sql

.......俺来回答吧，这么点问题 都木人回答对。代码贴出来不就好了。select * from table_Name where rownum<=10 order by column_Name desc看不懂，自己自杀去吧。哇咔咔

update tablename set id=rownum

select *from( select *from(select * from empwhere sal is not nullorder by sal desc)awhere rownum<=3*3order by sal )aorder by sal desclimit 0,3

mysql用limit，没有oracle那么麻烦。从index0开始，取5条记录select*fromtablelimit0,5还可以取中间的记录：从index5开始，连续取10条记录select*fromtablelimit5,10

(1) rownum 对于等于某值的查询条件如果希望找到学生表中第一条学生的信息，可以使用rownum=1作为条件。但是想找到学生表中第二条学生的信息，使用rownum=2结果查不到数据。因为rownum都是从1开始，但是1以上的自然数在rownum做等于判断是时认为都是false条件，所以无法查到rownum = n(n>1的自然数)。(2) rownum对于大于某值的查询条件如果想找到从第二行记录以后的记录，当使用rownum>2是查不出记录的，原因是由于rownum是一个总是从1开始的伪列，Oracle 认为rownum> n(n>1的自然数)这种条件依旧不成立，所以查不到记录。(3) rownum对于小于某值的查询条件rownum对于rownum<n(n>1的自然数)的条件认为是成立的，所以可以找到记录。比如 rownum < 3(4) rownum和排序Oracle中的rownum的是在取数据的时候产生的序号，所以想对指定排序的数据去指定的rowmun行数据就必须注意了。select rownum ,id,name from student order by name;

rownum和Dual表，应该是Oracle所特有的东西。 SQL Server和Sybase都没有这个，其它的数据库不好说。 rownum关键字，是Oracle为查询返回的行，顺序分配的编号，当然也可以作为Where条件来使用。 Dual表：也是Oracle方便查询而使用的特殊表。Oracle内部机制可以确保该表始终只有一行一列一个X值。 下面是从网上找到的使用临时表的方法，因为没有Sql server环境，未测试，仅供参考： select rownum=identity(int,1,1),id,name into #t from table1 select * from #t drop table #t 如果只想查询记录，可以参考下面的子查询代码： select * from 表 where id = ALL (select id from 表); select * from 表 where id <= ALL (select id from 表);

二楼正解，一楼纯属胡说八道

1.limit关键字是mysql中的，top关键字是ms sqlserver中的，pl/sql是oracle的客户端工具，这两个关键字在这里不适用。2.select rownum,a.* from (select * from test order by id desc) a where rownum<10;

rownum是行数一帮分页是用这个的 rownumber（） over（）

限制查询出来的列数!Oracle中有rownum吧！

rownum 是oracle独特的，其他数据库没有的mysql中，你可以类似下面的写法来达到一样的效果：SELECT @rowno:=@rowno+1 as rowno,r.* from hoifun r,(select @rowno:=0) t海枫科技

PLSQL中查询语句的行号可以用ROWNUM(伪列)标识, 如SELECT ROWNUM,VT.* FROM V$TABLESPACE VT;但PLSQL很少用行号查询数据库, 除非为了控制数据量如SQLSERVER的SELECT TOP * ...或PLSQL的SELECT * FROM <TABLE> WHERE ROWNUM =1, 或ROWNUM<10进一步进行测试：SQL1). SELECT ROWNUM,VT.* FROM V$TABLESPACE VT;SQL2). SELECT ROWNUM,VT.* FROM V$TABLESPACE VT ORDER BY VT.NAME;分析：对比1和2, 同一级的查询, ORDER BY排序不会影响ROWNUM编号(先产生ROWNUM后排序)SQL3). SELECT ROWNUM,VT2.* FROM (SELECT VT.* FROM V$TABLESPACE VT ORDER BY VT.NAME) VT2;分析：如希望用排序后的结果编号，则需将排序放在子查询中，再取ROWNUMSQL4). SELECT * FROM (SELECT ROWNUM ,VT.* FROM V$TABLESPACE VT WHERE ROWNUM <10 ORDER BY VT.NAME) WHERE ROWNUM = 3;无数据，分析：ROWNUM为全局伪列, 在解析时优先级高于子查询中的ROWNUM列SQL5). SELECT * FROM (SELECT ROWNUM RN,VT.* FROM V$TABLESPACE VT WHERE ROWNUM <10 ORDER BY VT.NAME) A WHERE A.RN = 3;得到指定行的数据，分析：子查询中ROWNUM编号需定义别名(本例中为"RN")后方可在条件中使用

oracle 中并没有limit分页语法

sqlserver是有类似伪列功能，不过叫ROW_NUMBER() ，用法ROW_NUMBER() OVER ([ <partition_by_clause> ] <order_by_clause>)，直接放在查询字段里面就可以了。ROW_NUMBER( ) 起到了编号的功能partition by 将相同数据进行分区order by 使得数据按一定顺序排序

使用mysql的limit关键字可解决取前n条记录的问题。SELECT * FROM (" +" SELECT productid,productname,productnote,productprice,productamount,ROWNUM rn " +" FROM product WHERE (productid LIKE ? OR productname LIKE ? OR productnote LIKE ? OR productprice LIKE ? OR productamount LIKE ? ) ORDER BY productid) temp " +" WHERE temp.rn>? " 加上limit 0,N

