我最近参加了一次有趣的工作面试。在那里我被问到一个关于使用包含长标量列表(即数千个值)的WHERE..IN子句优化查询的问题。这个问题不是关于IN子句中的子查询，而是关于简单的标量列表。我马上回答说，这可以使用INNERJOIN与另一个表(可能是临时表)进行优化，该表将仅包含那些标量。我的回答被接受了，并且有评论者的注释，“目前没有数据库引擎可以优化长WHERE..IN条件以获得足够的性能”。我点了头。但是当我走出去的时候，我开始有些疑惑了。该条件似乎相当微不足道，并且广泛用于现代RDBMS无法对其进行优化。因此，我开始进行一些挖掘。PostgreSQL:看来，PostgreSQLpa
我最近参加了一次有趣的工作面试。在那里我被问到一个关于使用包含长标量列表(即数千个值)的WHERE..IN子句优化查询的问题。这个问题不是关于IN子句中的子查询，而是关于简单的标量列表。我马上回答说，这可以使用INNERJOIN与另一个表(可能是临时表)进行优化，该表将仅包含那些标量。我的回答被接受了，并且有评论者的注释，“目前没有数据库引擎可以优化长WHERE..IN条件以获得足够的性能”。我点了头。但是当我走出去的时候，我开始有些疑惑了。该条件似乎相当微不足道，并且广泛用于现代RDBMS无法对其进行优化。因此，我开始进行一些挖掘。PostgreSQL:看来，PostgreSQLpa
为了满足简单的数据库需求，我一直在尝试从ms-access文件切换到SQLite文件；出于通常的原因:较小的文件大小、较少的开销、开源等。阻止我进行转换的一件事是SQLite似乎缺乏速度。对于简单的SELECT查询，SQLite的性能似乎与MS-Access一样好，甚至更好。带有多个INNERJOIN语句的相当复杂的SELECT查询会出现此问题:SELECTDISTINCTDESCRIPTIONS.[oCode]ASOptionCode,DESCRIPTIONS.[descShort]ASOptionDescriptionFROMDESCRIPTIONSINNERJOINtbl_D_E
为了满足简单的数据库需求，我一直在尝试从ms-access文件切换到SQLite文件；出于通常的原因:较小的文件大小、较少的开销、开源等。阻止我进行转换的一件事是SQLite似乎缺乏速度。对于简单的SELECT查询，SQLite的性能似乎与MS-Access一样好，甚至更好。带有多个INNERJOIN语句的相当复杂的SELECT查询会出现此问题:SELECTDISTINCTDESCRIPTIONS.[oCode]ASOptionCode,DESCRIPTIONS.[descShort]ASOptionDescriptionFROMDESCRIPTIONSINNERJOINtbl_D_E
我有一张金属表MetalIDintegerMetalNametextMetalCodetext项目表ItemIDintegerItemNametext...Metal1intRef.->metals.metalIDMetal2intRef.->metals.metalIDMetal3intRef.->metals.metalID我正在尝试选择三个MetalCodesSELECTm.MetalCodeas'Metal1',m.MetalCodeas'Metal2',m.MetalCodeas'Metal3'FROMItemaskINNERJOINMetalsASmONm.metalID=
我有一张金属表MetalIDintegerMetalNametextMetalCodetext项目表ItemIDintegerItemNametext...Metal1intRef.->metals.metalIDMetal2intRef.->metals.metalIDMetal3intRef.->metals.metalID我正在尝试选择三个MetalCodesSELECTm.MetalCodeas'Metal1',m.MetalCodeas'Metal2',m.MetalCodeas'Metal3'FROMItemaskINNERJOINMetalsASmONm.metalID=
HiveSQL:DDL建库/建表🐘HiveSQL数据库建库数据库在Hive中，默认的数据库叫做default，存储数据位置位于HDFS：/user/hive/warehouse用户自己创建的数据库存储位：/user/hive/warehouse/database_name.db创建数据库CREATE(DATABASE|SCHEMA)[IFNOTEXISTS]database_name[COMMENTdatabase_comment][LOCATIONhdfs_path][WITHDBPROPERTIES(property_name=property_value,...)COMMENT：数据库的
文章目录前言一、SQL1.1SQL通用语法1.2SQL分类二、DDL2.1DDL-数据库操作2.2DDL-表操作2.2.1DDL-表操作-查询2.2.2DDL-表操作-创建2.2.3DDL-表操作-数据类型2.2.4DDL-表操作-修改2.2.5DDL-表操作-删除三、总结前言本专栏文章为观看黑马程序员《MySQL入门到精通》所做笔记，课程地址在这。如有侵权，立即删除。一、SQL1.1SQL通用语法SQL语句可以单行或多行书写，（默认）以分号结尾。SQL语句可以使用空格/缩进来增强语句的可读性。MySQL数据库的SQL语句不区分大小写，关键字建议使用大写。注释：单行注释：--注释内容或#注释内
Mysql版本：8.0.26可视化客户端：sqlyog目录一、DDL是什么？二、和数据库相关的DDL2.1创建数据库2.2删除数据库2.3查看所有的数据库，当前用户登录后，可以看到哪些数据库2.4查看某个数据库的详细定义2.5修改数据库的编码2.6使用数据库三、和数据表相关的DDL3.1查看某个数据库的所有表格3.2创建数据表3.3查看表的详细定义信息3.4查看表结构3.5删除表格，包括表结构和里面的数据3.6修改表的字符集和校对规则3.7修改表结构：增加字段3.8修改表结构：删除字段3.9修改一个字段名称3.10修改表结构：修改字段的数据类型3.11修改表结构：修改字段位置3.12修改表名称
Mysql版本：8.0.26可视化客户端：sqlyog目录一、DDL是什么？二、和数据库相关的DDL2.1创建数据库2.2删除数据库2.3查看所有的数据库，当前用户登录后，可以看到哪些数据库2.4查看某个数据库的详细定义2.5修改数据库的编码2.6使用数据库三、和数据表相关的DDL3.1查看某个数据库的所有表格3.2创建数据表3.3查看表的详细定义信息3.4查看表结构3.5删除表格，包括表结构和里面的数据3.6修改表的字符集和校对规则3.7修改表结构：增加字段3.8修改表结构：删除字段3.9修改一个字段名称3.10修改表结构：修改字段的数据类型3.11修改表结构：修改字段位置3.12修改表名称
