复杂查询 视图 视图和表 从SQL的角度来看,视图就是一张表,两者的区别在于是否保存了实际的数据。 子查询和视图 子查询就是一次性的视图(SELECT语句),子查询在SELECT语句执行完毕之后就会消失。 子查询的名称 原则上子查询必须设定名称,设定名称是需要使用AS关键字,有时也可以省略。 标量子查询 标量子查询就是返回单一值的子查询,必须而且只能返回表中某一行的某一列的值。 在WHERE子句中使用标量子查询 如何查询出销售单价高于平均销售单价的商品? 注意:如果子查询返回了多行结果,那么它就不再是标量子查询,而仅仅只是一个普通的子查询,因此不能被用在需要单一输入值的地方。
SQL 复杂查询指的就是子查询。 为什么子查询叫做复杂查询呢?因为子查询相当于查询嵌套查询,因为嵌套导致复杂度几乎可以被无限放大(无限嵌套),因此叫复杂查询。 ,所以摇身一变成为了复杂查询! 所以复杂查询不一定真的复杂,甚至可能写出和普通查询等价的复杂查询,要避免这种无意义的行为。 我们也要借此机会了解为什么子查询可以这么做。 理解查询的本质 当我们查一张表时,数据库认为我们在查什么? 因为复杂查询的真正用法并不在这里。 总结 学会灵活运用父子查询,就掌握了复杂查询了。
复杂查询包括分页、模糊查询、多条件筛选、排序等,满足前端对查询的所有诉求。 Nest 复杂查询,主要使用 repository.findAndCount()方法实现。 假设有一个能分页查询所有用户,可根据用户名进行筛选,并对结果按照更新时间倒序排序的需求,它的 controller 如下: @Post() @Roles(Role.Admin, Role.SuperAdmin const res = await this.userService.pageQuery(dto); return successResult(res); } QueryUserDto是查询参数类型 筛选状态为正常的数据 const queryFilter: any = { status: DATA_STATUS.NORMAL }; if (username) { // 模糊查询 where 主要传入查询条件,是一个对象,对象的 key 是数据库字段,value 是要查询的值,把上面的 queryFilter 合并一下,就是如下这种形式,要查多少个属性都可以。
进行多表连接查询,掌握多表连接查询的连接条件或连接谓词,理解内连接、左连接和右连接的含义并熟练操作。 同时涉及多个表的查询称为连接查询 用来连接两个表的条件称为连接条件或连接谓词 一、 广义笛卡尔积 不带任何连接条件或连接谓词,查询结果行数就是各个表行数的乘积 基本语法: select table1 例:查询所有学生信息和学生选课课程信息 select student.*, course.* from student, course; 可以看出查询结果是student(10条)表和course(7条 三、 自身连接查询 一个表与其自己进行连接,称为表的自身连接,由于在同一个查询中,同一个表出现多次,为了区分必须给表起别名。 DISTINCT关键字去除查询结果中重复记录,distinct必须放在所有查询字段开头,根据其后的字段组合去重,也就是查询的所有字段组成的元祖视为一体,如果有完全相同的多个元祖则只返回一条 格式: Select
Dao类其中有个queryBuilder()方法可以得到builder来构造复杂查询语句。 假设有Person实体,对应数据库t_person表。通过该表来讲下述各种查询方法。 London 2 Bush George Fifth Avenue New York 3 Carter Thomas Changan Street Beijing 4 对应SQL:SELECT * FROM t_person LIMIT 2 OFFSET 2 结果: 3 Carter Thomas Changan Street Beijing 4 t_person GROUP BY City HAVING SUM(id)>4 结果 4 Gates Bill Xuanwumen 10 Beijing countOf 返回查询结果的总数 使用示范:mDao.queryBuilder().countOf() 对应SQL:SELECT COUNT(*) FROM t_person 结果 4 iterator
varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '雇员姓名', `job` varchar(9) DEFAULT NULL COMMENT '雇员职位', `mgr` int(4) | | MARTIN | 1250.00 | 2 | | BLAKE | 2850.00 | 4 | | CLARK | 2450.00 | 4 | | SCOTT | 3000.00 子查询是指嵌入在其他sql语句中的select语句,也叫嵌套查询 单行子查询 返回一行记录的子查询 显示SMITH同一部门的员工 多行子查询 返回多行记录的子查询 in关键字;查询和10号部门的工作岗位相同的雇员的名字 单行子查询是指子查询只返回单列,单行数据;多行子查询是指返回单列多行数据,都是针对单列而言的,而多列子查询则是指查询返回多个列数据的子查询语句 案例:查询和SMITH的部门和岗位完全相同的所有雇员, 这里要用到数据查询的技巧,把一个子查询当做一个临时表使用。
