROUPING SETS() ：在 group by 查询中，根据不同的维度组合进行聚合，等价于将不同维度的 group by 结果集进行 union all。聚合规则在括号中进行指定。

如果我们想知道用户的性别分布以及每个性别的城市分布，你会怎么写？

那该怎么优化呢？

注意： 第二列为NULL的，就是性别的用户分布，其余有城市的均为每个性别的城市分布。

cube：根据 group by 维度的所有组合进行聚合

注意 ：跑完数据后，整理很关键！！！

rollup：以最左侧的维度为主，进行层级聚合，是cube的子集。

如果我想同时计算出，每个月的支付金额，以及每年的总支付金额，该怎么办？

那应该如何优化呢？

条条大路通罗马，写SQL亦是如此，能达到同样效果的SQL有很多种，要学会思路转换，灵活应用。

来看一个我们之前做过的案例：

有没有别的写法呢？

Hive 中互相没有依赖关系的 job 间是可以并行执行的，最典型的就是
多个子查询union all。在集群资源相对充足的情况下，可以开启并
行执行。参数设置： set hive.exec.parallel=true;

时间对比：

所谓严格模式，就是强制不允许用户执行3种有风险的 HiveSQL 语句，一旦执行会直接报错。

要开启严格模式，需要将参数 hive.mapred.mode 设为 strict 。

好啦，这节课的内容就是这些。以上优化技巧需要大家在平时的练习和使用中有意识地去注意自己的语句，不断改进，就能掌握最优的写法。