ROWNUM是oracle的函数 SQLSERVER没有这个东西！~你说的应该是个自定义函数吧？

SQL查询语句大全 　　SQL语句无论是种类还是数量都是繁多的，很多语句也是经常要用到的，SQL查询语句就是一个典型的例子，无论是高级查询还是低级查询，SQL查询语句的需求是最频繁的。那么SQL查询语句有哪些？下面跟我一起来看看吧！ 　　一、简单查询语句 　　1. 查看表结构 　　SQL>DESC emp; 　　2. 查询所有列 　　SQL>SELECT * FROM emp; 　　3. 查询指定列 　　SQL>SELECT empmo, ename, mgr FROM emp; 　　SQL>SELECT DISTINCT mgr FROM emp; 只显示结果不同的项 　　4. 查询指定行 　　SQL>SELECT * FROM emp WHERE job="CLERK"; 　　5. 使用算术表达式 　　SQL>SELECT ename, sal*13+nvl(comm,0) FROM emp; 　　nvl(comm,1)的意思是，如果comm中有值，则nvl(comm,1)=comm; comm中无值，则nvl(comm,1)=0。 　　SQL>SELECT ename, sal*13+nvl(comm,0) year_sal FROM emp; （year_sal为别名，可按别名排序） 　　SQL>SELECT * FROM emp WHERE hiredate>"01-1月-82"; 　　6. 使用like操作符（%，_） 　　%表示一个或多个字符，_表示一个字符，[charlist]表示字符列中的任何单一字符，[^charlist]或者[!charlist]不在字符列中的任何单一字符。 　　SQL>SELECT * FROM emp WHERE ename like "S__T%"; 　　7. 在where条件中使用In 　　SQL>SELECT * FROM emp WHERE job IN ("CLERK","ANALYST"); 　　8. 查询字段内容为空/非空的语句 　　SQL>SELECT * FROM emp WHERE mgr IS/IS NOT NULL; 　　9. 使用逻辑操作符号 　　SQL>SELECT * FROM emp WHERE (sal>500 or job="MANAGE") and ename like "J%"; 　　10. 将查询结果按字段的值进行排序 　　SQL>SELECT * FROM emp ORDER BY deptno, sal DESC; (按部门升序，并按薪酬降序) 　　二、复杂查询 　　1. 数据分组(max,min,avg,sum,count) 　　SQL>SELECT MAX(sal),MIN(age),AVG(sal),SUM(sal) from emp; 　　SQL>SELECT * FROM emp where sal=(SELECT MAX(sal) from emp)); 　　SQL>SELEC COUNT(*) FROM emp; 　　2. group by（用于对查询结果的分组统计） 和 having子句（用于限制分组显示结果） 　　SQL>SELECT deptno,MAX(sal),AVG(sal) FROM emp GROUP BY deptno; 　　SQL>SELECT deptno, job, AVG(sal),MIN(sal) FROM emp group by deptno,job having AVG(sal)<2000; 　　对于数据分组的总结： 　　a. 分组函数只能出现在选择列表、having、order by子句中（不能出现在where中） 　　b. 如果select语句中同时包含有group by, having, order by，那么它们的顺序是group by, having, order by。 　　c. 在选择列中如果有列、表达式和分组函数，那么这些列和表达式必须出现在group by子句中，否则就是会出错。 　　使用group by不是使用having的前提条件。 　　3. 多表查询 　　SQL>SELECT e.name,e.sal,d.dname FROM emp e, dept d WHERE e.deptno=d.deptno order by d.deptno; 　　SQL>SELECT e.ename,e.sal,s.grade FROM emp e,salgrade s WHER e.sal BETWEEN s.losal AND s.hisal; 　　4. 自连接（指同一张表的连接查询） 　　SQL>SELECT er.ename, ee.ename mgr_name from emp er, emp ee where er.mgr=ee.empno; 　　5. 子查询（嵌入到其他sql语句中的select语句，也叫嵌套查询） 　　5.1 单行子查询 　　SQL>SELECT ename FROM emp WHERE deptno=(SELECT deptno FROM emp where ename="SMITH");查询表中与smith同部门的人员名字。因为返回结果只有一行，所以用“=”连接子查询语句 　　5.2 多行子查询 　　SQL>SELECT ename,job,sal,deptno from emp WHERE job IN (SELECT DISTINCT job FROM emp WHERE deptno=10);查询表中与部门号为10的工作相同的员工的姓名、工作、薪水、部门号。因为返回结果有多行，所以用“IN”连接子查询语句。 　　in与exists的区别： exists() 后面的子查询被称做相关子查询，它是不返回列表的值的。只是返回一个ture或false的结果，其运行方式是先运行主查询一次，再去子查询里查询与其对 应的结果。如果是ture则输出，反之则不输出。再根据主查询中的每一行去子查询里去查询。in()后面的子查询，是返回结果集的，换句话说执行次序和 exists()不一样。子查询先产生结果集，然后主查询再去结果集里去找符合要求的字段列表去。符合要求的输出，反之则不输出。 　　5.3 使用ALL 　　SQL>SELECT ename,sal,deptno FROM emp WHERE sal> ALL (SELECT sal FROM emp WHERE deptno=30);或SQL>SELECT ename,sal,deptno FROM emp WHERE sal> (SELECT MAX(sal) FROM emp WHERE deptno=30);查询工资比部门号为30号的所有员工工资都高的员工的姓名、薪水和部门号。以上两个语句在功能上是一样的，但执行效率上，函数会高 得多。 　　5.4 使用ANY 　　SQL>SELECT ename,sal,deptno FROM emp WHERE sal> ANY (SELECT sal FROM emp WHERE deptno=30);或SQL>SELECT ename,sal,deptno FROM emp WHERE sal> (SELECT MIN(sal) FROM emp WHERE deptno=30);查询工资比部门号为30号的任意一个员工工资高（只要比某一员工工资高即可）的员工的姓名、薪水和部门号。以上两个语句在功能上是 一样的，但执行效率上，函数会高得多。 　　5.5 多列子查询 　　SQL>SELECT * FROM emp WHERE (job, deptno)=(SELECT job, deptno FROM emp WHERE ename="SMITH"); 　　5.6 在from子句中使用子查询 　　SQL>SELECT emp.deptno,emp.ename,emp.sal,t_avgsal.avgsal FROM emp,(SELECT emp.deptno,avg(emp.sal) avgsal FROM emp GROUP BY emp.deptno) t_avgsal where emp.deptno=t_avgsal.deptno AND emp.sal>t_avgsal.avgsal ORDER BY emp.deptno; 　　5.7 分页查询 　　数据库的每行数据都有一个对应的行号，称为rownum. 　　SQL>SELECT a2.* FROM (SELECT a1.*, ROWNUM rn FROM (SELECT * FROM emp ORDER BY sal) a1 WHERE ROWNUM<=10) a2="" where="" rn="">=6; 　　指定查询列、查询结果排序等，都只需要修改最里层的子查询即可。 　　5.8 用查询结果创建新表 　　SQL>CREATE TABLE mytable (id,name,sal,job,deptno) AS SELECT empno,ename,sal,job,deptno FROM emp; 　　5.9 合并查询（union 并集, intersect 交集, union all 并集+交集, minus差集) 　　SQL>SELECT ename, sal, job FROM emp WHERE sal>2500 UNION(INTERSECT/UNION ALL/MINUS) SELECT ename, sal, job FROM emp WHERE job="MANAGER"; 　　合并查询的执行效率远高于and,or等逻辑查询。 　　5.10 使用子查询插入数据 　　SQL>CREATE TABLE myEmp(empID number(4), name varchar2(20), sal number(6), job varchar2(10), dept number(2)); 先建一张空表； 　　SQL>INSERT INTO myEmp(empID, name, sal, job, dept) SELECT empno, ename, sal, job, deptno FROM emp WHERE deptno=10; 再将emp表中部门号为10的数据插入到新表myEmp中，实现数据的批量查询。 　　5.11 使用了查询更新表中的数据 　　SQL>UPDATE emp SET(job, sal, comm)=(SELECT job, sal, comm FROM emp where ename="SMITH") WHERE ename="SCOTT"; 　　简介 　　SQL语言1974年由Boyce和Chamberlin提出，并首先在IBM公司研制的关系数据库系统SystemR上实现。由于它具有功能丰富、使用方便灵活、语言简洁易学等突出的优点，深受计算机工业界和计算机用户的欢迎。1980年10月，经美国国家标准局(ANSI)的数据库委员会X3H2批准，将SQL作为关系数据库语言的美国标准，同年公布了标准SQL，此后不久，国际标准化组织(ISO)也作出了同样的决定。 　　SQL从功能上可以分为3部分：数据定义、数据操纵和数据控制。 　　SQL的核心部分相当于关系代数，但又具有关系代数所没有的许多特点，如聚集、数据库更新等。它是一个综合的、通用的、功能极强的关系数据库语言。其特点是： 　　1、数据描述、操纵、控制等功能一体化。 　　2、两种使用方式，统一的语法结构。SQL有两种使用方式。一是联机交互使用，这种方式下的SQL实际上是作为自含型语言使用的。另一种方式是嵌入到某种高级程序设计语言(如C语言等)中去使用。前一种方式适合于非计算机专业人员使用，后一种方式适合于专业计算机人员使用。尽管使用方式不向，但所用语言的语法结构基本上是一致的。 　　3、高度非过程化。SQL是一种第四代语言(4GL)，用户只需要提出“干什么”，无须具体指明“怎么干”，像存取路径选择和具体处理操作等均由系统自动完成。 　　4、语言简洁，易学易用。尽管SQL的"功能很强，但语言十分简洁，核心功能只用了9个动词。SQL的语法接近英语口语，所以，用户很容易学习和使用。 　　功能 　　SQL具有数据定义、数据操纵、和数据控制的功能。 　　1、SQL数据定义功能：能够定义数据库的三级模式结构，即外模式、全局模式和内模式结构。在SQL中，外模式又叫做视图（View），全局模式简称模式（Schema），内模式由系统根据数据库模式自动实现，一般无需用户过问。 　　2、SQL数据操纵功能：包括对基本表和视图的数据插入、删除和修改，特别是具有很强的数据查询功能。 　　3、SQL的数据控制功能：主要是对用户的访问权限加以控制，以保证系统的安全性。 　　语句结构 　　结构化查询语言包含6个部分： 　　1、数据查询语言（DQL: Data Query Language）：其语句，也称为“数据检索语句”，用以从表中获得数据，确定数据怎样在应用程序给出。保留字SELECT是DQL（也是所有SQL）用得最多的动词，其他DQL常用的保留字有WHERE，ORDER BY，GROUP BY和HAVING。这些DQL保留字常与其它类型的SQL语句一起使用。 　　2、数据操作语言（DML：Data Manipulation Language）：其语句包括动词INSERT、UPDATE和DELETE。它们分别用于添加、修改和删除。 　　3、事务控制语言（TCL）：它的语句能确保被DML语句影响的表的所有行及时得以更新。包括COMMIT（提交）命令、SAVEPOINT（保存点）命令、ROLLBACK（回滚）命令。 　　4、数据控制语言（DCL）：它的语句通过GRANT或REVOKE实现权限控制，确定单个用户和用户组对数据库对象的访问。某些RDBMS可用GRANT或REVOKE控制对表单个列的访问。 　　5、数据定义语言（DDL）：其语句包括动词CREATE,ALTER和DROP。在数据库中创建新表或修改、删除表（CREATE TABLE 或 DROP TABLE）；为表加入索引等。 　　6、指针控制语言（CCL）：它的语句，像DECLARE CURSOR，FETCH INTO和UPDATE WHERE CURRENT用于对一个或多个表单独行的操作。 　　语言特点 　　SQL风格统一 　　SQL可以独立完成数据库生命周期中的全部活动，包括定义关系模式、录入数据、建立数据库、査询、更新、维护、数据库重构、数据库安全性控制等一系列操作，这就为数据库应用系统开发提供了良好的环境，在数据库投入运行后，还可根据需要随时逐步修改模式，且不影响数据库的运行，从而使系统具有良好的可扩充性。 　　高度非过程化 　　非关系数据模型的数据操纵语言是面向过程的语言，用其完成用户请求时，必须指定存取路径。而用SQL进行数据操作，用户只需提出“做什么”，而不必指明“怎么做”，因此用户无须了解存取路径，存取路径的选择以及SQL语句的操作过程由系统自动完成。这不但大大减轻了用户负担，而且有利于提高数据独立性。 　　面向集合的操作方式 　　SQL采用集合操作方式，不仅查找结果可以是元组的集合，而且一次插入、删除、更新操作的对象也可以是元组的集合。 　　以同一种语法结构提供两种使用方式 　　SQL既是自含式语言，又是嵌入式语言。作为自含式语言，它能够独立地用于联机交互的使用方式，用户可以在终端键盘上直接输入SQL命令对数据库进行操作。作为嵌入式语言，SQL语句能够嵌入到高级语言（如C、C#、JAVA）程序中，供程序员设计程序时使用。而在两种不同的使用方式下，SQL的语法结构基本上是一致的。这种以统一的语法结构提供两种不同的操作方式，为用户提供了极大的灵活性与方便性。 　　语言简洁，易学易用 　　SQL功能极强，但由于设计巧妙，语言十分简洁，完成数据定义、数据操纵、数据控制的核心功能只用了9个动词：CREATE、ALTER、DROP、SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、GRANT、REVOKE。且SQL语言语法简单，接近英语口语，因此容易学习，也容易使用。 ;