如下图: 原sql查询出来的结果是这样的: ? 这可为难了我了,简单的增删改查左右链接sql语句我还会写,这个稍微复杂一点我就不知道如何下手了。该怎么分组,然后把行增加为列呢? 去找度娘搜的时候,都不知道怎么描述自己的想搜的关键字。
它可以让用户以更简洁和灵活的方式构建数据库查询条件,避免手动编写复杂的 SQL 语句。Example 类是基于 MyBatis 通用 Mapper 和通用分页插件的一部分,旨在简化数据库操作。 使用 Example 类进行复杂条件查询非常方便,可以根据实际需求构建各种复杂的查询条件。 根据具体需求选择不同的方法来设置条件example.createCriteria() .andEqualTo("age", 25) .andGreaterThan("salary", 50000);4、 ,可以以更简洁的方式生成复杂的查询条件,提高代码的可读性和维护性。 使用 Example 可以更方便地进行数据库操作,无需手动编写复杂的 SQL 语句,使开发更加高效。
本文使用到的是oracle数据库scott方案所带的表,scott是oracle数据库自带的方案,使用前请确保其解锁 Oracle合并查询一共有四种方式,分别使用不同的关键字:UNION、UNION ALL 刚好相反 select * from emp where sal>2500 INTERSECT select * from emp where JOB='MANAGER' 将两个结果集的交集检索出来了 4、
SQL> insert into test select * from test; 最后,查询该表,可以看到该表的记录数约为 80 万条。 10246 consistent gets 0 physical reads 0 redo size …… 可以看到,这种方式查询第一页的一致性读有 SQL> select * from ( 2 select rownum rn,t.* from test t 3 where rownum <=50) 4 SQL> select * from ( 2 select rownum rn,t.* from test t 3 where rownum <=10000) 4 SQL> select * from ( 2 select rownum rn,t.* from test t 3 where rownum <=800000) 4
-------------+------------- 衣服 | 2 办公用品 | 2 厨房用具 | 4 -------------+------------- 衣服 | 2 办公用品 | 2 厨房用具 | 4 AS ProductSum2; 执行结果: product_type | cnt_product--------------+------------- 厨房用具 | 4 | 4000 0004 | 菜刀 | 3000 0005 | 高压锅 | 6800 (3 行记录) 4: | 运动T衫 | 4000 厨房用具 | 菜刀 | 3000 厨房用具 | 高压锅 | 6800 (4
常见的批量操作有很多,比如批量查询内容详情,批量发送提醒;批量插入数据、批量更新、批量发送MQ消息等。 不知道,大家想过没有。 为什么要提供批量接口? (4)失败处理 失败该如何处理,也是一个需要考虑的问题 将失败的对象当做返回值返回给上游? 将失败的部分忽略掉?中间有数据失败,需要回滚? 【3】封装复杂度 通常提供批量接口的同学会理直气壮的认为,设置集合 size 限制,最多再给个 page 参数就可以了。 如果有批量的需求,自己去对集合进行分批,自己对分页进行处理呗! 如果下游没有提供自动分批的批量调用方法,可以自己在本系统的外部依赖模块通过编写一个 XXX对应的 XXXXClient 进行二次封装,避免将复杂度再向上游暴露。 【2】 部分失败如何处理? 三、启发 本文希望通过批量接口的编写和使用,让大家意识到封装复杂性的必要性。 希望大家在设计方案或编写代码时,一定要带着“封装复杂度”的思想,尽量将复杂度封装在更底层的位置。
cm on m.contactid = cm.contactid 第一个联接是把一个表与他自身进行连接 这个叫自引用(注意表的别名) 第二个连接得到经理的名字 第三个连接得到雇员的名字 看似很复杂的连接 差别还是有的) join更像是水平的合并数据(添加更多的列),union是垂直的合并数据(添加更多的行) 先看例子:select col2 from table1 union all select col4 from table2 1:select 列表中字段的数量必须相同 2:字段的数据类型必须隐士兼容 3:返回的结果集的标头取自第一个查询 4:默认返回方式是distinct,union alll返回全部的集合 (外部查询和内部查询) 先看个例子 use adventureworks drop table #MinOrderdates select CustomerID, min(OrderDate)as 注意内部查询对外部查询有一个显示的引用 o2.CustomerID = o1.CustomerID 当然外部查询也可以引用内部查询中的列 第二个例子 select c.LastName, ( select
向下遍历子节点并展开; 1.展开过程中动态加载简介summary、书类bookType; 2.book对象上包裹Rank节点,描述book对象在不同排行榜下所处位置(sort); 3.可控制排行榜下的book数目
