聊技术 | SQL和SQL之间细微的差异

22 2023-08 聊技术 | SQL和SQL之间细微的差异 SQL和SQL之间大差不差，但是恰好就是差得这么些小玩意，看起来简单，真的搞起来就让人头秃了~简单聊一下MySQL、PostgreSQL 和SQL Server之间差得那么一点点东西。 这里总结一些差异： 1.创建表时自增主键的语法差异 MySQL：AUTO_INCREMENT CREATE TABLE students ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY TABLE students ( id INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), age INT ); 2.字符串连接的语法差异 Server通过ISNULL函数 select isnull(age,0) from student; 遇到过&被坑过的问题就这么多，真的是不做对比不知道，一做对比就发现差异点还是很多的。

7-2 寻找大富翁

7-2 寻找大富翁 分数 25 全屏浏览题目 切换布局 作者 陈越 单位 浙江大学 胡润研究院的调查显示，截至2017年底，中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人。

18 | 为啥SQL逻辑相同，性能差异大

果你的 SQL 语句条件用的是 where t_modified='2018-7-1’的话，引擎就会按照上面绿色箭头的路线，快速定位到 t_modified='2018-7-1’需要的结果。 为了能够用上索引的快速定位能力，我们就要把 SQL 语句改成基于字段本身的范围查询。按照下面这个写法，优化器就能按照我们预期的，用上 t_modified 索引的快速定位能力了。 比如，对于 select * from tradelog where id + 1 = 10000 这个 SQL 语句，这个加 1 操作并不会改变有序性，但是 MySQL 优化器还是不能用 id 索引快速定位到 所以，需要你在写 SQL 语句的时候，手动改写成 where id = 10000 -1 才可以。 第三种：隐式字符编码转换 连表，字符集不一样也会不走索引。

PTA 7-2 符号配对（20 分）

7-2 符号配对（20 分） 请编写程序检查C语言源程序中下列符号是否配对：/*与*/、(与)、[与]、{与}。 输入格式: 输入为一个C语言源程序。

Oracle 与 MySQL 的差异分析（4）：SQL写法

Oracle 与 MySQL 的差异分析（4）：SQL写法 1 常量查询 1.1 Oracle select 7*8from dual; 1.2 MySQL MySQL 中没有DUAL表，查询一个常量时可以不用

7-2 树种统计 (20 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102924532 7-2 树种统计 (20 分) 随着卫星成像技术的应用，自然资源研究机构可以识别每一棵树的种类

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

7-2 到底有多二

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96301355 7-2 到底有多二 一个整数“犯二的程度”定义为该数字中包含2的个数与其位数的比值

PawSQL智能SQL解析器，轻松应对 MySQL 与 SQL Server 语法差异

PawSQL最新版本现已全面支持SQL Server特有语法，为数据库开发人员和管理员提供更順滑的SQL优化体验。 本文将详细介绍SQL Server与MySQL之间的主要语法差异，以及PawSQL如何通过增强解析能力解决这些差异带来的挑战。 一、SQL语法差异概览 特性 SQL Server MySQL 1. AUTO_INCREMENT 来定义自增字段： CREATE TABLE Users (ID INT AUTO_INCREMENT, Name VARCHAR(50)); PawSQL 的解析器能够轻松识别两者的差异 Users.DepartmentID = Departments.ID SET Users.Name = Departments.DepartmentName; PawSQL 的解析器能够识别两者的差异 总结 PawSQL 的 SQL 解析器通过全面支持 SQL Server 特有的语法，支持了PawSQL对SQL Server 数据库的SQL优化、SQL审核和性能巡检。

PTA 7-2 方阵循环右移

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

Oracle-awrddrpt.sql比较两个AWR差异报告

概述 示例 以oracle用户登录到数据库主机执行脚本 查看报告 概述 awrddrpt.sql脚本位于$ORACLE_HOME/rdbms/admin目录中。 awrddrpt.sql脚本比较两个时间段的AWR报告。 这个脚本的交互部分最重要的就是需要输入要进行对比的两个awr报告的begin snap_id与end snap_id 一旦收集到四个快照号码，awrddrpt.sql脚本将创建两个AWR报告，然后比较这两个报告 awrddrpt.sql脚本对于比较两个经过时间段内的性能非常有用。 脚本 SQL> @?

Flink SQL vs Spark SQL：深度解析Catalyst优化器与代码生成的核心差异

无论是Flink还是Spark，它们的SQL模块均内置了基于Catalyst的优化器，但在具体实现和适用场景上存在显著差异。 这种差异使得两者在不同工作负载下可能表现出不同的性能特征。 其架构思想不仅影响了后续许多大数据系统设计，也为理解 Flink 在 SQL 优化方面的技术选型与差异提供了重要基础。 核心对比：Flink vs Spark Catalyst优化器差异分析 架构设计差异 Flink和Spark的Catalyst优化器在架构设计上存在显著差异，主要体现在处理模型与执行引擎的耦合方式上。 这些差异直接影响两者在不同业务场景中的适用性。

PTA 7-2 列车调度（25 分）

7-2 列车调度（25 分） 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 两端分别是一条入口（Entrance）轨道和一条出口（Exit）轨道，它们之间有N条平行的轨道。

7-2 歌唱比赛计分 (15分)

7-2 歌唱比赛计分 (15分) 设有10名歌手(编号为1-10)参加歌咏比赛，另有6名评委打分，每位歌手的得分从键盘输入，计算出每位歌手的最终得分(扣除一个最高分和一个最低分后的平均分)，最后按最终得分由高到低的顺序输出每位歌手的编号及最终得分

7-2 冒泡法排序 (30分)

7-2 冒泡法排序 (30分) 将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。

7-2 冒泡法排序 (30分)

将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。通过一遍扫描，则最后一个元素必定是最大的元素。然后用同样的方法对前N−1个元素进行第二遍扫描。依此类推，最后只需处理两个元素，就完成了对N个数的排序。

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

【数据工具】对比Pig、Hive和SQL，浅谈大数据工具差异

SQL SQL陪伴程序员们已经几十年了，几乎已经成为了提取数据的标准方法。 尽管SQL有着广泛的应用，大数据的进步对SQL的功能和性能都提出了挑战。 PIG SQL程序员们需要这样一种编程语言：既利于SQL程序员们学习同时又有下面这两个特点： 1. Hive vs SQL SQL是一门通用的数据库语言，大量的事务和分析语句都是由SQL完成的。 3．什么时候用SQL SQL是这三者中最传统的数据分析手段。随着用户需求的改变SQL本身也在进行着更新，所以即便到了今天也不能说SQL过时。 大部分开发人员都对SQL有所了解所以使用SQL的话开发人员从项目开始的第一天就能有所产出。SQL提供的扩展和优化功能也让我们能够根据需求进行定制。