select a.sno,a.cnofrom sc aleft join(select sno,avg(grade) avg_grade from sc group by sno) b on a.sno=b.sno and a.grade>b.avg_grade

收缩一般用 likeselec * from 3g_seach where 字段名 like("收缩的内容%") //收缩前段部分selec * from 3g_seach where 字段名 like("%收缩的内容") //收缩后端部分selec * from 3g_seach where 字段名 like("%收缩的内容%") //收缩所有部分百分号（%）很重要， 各个都不同 还可以用mysql> SELECT * FROM articles -> WHERE MATCH (title,body) AGAINST ("database");+----+-------------------+------------------------------------------+| id | title | body |+----+-------------------+------------------------------------------+| 5 | MySQL vs. YourSQL | In the following database comparison ... || 1 | MySQL Tutorial | DBMS stands for DataBase ... |+----+-------------------+------------------------------------------+

第一步：应用程序把查询SQL语句发给服务器端执行我们在数据层执行SQL语句时，应用程序会连接到相应的数据库服务器，把SQL语句发送给服务器处理。第二步：服务器解析请求的SQL语句SQL计划缓存，经常用查询分析器的朋友大概都知道这样一个事实，往往一个查询语句在第一次运行的时候需要执行特别长的时间，但是如果你马上或者在一定时间内运行同样的语句，会在很短的时间内返回查询结果。原因是：服务器在接收到查询请求后，并不会马上去数据库查询，而是在数据库中的计划缓存中找是否有相对应的执行计划。如果存在，就直接调用已经编译好的执行计划，节省了执行计划的编译时间。如果所查询的行已经存在于数据缓冲存储区中，就不用查询物理文件了，而是从缓存中取数据，这样从内存中取数据就会比从硬盘上读取数据快很多，提高了查询效率。数据缓冲存储区会在后面提到。如果在SQL计划缓存中没有对应的执行计划，服务器首先会对用户请求的SQL语句进行语法效验，如果有语法错误，服务器会结束查询操作，并用返回相应的错误信息给调用它的应用程序。注意：此时返回的错误信息中，只会包含基本的语法错误信息，例如select写成selec等，错误信息中如果包含一列表中本没有的列，此时服务器是不会检查出来的，因为只是语法验证，语义是否正确放在下一步进行。语法符合后，就开始验证它的语义是否正确。例如，表名、列名、存储过程等等数据库对象是否真正存在，如果发现有不存在的，就会报错给应用程序，同时结束查询。接下来就是获得对象的解析锁，我们在查询一个表时，首先服务器会对这个对象加锁，这是为了保证数据的统一性，如果不加锁，此时有数据插入，但因为没有加锁的原因，查询已经将这条记录读入，而有的插入会因为事务的失败会回滚，就会形成脏读的现象。接下来就是对数据库用户权限的验证。SQL语句语法，语义都正确，此时并不一定能够得到查询结果，如果数据库用户没有相应的访问权限，服务器会报出权限不足的错误给应用程序，在稍大的项目中，往往一个项目里面会包含好几个数据库连接串，这些数据库用户具有不同的权限，有的是只读权限，有的是只写权限，有的是可读可写，根据不同的操作选取不同的用户来执行。稍微不注意，无论你的SQL语句写的多么完善，完美无缺都没用。解析的最后一步，就是确定最终的执行计划。当语法、语义、权限都验证后，服务器并不会马上给你返回结果，而是会针对你的SQL进行优化，选择不同的查询算法以最高效的形式返回给应用程序。例如在做表联合查询时，服务器会根据开销成本来最终决定采用hashjoin,mergejoin ，还是loop join，采用哪一个索引会更高效等等。不过它的自动化优化是有限的，要想写出高效的查询SQL还是要优化自己的SQL查询语句。当确定好执行计划后，就会把这个执行计划保存到SQL计划缓存中，下次在有相同的执行请求时，就直接从计划缓存中取，避免重新编译执行计划。第三步：语句执行服务器对SQL语句解析完成后，服务器才会知道这条语句到底表态了什么意思，接下来才会真正的执行SQL语句。此时分两种情况：如果查询语句所包含的数据行已经读取到数据缓冲存储区的话，服务器会直接从数据缓冲存储区中读取数据返回给应用程序，避免了从物理文件中读取，提高查询速度。如果数据行没有在数据缓冲存储区中，则会从物理文件中读取记录返回给应用程序，同时把数据行写入数据缓冲存储区中，供下次使用。说明：SQL缓存分好几种，这里有兴趣的朋友可以去搜索一下。有时因为缓存的存在，使得我们很难马上看出优化的结果，因为第二次执行因为有缓存的存在，会特别快速，所以一般都是先消除缓存，然后比较优化前后的性能表现，这里有几个常用的方法：1DBCC DROPCLEANBUFFERS2从缓冲池中删除所有清除缓冲区。3DBCC FREEPROCCACHE4从过程缓存中删除所有元素。5DBCC FREESYSTEMCACHE6从所有缓存中释放所有未使用的缓存条目。SQL Server 2005数据库引擎会事先在后台清理未使用的缓存条目，以使内存可用于当前条目。但是，可以使用此命令从所有缓存中手动删除未使用的条目。这只能基本消除SQL缓存的影响，目前好像没有完全消除缓存的方案，如果大家有，请指教。执行顺序：FROM子句返回初始结果集。WHERE子句排除不满足搜索条件的行。GROUP BY子句将选定的行收集到GROUP BY子句中各个唯一值的组中。选择列表中指定的聚合函数可以计算各组的汇总值。此外，HAVING子句排除不满足搜索条件的行。计算所有的表达式；使用order by对结果集进行排序。查找你要搜索的字段。SQL语句在数据库中是如何执行的标签：