在JavaScript中可以通过BOM查询html文档中的元素,也就是所谓的在html中获取对象然后对它添加一个函数。 element.getElementsByClassName() 通过元素标签的className在指定元素内部查找元素 但是很多实际情况下,用这三种方法不是很方便,很多时候需要多次调用,就晓得有点麻烦,代码量也有点大,所以这个时候我们就需要将查询函数封装成一个函数 比如如下所示: html结构: 传递的参数如下: var atrr = $(".box .box1 .div1 span"); 然后就是封装函数了。
1、关于对象类型的操作和查询 创建索引,插入数据 PUT /blog { "mappings": { "properties": { "Content":{ "type shanghai" ], "Author.UserName" : [ "mark", "jerry" ] } 所以失去了关联关系之后的搜索,只能按照keyvalue的形式进行搜索,从而返回值,所以这里must查询可以查询到结果 relation" : "eq" }, "max_score" : null, "hits" : [ ] } } 此时结果正确,Nested类型的文档会被保存在两个Lucene文档中,查询时做 join 处理 3.2 通过nested实现类似关系型数据库的join关联条件限制查询 查询文章内容中包含Elasticsearch且作者为mark的记录 GET blog/_search { "
在上一篇教程中,我们通过查询构建器实现了简单的增删改查操作,而日常开发中,往往会涉及到一些更复杂的查询语句,比如连接查询、子查询、排序、分页、聚合查询等等,这一篇教程我们将围绕这些内容展开探讨。 参数分组 除了以上这些常规的 WHERE 查询之外,查询构建器还支持更加复杂的查询语句,考虑下面这个 SQL 语句: select * from posts where id <= 10 or (views > 0 and created_at < '2018-11-28 14:00'); 貌似我们通过前面学到的方法解决不了这个查询语句的构造,所以我们需要引入更复杂的构建方式,那就是引入匿名函数的方式( 这一查询构建方式叫做「参数分组」,在带括号的复杂 WHERE 查询子句中都可以参考这种方式来构建查询语句。 更加复杂的连接条件 有时候,你的连接查询条件可能比较复杂,比如下面这种: select posts.*, users.name, users.email from posts inner join users
在SQL开发中,复杂查询常依赖多层子查询实现聚合计算或排名需求。但子查询嵌套会导致代码臃肿、可读性差,且可能引发性能问题。今天我们将探讨如何用窗口函数优雅替代子查询,提升查询效率和可维护性。 DENSE_RANK() OVER ( PARTITION BY dept_id ORDER BY salary DESC ) AS rankFROM employees;✅ 性能提升点: 子查询方案复杂度 :O(n²) 窗口函数方案复杂度:O(n log n)(排序主导)undefined在10万行数据测试中,执行时间从14.3秒降至0.8秒四、为什么窗口函数更高效? 忽略空值 ❌ 需手动过滤 ✅ IGNORE NULLS 选项 ✅ 同PostgreSQL 兼容性封装示例 多维度钻取分析更适合预计算方案 在实际开发中,建议结合执行计划分析(EXPLAIN ANALYZE)持续调优,让复杂查询既简洁又高效。欢迎在评论区交流你的优化实践!
上次和大家分享了log4cplus控制台实时输出以及全局调用的应用。 为了达到我们的目的,我们可以自己再对日志封装一下,并且可以让日志既能实时输出到文件又可以实时输出到控制台。 程序运行平台:ubuntu qt log4cplus1.2.2 1. 封装Mylog Mylog是一个单例类。 ① 以追加方式输出到文件配置 开始时使能内部输出。 ->_logger.addAppender(SharedAppenderPtr(append_file.get ())); return this->_logger; } ②全局简化调用 封装 define WARN(p) LOG4CPLUS_WARN(Mylog::instance()->getLog(), p) #define ERROR(p) LOG4CPLUS_ERROR
转封装例程 转封装是将一种封装格式转换为另一种封装格式,不涉及编解码操作,转换速度非常快。 ? 5.1 源码 源码修改自 FFmpeg 4.1 自带的例程 remuxing.c。 打开输入 // 1.1 读取文件头,获取封装格式相关信息 if ((ret = avformat_open_input(&ifmt_ctx, in_filename, 0, 0)) < time_base,在avformat_find_stream_info()中可取到每个流中的time_base // 输出:avformat_write_header()会根据输出的封装格式确定每个流的 time_base并写入文件中 // AVPacket.pts和AVPacket.dts的单位是AVStream.time_base,不同的封装格式其AVStream.time_base 不同 // 所以输出文件中,每个packet需要根据输出封装格式重新计算pts和dts av_packet_rescale_ts(&pkt, in_stream->time_base