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。 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
实际开发中往往数据来自不同的表,所以需要多表查询。 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, 子查询语句出现在from子句中。 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。
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。 3、设置查询条件通过 example.createCriteria() 方法获取一个条件对象,然后使用不同的条件方法来设置查询条件。 ,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。
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。
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
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
1:子查询与视图 一言以蔽之,子查询就是一次性视图(SELECT语句)。 增加子查询的层数: 由于子查询的层数原则上没有限制,因此可以在子查询的FROM子句中再继续使用子查询语句。 2:子查询的名称 原则上子查询必须设定名称。为子查询设定名称时需要使用关键字AS。 3:标量子查询 标量就是单一的意思,而标量子查询则有一个特殊的限制,那就是必须而且只能返回1行1列的结果。 也就是说标量子查询是返回单一值的子查询。 3行结果,并不是标量子查询,而在WHERE子句中使用子查询时,必须是标量子查询。
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? 【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! 其实最大的问题是,几乎所有上游都需要对当前自己拿到的整个 list 的所有内容都要进行查询!!每个使用方都要自己处理分批和分页,非常麻烦,气得直跺脚!!! 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。
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
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 得到的是两测表中所有行的 笛卡儿积 就是把两册的行排列组合一下 一般不会存在null的行 这是相当罕见的用法 只有科学家或者来搞样本数据的才会用到这个用法 四:union union更像是从一个查询直接向另一个查询进行的数据追加 六:子查询返回多个值 接着看例子(子查询里返回多个值) use database select A.title from articles A join users U on A.uid = U.id (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
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。
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!
最近,同事需要从数个表中查询用户的业务和报告数据,写了一个SQL语句,查询比较慢: Select S.Name, S.AccountantCode, ( Select COUNT(*) from ( 10秒左右,仔细分析,它有2次查询类似的结果集(Base_Staff,Rpt_RegistForm 关联部分),这正是CTE应用的场合。 该表达式源自简单查询,并且在单条 SELECT、INSERT、UPDATE、MERGE 或 DELETE 语句的执行范围内定义。 下面看看经过CET改写过的查询: With CTE as ( select --s.Id as S_ID, s.Name ,s.AccountantCode, ,只需要5秒钟时间,比原来的查询提高了一倍。
完成了数组的封装之后我们还需对其进行复杂度分析: 此处的复杂度分析主要是指时间复杂度分析,算法的时间复杂度反映了程序执行时间随输入规模增长而增长的量级,在很大程度上能很好反映出算法的优劣与否。 ,但时间复杂度相同,都为O(n2)。 4.对动态数组的时间复杂度进行分析 (1)动态数组添加操作时间复杂度分析 (1)addLast(e)方法 :只需在最后位置添加 时间复杂度 为O(1) (2)addFirst(e)方法,数组中均需向后移动一位 时间复杂度 为O(n) (3)add(index,e)方法,在index位置插入e,时间复杂度与选择的位置有关,选择最后时间复杂度 为O(1);选择第一个位置时间复杂度 为O(n);对于其他情况与概率有关 (2)动态数组删除操作时间复杂度分析 相同的分析方法,可以得出删除操作的时间复杂度 ? (3)动态数组修改操作时间复杂度分析 对于修改,只要通过索引找到即可进行修改,时间复杂度为O(1) ?