输 入表名， 生成 插入 语句 drop proc proc_insert go create proc proc_insert (@tablename varchar(256)) as begin set nocount on declare @sqlstr varchar(4000) declare @sqlstr1 varchar(4000) declare @sqlstr2 varchar(4000) select @sqlstr="selec 输入表名，生成插入语句drop proc proc_insertgocreate proc proc_insert (@tablename varchar(256))asbeginset nocount ondeclare @sqlstr varchar(4000)declare @sqlstr1 varchar(4000)declare @sqlstr2 varchar(4000)select @sqlstr="select ""insert "+@tablenameselect @sqlstr1=""select @sqlstr2=" ("select @sqlstr1= " values ( ""+"select @sqlstr1=@sqlstr1+col+"+"",""+" ,@sqlstr2=@sqlstr2+name +"," from (select case -- when a.xtype =173 then "case when "+a.name+" is null then ""NULL"" else "+"convert(varchar("+convert(varchar(4),a.length*2+2)+"),"+a.name +")"+" end"when a.xtype =127 then "case when "+a.name+" is null then ""NULL"" else "+"convert(varchar(20),"+a.name +")"+" end"when a.xtype =104 then "case when "+a.name+" is null then ""NULL"" else "+"convert(varchar(1),"+a.name +")"+" end"when a.xtype =175 then "case when "+a.name+" is null then ""NULL"" else "+"""""""""+"+"replace("+a.name+","""""""","""""""""""")" + "+"""""""""+" end"when a.xtype =61 then "case when "+a.name+" is null then ""NULL"" else "+"""""""""+"+"convert(varchar(23),"+a.name +",121)"+ "+"""""""""+" end"when a.xtype =106 then "case when "+a.name+" is null then ""NULL"" else "+"convert(varchar("+convert(varchar(4),a.xprec+2)+"),"+a.name +")"+" end"when a.xtype =62 then "case when "+a.name+" is null then ""NULL"" else "+"convert(varchar(23),"+a.name +",2)"+" end"when a.xtype =56 then "case when "+a.name+" is null then ""NULL"" else "+"convert(varchar(11),"+a.name +")"+" end"when a.xtype =60 then "case when "+a.name+" is null then ""NULL"" else "+"convert(varchar(22),"+a.name +")"+" end"when a.xtype =239 then "case when "+a.name+" is null then ""NULL"" else "+"""""""""+"+"replace("+a.name+","""""""","""""""""""")" + "+"""""""""+" end"when a.xtype =108 then "case when "+a.name+" is null then ""NULL"" else "+"convert(varchar("+convert(varchar(4),a.xprec+2)+"),"+a.name +")"+" end"when a.xtype =231 then "case when "+a.name+" is null then ""NULL"" else "+"""""""""+"+"replace("+a.name+","""""""","""""""""""")" + "+"""""""""+" end"when a.xtype =59 then "case when "+a.name+" is null then ""NULL"" else "+"convert(varchar(23),"+a.name +",2)"+" end"when a.xtype =58 then "case when "+a.name+" is null then ""NULL"" else "+"""""""""+"+"convert(varchar(23),"+a.name +",121)"+ "+"""""""""+" end"when a.xtype =52 then "case when "+a.name+" is null then ""NULL"" else "+"convert(varchar(12),"+a.name +")"+" end"when a.xtype =122 then "case when "+a.name+" is null then ""NULL"" else "+"convert(varchar(22),"+a.name +")"+" end"when a.xtype =48 then "case when "+a.name+" is null then ""NULL"" else "+"convert(varchar(6),"+a.name +")"+" end"-- when a.xtype =165 then "case when "+a.name+" is null then ""NULL"" else "+"convert(varchar("+convert(varchar(4),a.length*2+2)+"),"+a.name +")"+" end"when a.xtype =167 then "case when "+a.name+" is null then ""NULL"" else "+"""""""""+"+"replace("+a.name+","""""""","""""""""""")" + "+"""""""""+" end"else """NULL"""end as col,a.colid,a.namefrom syscolumns a where a.id = object_id(@tablename) and a.xtype 189 and a.xtype 34 and a.xtype 35 and a.xtype 36)t order by colidselect @sqlstr=@sqlstr+left(@sqlstr2,len(@sqlstr2)-1)+") "+left(@sqlstr1,len(@sqlstr1)-3)+")"" from "+@tablename-- print @sqlstrexec( @sqlstr)set nocount offendgoselect * from systypes使用方法： exec proc_insert 你的表名 选择【执行模式】为“以文本显示结果”，然后将运行后的结果存成.sql，加上用SQL Server生成的数据库脚本就可以了。另外可以利用第三方工具，导出饮食备注型字段的数据数据可以用powerbuilder。在database painter里面，用SQL选出，或者直接打开表，点击生成的list datawindow,然后在菜单file->save rows as->选择SQL，那么生成的SQL语句就包括建表和insert数据的SQL了。还有最完善的方式就是自己编程实现导入导出，这样可以应对所有情况的数据转换。

工具/材料：以Management Studio为例。1、首先在桌面上，点击“Management Studio”图标。2、然后在该界面中，点击右上角“新建查询”选项。3、之后在该界面中，输入where多条件查询的SQL语句“selec t * from rss where grade >90 and No=20”。4、接着在该界面中，点击“执行”按钮。5、最后在该界面中，显示where多条件查询成功。

我比你郁闷啊，我查出来list中有两条记录，就是读取不出来呢。 list.count结果为2

你xml文件里的实体有问题，表和实体之间的映射出现问题

update table_name set c.qcjebl=d.xxx from (你的语句) d, table_name c where c.id=d.id

最多三层嵌套。再多的话关系会乱　。最好都分开写。比如：sid=select id where ......select * from where id="&sid

但很多时候还是得静下来分析过滤系统到底过滤了哪些参数，该如何绕过。sqlmap中的tamper给我们带来了很多防过滤的脚本，非常实用，可能有的朋友还不知道怎样才能最有效的利用tamper脚本。当然使用脚本之前需要确定的就是系统过滤了哪些关键字，比如单引号、空格、select、union、admin等等。所以有的时候我们会发现，注入成功了但是dump不出数据，很可能是select被过滤了等等原因。如何判断使用哪个脚本最简单的办法就是在url参数中手工带入关键词，判断是否被过滤。如图：直接加个单引号被过滤，说明注入时单引号是没法用的。空格、等于号都没有过滤，成功报错。select被过滤。以此类推，当sqlmap注入出现问题时，比如不出数据，就要检查对应的关键词是否被过滤。比如空格被过滤可以使用space2comment.py，过滤系统对大小写敏感可以使用randomcase.py等等。

词法分析→语法分析→语义分析→生成执行计划进行性能优化→执行。基本上与其他编译系统差不多。SQL语句本意就是要避开复杂的底层操作，用非常利于普通人理解的简单语句完成对于二维表的查询，所以如果你不是搞底层数据库优化或者数据库引擎开发的人员，真的不必关心它的执行过程。

表和表之间关系很多的，你没说清楚啊 一对一?一对多?多对多?用主外建联系

用data，和msfgrid控件，Option Explicit Dim sql As String Private Sub Form_Load() sql = "select * from b1 Where 性别 Like"" & Text1 & "%"" Data1.DatabaseName = "D:Program FilesMicrosoft Visual StudioVB98管理系统.mdb" Data1.RecordSource = sql End Sub

兄跌你要加油啦

selectcount(*)from表whereUserId=输入的值or单位名称=(select单位名称from表where用户编号=输入的值)---------------------------如果selec返回的值不为0就是验证通过了~~

语法就像下面的那两位说的一样，试试就行

第一步：应用程序把查询SQL语句发给服务器端执行我们在数据层执行SQL语句时，应用程序会连接到相应的数据库服务器，把SQL语句发送给服务器处理。第二步：服务器解析请求的SQL语句SQL计划缓存，经常用查询分析器的朋友大概都知道这样一个事实，往往一个查询语句在第一次运行的时候需要执行特别长的时间，但是如果你马上或者在一定时间内运行同样的语句，会在很短的时间内返回查询结果。原因是：服务器在接收到查询请求后，并不会马上去数据库查询，而是在数据库中的计划缓存中找是否有相对应的执行计划。如果存在，就直接调用已经编译好的执行计划，节省了执行计划的编译时间。如果所查询的行已经存在于数据缓冲存储区中，就不用查询物理文件了，而是从缓存中取数据，这样从内存中取数据就会比从硬盘上读取数据快很多，提高了查询效率。数据缓冲存储区会在后面提到。如果在SQL计划缓存中没有对应的执行计划，服务器首先会对用户请求的SQL语句进行语法效验，如果有语法错误，服务器会结束查询操作，并用返回相应的错误信息给调用它的应用程序。注意：此时返回的错误信息中，只会包含基本的语法错误信息，例如select写成selec等，错误信息中如果包含一列表中本没有的列，此时服务器是不会检查出来的，因为只是语法验证，语义是否正确放在下一步进行。语法符合后，就开始验证它的语义是否正确。例如，表名、列名、存储过程等等数据库对象是否真正存在，如果发现有不存在的，就会报错给应用程序，同时结束查询。接下来就是获得对象的解析锁，我们在查询一个表时，首先服务器会对这个对象加锁，这是为了保证数据的统一性，如果不加锁，此时有数据插入，但因为没有加锁的原因，查询已经将这条记录读入，而有的插入会因为事务的失败会回滚，就会形成脏读的现象。接下来就是对数据库用户权限的验证。SQL语句语法，语义都正确，此时并不一定能够得到查询结果，如果数据库用户没有相应的访问权限，服务器会报出权限不足的错误给应用程序，在稍大的项目中，往往一个项目里面会包含好几个数据库连接串，这些数据库用户具有不同的权限，有的是只读权限，有的是只写权限，有的是可读可写，根据不同的操作选取不同的用户来执行。稍微不注意，无论你的SQL语句写的多么完善，完美无缺都没用。解析的最后一步，就是确定最终的执行计划。当语法、语义、权限都验证后，服务器并不会马上给你返回结果，而是会针对你的SQL进行优化，选择不同的查询算法以最高效的形式返回给应用程序。例如在做表联合查询时，服务器会根据开销成本来最终决定采用hashjoin,mergejoin，还是loopjoin，采用哪一个索引会更高效等等。不过它的自动化优化是有限的，要想写出高效的查询SQL还是要优化自己的SQL查询语句。当确定好执行计划后，就会把这个执行计划保存到SQL计划缓存中，下次在有相同的执行请求时，就直接从计划缓存中取，避免重新编译执行计划。第三步：语句执行服务器对SQL语句解析完成后，服务器才会知道这条语句到底表态了什么意思，接下来才会真正的执行SQL语句。此时分两种情况：如果查询语句所包含的数据行已经读取到数据缓冲存储区的话，服务器会直接从数据缓冲存储区中读取数据返回给应用程序，避免了从物理文件中读取，提高查询速度。如果数据行没有在数据缓冲存储区中，则会从物理文件中读取记录返回给应用程序，同时把数据行写入数据缓冲存储区中，供下次使用。说明：SQL缓存分好几种，这里有兴趣的朋友可以去搜索一下。有时因为缓存的存在，使得我们很难马上看出优化的结果，因为第二次执行因为有缓存的存在，会特别快速，所以一般都是先消除缓存，然后比较优化前后的性能表现，这里有几个常用的方法：1DBCC2从缓冲池中删除所有清除缓冲区。3DBCC4从过程缓存中删除所有元素。5DBCC6从所有缓存中释放所有未使用的缓存条目。SQLServer2005数据库引擎会事先在后台清理未使用的缓存条目，以使内存可用于当前条目。但是，可以使用此命令从所有缓存中手动删除未使用的条目。这只能基本消除SQL缓存的影响，目前好像没有完全消除缓存的方案，如果大家有，请指教。执行顺序：FROM子句返回初始结果集。WHERE子句排除不满足搜索条件的行。GROUPBY子句将选定的行收集到GROUPBY子句中各个唯一值的组中。选择列表中指定的聚合函数可以计算各组的汇总值。此外，HAVING子句排除不满足搜索条件的行。计算所有的表达式；使用orderby对结果集进行排序。查找你要搜索的字段。

太乱，飘过

create database DBon(name="DB_data",filename="D:DB_data.mdf",size=10,filegrowth=20%)log on(name="DB_log",filename="D:DB_log.ldf",size=3,maxsize=20,filegrowth=10%)

首先点菜单栏的“工具”，然后选择“首选项”，在弹出的窗口中找到“用户界面”下的“编辑器”，在后侧找到“AutoReplace”，选中“Enabled”,然后点击下面的“Edit”按钮，在弹出的对话框中输入“s=select*from”，然后保存，就行了

mod(numer1,number2)为取余函数select mod(20,3) from dual;结果为0则整数,否则小数

做之前最好先备份数据库，打开你的Magento数据库选择sql ，复制下列代码在数据库 magento 运行 SQL 查询:TRUNCATE TABLE `catalog_product_bundle_option`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_bundle_option_value`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_bundle_selection`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_entity_datetime`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_entity_decimal`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_entity_gallery`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_entity_int`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_entity_media_gallery`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_entity_media_gallery_value`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_entity_text`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_entity_tier_price`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_entity_varchar`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_link`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_link_attribute`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_link_attribute_decimal`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_link_attribute_int`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_link_attribute_varchar`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_link_type`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_option`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_option_price`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_option_title`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_option_type_price`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_option_type_title`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_option_type_value`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_super_attribute`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_super_attribute_label`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_super_attribute_pricing`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_super_link`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_enabled_index`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_website`;TRUNCATE TABLE `catalog_product_entity`;TRUNCATE TABLE `cataloginventory_stock`;TRUNCATE TABLE `cataloginventory_stock_item`;TRUNCATE TABLE `cataloginventory_stock_status`;insert into `catalog_product_link_type`(`link_type_id`,`code`) values (1,"relation"),(2,"bundle"),(3,"super"),(4,"up_sell"),(5,"cross_sell");insert into `catalog_product_link_attribute`(`product_link_attribute_id`,`link_type_id`,`product_link_attribute_code`,`data_type`) values (1,2,"qty","decimal"),(2,1,"position","int"),(3,4,"position","int"),(4,5,"position","int"),(6,1,"qty","decimal"),(7,3,"position","int"),(8,3,"qty","decimal");insert into `cataloginventory_stock`(`stock_id`,`stock_name`) values (1,"Default");另外介绍一种通过数据库删除产品类别的方法：同样复制下列代码在数据库magento 运行SQL 查询TRUNCATE TABLE `catalog_category_entity`;TRUNCATE TABLE `catalog_category_entity_datetime`;TRUNCATE TABLE `catalog_category_entity_decimal`;TRUNCATE TABLE `catalog_category_entity_int`;TRUNCATE TABLE `catalog_category_entity_text`;TRUNCATE TABLE `catalog_category_entity_varchar`;TRUNCATE TABLE `catalog_category_product`;TRUNCATE TABLE `catalog_category_product_index`;INSERT INTO `catalog_category_entit`(`entity_id`,`entity_type_id`,`attribute_set_id`,`parent_id`,`created_at`,`updated_at`,`path`,`POSITION`,`level`,`children_count`) VALUES (1,3,0,0,"0000-00-00 00:00:00","2009-02-20 00:25:34","1",1,0,1),(2,3,3,0,"2009-02-20 00:25:34","2009-02-20 00:25:34","1/2",1,1,0);INSERT INTO `catalog_category_entity_int`(`value_id`,`entity_type_id`,`attribute_id`,`store_id`,`entity_id`,`value`) VALUES (1,3,32,0,2,1),(2,3,32,1,2,1);INSERT INTO `catalog_category_entity_varchar`(`value_id`,`entity_type_id`,`attribute_id`,`store_id`,`entity_id`,`value`) VALUES (1,3,31,0,1,"Root Catalog"),(2,3,33,0,1,"root-catalog"),(3,3,31,0,2,"Default Category"),(4,3,39,0,2,"PRODUCTS"),(5,3,33,0,2,"default-category");这样就很快的删除了目录及其相关信息。(来源于网上　嗨酷哥，有你更酷！）

开启这个功能的具体方法就是设置php.ini文件，步骤如下：1、查看public_html目录下没有php.ini文件，如果有的，打开文件查找extension=php_pdo_mysql.dllextension=php_pdo.dll把前面的分号去掉,然后保存文件。2、如果没有，就新建一个文件php.in把下面两行添加进去extension=pdo.soextension=pdo_mysql.so注意：php.ini文件需要放到相应的目录下，比如另外绑定的域名则需要将php.ini文件放到相应的子目录下。总体原则就是哪个目录需要就把php.ini文件放到那个目录下。

计算时间差datediff(返回项,时间A,时间B)返回项年：year月：month周：week天：day小时：hour分钟：minute秒：second毫秒：millisecondselectdatediff(year,"2016-08-01","2019-08-01")=3

代码没有问题，估计你的Tomcat没配置好

我们经常会遇到这样的问题你还在为你的MySQL命令模式下，前面的提示信息还是：MySQL>，那么我们如何更改mysql命令下提示信息呢？这样对当前选中哪个数据库，当前是用什么用户登录，登录是登录到哪台服务器上，都不知道。其实只要在登录时，多加一个参数，就可以搞定的。正常登录是：MySQL -h localhost -u root -p只要在这信息后面加上：--prompt="前置信息" 就可以了。具体命令如下：MySQL -h localhost -u root -p --prompt="/u@/h: /d :/m/s>"登录后，显示的前置信息就会是：root@localhost:05:03:00>其中就是你选择的数据库，当前是未选择数据库，所以是none.如果你选择了一个数据库：use lyb;就会显示如下：root@localhost: lyb 05:03:00>呵呵，这样是不是方便多了哈

https://www.oschina.net/p/soar-xiaomihttps://www.oschina.net/news/101034/xiaomi-opensource-soarSOARSOAR，即 SQL Optimizer And Rewriter，是一款 SQL 智能优化与改写工具，由小米运维 DBA 团队出品，于今日正式宣布开源。SOAR 主要由语法解析器、集成环境、优化建议、重写逻辑、工具集五大模块组成，相比业内其他优秀产品有自己的优势。SOAR(SQL Optimizer And Rewriter)是一个对SQL进行优化和改写的自动化工具。 由小米人工智能与云平台的数据库团队开发与维护。功能特点跨平台支持（支持Linux, Mac环境，Windows环境理论上也支持，不过未全面测试）支持基于启发式算法的语句优化支持复杂查询的多列索引优化（UPDATE, INSERT, DELETE, SELECT）支持EXPLAIN信息丰富解读支持SQL指纹、压缩和美化支持同一张表多条ALTER请求合并支持自定义规则的SQL改写业内其他优秀产品对比有哪些sql优化工具标签：sel正式xiaomi自动化工具tps自定义date运维自己的

谈谈mongodb，mysql的区别和具体应用场景个是关系型数据库一个是非关系型数据库,各自有不同的特点应用在不同的场景和需求下,建议先多了解二者的区别,自然明白各自使用

有两种方法，一种方法使用mysql的check table和repair table 的sql语句，另一种方法是使用MySQL提供的多个myisamchk, isamchk数据检测恢复工具。前者使用起来比较简便。推荐使用。1. check table 和 repair table登陆mysql 终端：mysql -uxxxxx -p dbnamecheck table tabTest;如果出现的结果说Status是OK，则不用修复，如果有Error，可以用：repair table tabTest;进行修复，修复之后可以在用check table命令来进行检查。在新版本的phpMyAdmin里面也可以使用check/repair的功能。2. myisamchk, isamchk其中myisamchk适用于MYISAM类型的数据表，而isamchk适用于ISAM类型的数据表。这两条命令的主要参数相同，一般新的系统都使用MYISAM作为缺省的数据表类型，这里以myisamchk为例子进行说明。当发现某个数据表出现问题时可以使用：myisamchk tablename.MYI进行检测，如果需要修复的话，可以使用：myisamchk -of tablename.MYI关于myisamchk的详细参数说明，可以参见它的使用帮助。需要注意的时在进行修改时必须确保MySQL服务器没有访问这个数据表，保险的情况下是最好在进行检测时把MySQL服务器Shutdown掉。－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－另外可以把下面的命令放在你的rc.local里面启动MySQL服务器前：[ -x /tmp/mysql.sock ] && /pathtochk/myisamchk -of /DATA_DIR/*/*.MYI其中的/tmp/mysql.sock是MySQL监听的Sock文件位置，对于使用RPM安装的用户应该是/var/lib/mysql/mysql.sock，对于使用源码安装则是/tmp/mysql.sock可以根据自己的实际情况进行变更，而pathtochk则是myisamchk所在的位置，DATA_DIR是你的MySQL数据库存放的位置。需要注意的时，如果你打算把这条命令放在你的rc.local里面，必须确认在执行这条指令时MySQL服务器必须没有启动！检测修复所有数据库(表)

nosql数据库有哪些呢？不知道的小伙伴来看看小编今天的分享吧!一、常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb。二、Redis，Memcache，MongoDb的特点：Redis优点：1.支持多种数据结构，如string（字符串）、list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合）、zset(排序set)、hyperloglog（基数估算）2.支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数据恢复等操作，较好的防止数据丢失的手段。3.支持通过Replication进行数据复制，通过master-slave机制，可以实时进行数据的同步复制，支持多级复制和增量复制，master-slave机制是Redis进行HA的重要手段。4.单线程请求，所有命令串行执行，并发情况下不需要考虑数据一致性问题。5.支持pub/sub消息订阅机制，可以用来进行消息订阅与通知。6.支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟。缺点：1.Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。2.支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟，既是优点也是缺点。3.Redis在string类型上会消耗较多内存，可以使用dict（hash表）压缩存储以降低内存耗用。Memcache优点：1.Memcached可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS（取决于key、value的字节大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右）。适用于最大程度扛量。2.支持直接配置为sessionhandle。缺点：1只支持简单的key/value数据结构，不像Redis可以支持丰富的数据类型。2.无法进行持久化，数据不能备份，只能用于缓存使用，且重启后数据全部丢失。3.无法进行数据同步，不能将MC中的数据迁移到其他MC实例中。4.Memcached内存分配采用SlabAllocation机制管理内存，value大小分布差异较大时会造成内存利用率降低，并引发低利用率时依然出现踢出等问题。需要用户注重value设计。MongoDB优点：1.更高的写负载，MongoDB拥有更高的插入速度。2.处理很大的规模的单表，当数据表太大的时候可以很容易的分割表。3.高可用性，设置M-S不仅方便而且很快，MongoDB还可以快速、安全及自动化的实现节点（数据中心）故障转移。4.快速的查询，MongoDB支持二维空间索引，比如管道，因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。MongoDB在启动后会将数据库中的数据以文件映射的方式加载到内存中。如果内存资源相当丰富的话，这将极大地提高数据库的查询速度。5.非结构化数据的爆发增长，增加列在有些情况下可能锁定整个数据库，或者增加负载从而导致性能下降，由于MongoDB的弱数据结构模式，添加1个新字段不会对旧表格有任何影响，整个过程会非常快速。缺点：1.不支持事务。2.MongoDB占用空间过大。3.MongoDB没有成熟的维护工具。三、Redis、Memcache和MongoDB的区别：1.性能三者的性能都比较高，总的来讲：Memcache和Redis差不多，要高于MongoDB。2.便利性memcache数据结构单一。redis丰富一些，数据操作方面，redis更好一些，较少的网络IO次数。mongodb支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富。3,存储空间redis在2.0版本后增加了自己的VM特性，突破物理内存的限制；可以对keyvalue设置过期时间（类似memcache）。memcache可以修改最大可用内存,采用LRU算法。mongoDB适合大数据量的存储，依赖操作系统VM做内存管理，吃内存也比较厉害，服务不要和别的服务在一起。4.可用性redis，依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，每次从节点重新连接主节点都要依赖整个快照,无增量复制，因性能和效率问题，所以单点问题比较复杂；不支持自动sharding,需要依赖程序设定一致hash机制。一种替代方案是，不用redis本身的复制机制，采用自己做主动复制（多份存储），或者改成增量复制的方式（需要自己实现），一致性问题和性能的权衡。Memcache本身没有数据冗余机制，也没必要；对于故障预防，采用依赖成熟的hash或者环状的算法，解决单点故障引起的抖动问题。mongoDB支持master-slave,replicaset（内部采用paxos选举算法，自动故障恢复）,autosharding机制，对客户端屏蔽了故障转移和切分机制。5.可靠性redis支持（快照、AOF）：依赖快照进行持久化，aof增强了可靠性的同时，对性能有所影响。memcache不支持，通常用在做缓存,提升性能。MongoDB从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性。6.一致性Memcache在并发场景下，用cas保证一致性。redis事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行。mongoDB不支持事务。7.数据分析mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其他两者不支持。8.应用场景redis：数据量较小的更性能操作和运算上。memcache：用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能;做缓存，提高性能（适合读多写少，对于数据量比较大，可以采用sharding）。MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题。

山前刘明的意思……

学习

通过navicat 或phpmyadmin 都可以导入。

一、PG用户的密码如何通过md5加密，并且是否加了salt？本文将从源码角度跟踪分析。PG用户通过md5加密时，加了salt，而这个salt是用户名字符串。二、源码分析CreateRole： shadow_pass = encrypt_password(Password_encryption, stmt->role,password); |-- pg_md5_encrypt(password, role, strlen(role),encrypted_password); | |-- memcpy(crypt_buf, passwd, passwd_len); | | memcpy(crypt_buf + passwd_len, role, strlen(role)); | | strcpy(buf, "md5"); |-- |-- pg_md5_hash(crypt_buf, passwd_len + salt_len, buf + 3); new_record[Anum_pg_authid_rolpassword - 1] =CStringGetTextDatum(shadow_pass);三、gdb跟踪1、在函数encrypt_password上打断点，然后客户端执行：create user yzs with password ‘123456‘;创建带密码的用户，观察是否默认使用md5。postgres=# create user yzs with password ‘123456‘;2、堆栈信息Breakpoint 1, encrypt_password (target_type=PASSWORD_TYPE_MD5, role=0x99c3b3c "yzs", password=0x99c3b4c "123456") at crypt.c:111111 PasswordType guessed_type = get_password_type(password);(gdb) bt#0 encrypt_password (target_type=PASSWORD_TYPE_MD5, role=0x99c3b3c "yzs", password=0x99c3b4c "123456") at crypt.c:111#1 0x0827b7a2 in CreateRole (pstate=0x9a0d804, stmt=0x99c3bbc) at user.c:412#2 0x0840fc18 in standard_ProcessUtility (pstmt=0x99c3c14, queryString=0x99c31dc "create user yzs with password ‘123456‘;", context=PROCESS_UTILITY_TOPLEVEL, params=0x0, queryEnv=0x0, dest=0x99c3d74, completionTag=0xbf9119e6 "") at utility.c:722#3 0x0840f42a in ProcessUtility (pstmt=0x99c3c14, queryString=0x99c31dc "create user yzs with password ‘123456‘;", context=PROCESS_UTILITY_TOPLEVEL, params=0x0, queryEnv=0x0, dest=0x99c3d74, completionTag=0xbf9119e6 "") at utility.c:357#4 0x0840e6ea in PortalRunUtility (portal=0x9a20634, pstmt=0x99c3c14, isTopLevel=1 ‘01‘, setHoldSnapshot=0 ‘00‘, dest=0x99c3d74, completionTag=0xbf9119e6 "") at pquery.c:1178#5 0x0840e8b7 in PortalRunMulti (portal=0x9a20634, isTopLevel=1 ‘01‘, setHoldSnapshot=0 ‘00‘, dest=0x99c3d74, altdest=0x99c3d74, completionTag=0xbf9119e6 "") at pquery.c:1324#6 0x0840ded2 in PortalRun (portal=0x9a20634, count=2147483647, isTopLevel=1 ‘01‘, run_once=1 ‘01‘, dest=0x99c3d74, altdest=0x99c3d74, completionTag=0xbf9119e6 "") at pquery.c:799#7 0x08408692 in exec_simple_query (query_string=0x99c31dc "create user yzs with password ‘123456‘;") at postgres.c:1099#8 0x0840c5d4 in PostgresMain (argc=1, argv=0x997edc4, dbname=0x997ecf4 "postgres", username=0x99558cc "postgres") at postgres.c:4088#9 0x083864e6 in BackendRun (port=0x9978038) at postmaster.c:4409#10 0x08385c5d in BackendStartup (port=0x9978038) at postmaster.c:4081#11 0x083822d9 in ServerLoop () at postmaster.c:1755#12 0x083819d6 in PostmasterMain (argc=3, argv=0x9953810) at postmaster.c:1363#13 0x082dfb60 in main (argc=3, argv=0x9953810) at main.c:228(gdb) n114 if (guessed_type != PASSWORD_TYPE_PLAINTEXT)(gdb) 123 switch (target_type)(gdb) 126 encrypted_password = palloc(MD5_PASSWD_LEN + 1);(gdb) 128 if (!pg_md5_encrypt(password, role, strlen(role),(gdb) spg_md5_encrypt (passwd=0x99c3b4c "123456", salt=0x99c3b3c "yzs", salt_len=3, buf=0x9a0d984 "") at md5.c:326326 size_t passwd_len = strlen(passwd);(gdb) n329 char *crypt_buf = malloc(passwd_len + salt_len + 1);(gdb) 332 if (!crypt_buf)(gdb) 339 memcpy(crypt_buf, passwd, passwd_len);(gdb) 340 memcpy(crypt_buf + passwd_len, salt, salt_len);(gdb) p crypt_buf$1 = 0x9979e68 "123456A"(gdb) n342 strcpy(buf, "md5");(gdb) p crypt_buf$2 = 0x9979e68 "123456yzs? Q"(gdb) n343 ret = pg_md5_hash(crypt_buf, passwd_len + salt_len, buf + 3);(gdb) p crypt_buf$3 = 0x9979e68 "123456yzs? Q"(gdb) n345 free(crypt_buf);(gdb) p crypt_buf$4 = 0x9979e68 "123456yzs? Q"(gdb) n347 return ret;(gdb) 348 }(gdb) p ret$5 = 1 ‘01‘(gdb) nencrypt_password (target_type=PASSWORD_TYPE_MD5, role=0x99c3b3c "yzs", password=0x99c3b4c "123456") at crypt.c:131131 return encrypted_password;(gdb) 146 }(gdb) CreateRole (pstate=0x9a0d804, stmt=0x99c3bbc) at user.c:415415 CStringGetTextDatum(shadow_pass);(gdb) p shadow_pass$6 = 0x9a0d984 "md5aed8080c314507e15542d5e9519723a8"3、从pg_authid表中观察该用户经过md5加过密的密码值，可以看出和堆栈信息中看到的一样postgres=# select *from pg_authid where rolname=‘yzs‘; rolname | rolsuper | rolinherit | rolcreaterole | rolcreatedb | rolcanlogin | rolreplication | rolbypa***ls | rolconnlimit | rolpassword | rolvaliduntil ---------+----------+------------+---------------+-------------+-------------+----------------+--------------+--------------+-------------------------------------+--------------- yzs | f | t | f | f | t | f | f | -1 | md5aed8080c314507e15542d5e9519723a8 | (1 row)PostgreSQL用户密码如何通过md5加密存储，是否加了salt标签：sha使用ethportfreeeveargcget用户密码

MySQL如何查看元数据锁阻塞在哪里操作步骤：1、session 1 执行： start transaction; select *from t1;2、session 2 在第1步执行完后执行： drop table t1;此时session 2的drop语句被阻塞。那么怎么分析查看元数据锁呢？方法：1）执行show processlist;，可以看到drop语句在等待元数据锁mysql> show processlist; +----+-------------+-----------+------+---------+---------+-----------------------------------------------------------------------------+------------------+ | Id | User | Host | db | Command | Time | State | Info | +----+-------------+-----------+------+---------+---------+-----------------------------------------------------------------------------+------------------+ | 5 | system user | | NULL | Connect | 1050234 | Waiting for master to send event | NULL | | 6 | system user | | NULL | Connect | 983193 | Slave has read all relay log; waiting for the slave I/O thread to update it | NULL | | 8 | root | localhost | yzs | Sleep | 93 | | NULL | | 9 | root | localhost | yzs | Query | 3 | Waiting for table metadata lock | drop table t1 | | 10 | root | localhost | NULL | Query | 0 | init | show processlist | +----+-------------+-----------+------+---------+---------+-----------------------------------------------------------------------------+------------------+ 5 rows in set (0.00 sec) 2）可以看到当前正在运行的事务的线程是trx_mysql_thread_id:8，那么这个线程在干什么呢？mysql> select *from information_schema.innodb_trxG *************************** 1. row *************************** trx_id: 17683 trx_state: RUNNING trx_started: 2017-10-18 05:32:46 trx_requested_lock_id: NULL trx_wait_started: NULL trx_weight: 0 trx_mysql_thread_id: 8 trx_query: NULL trx_operation_state: NULL trx_tables_in_use: 0 trx_tables_locked: 0 trx_lock_structs: 0 trx_lock_memory_bytes: 320 trx_rows_locked: 0 trx_rows_modified: 0 trx_concurrency_tickets: 0 trx_isolation_level: REPEATABLE READ trx_unique_checks: 1 trx_foreign_key_checks: 1 trx_last_foreign_key_error: NULL trx_adaptive_hash_latched: 0 trx_adaptive_hash_timeout: 10000 trx_is_read_only: 0 trx_autocommit_non_locking: 0 1 row in set (0.03 sec) 3）可以看到这个线程执行的是select语句，如果执行show engine innodb status;可以看到该事务处于sleep状态，也就是说这个事务语句执行完了，但是没有提交。执行kill 8，将该事务的线程杀掉就可以了。或者检查业务的SQL语句，检查下是否有未提交的SQL语句。mysql> select *from performance_schema.events_statements_currentG *************************** 1. row *************************** THREAD_ID: 27 EVENT_ID: 15 END_EVENT_ID: 15 EVENT_NAME: statement/sql/select SOURCE: mysqld.cc:962 TIMER_START: 1050544992900922000 TIMER_END: 1050544993740836000 TIMER_WAIT: 839914000 LOCK_TIME: 196000000 SQL_TEXT: select *from t1 DIGEST: 1aa32397c8ec37230aed78ef16126571 DIGEST_TEXT: SELECT * FROM `t1` CURRENT_SCHEMA: yzs OBJECT_TYPE: NULL OBJECT_SCHEMA: NULL OBJECT_NAME: NULL OBJECT_INSTANCE_BEGIN: NULL MYSQL_ERRNO: 0 RETURNED_SQLSTATE: NULL MESSAGE_TEXT: NULL ERRORS: 0 WARNINGS: 0 ROWS_AFFECTED: 0 ROWS_SENT: 10 ROWS_EXAMINED: 10 CREATED_TMP_DISK_TABLES: 0 CREATED_TMP_TABLES: 0 SELECT_FULL_JOIN: 0 SELECT_FULL_RANGE_JOIN: 0 SELECT_RANGE: 0 SELECT_RANGE_CHECK: 0 SELECT_SCAN: 1 SORT_MERGE_PASSES: 0 SORT_RANGE: 0 SORT_ROWS: 0 SORT_SCAN: 0 NO_INDEX_USED: 1 NO_GOOD_INDEX_USED: 0 NESTING_EVENT_ID: NULL NESTING_EVENT_TYPE: NULL 如有疑问请留言或者到本站社区交流讨论，感谢阅读，希望能帮助到大家，谢谢大家对本站的支持！您可能感兴趣的文章:Mysql查询正在执行的事务以及等待锁的操作方式基于更新SQL语句理解MySQL锁定详解PHP利用Mysql锁解决高并发的方法PHP+MySQL高并发加锁事务处理问题解决方法MySQL锁机制与用法分析MySQL语句加锁的实现分析Mysql使用kill命令解决死锁问题(杀死某条正在执行的sql语句)MYSQL 解锁与锁表介绍一次Mysql死锁排查过程的全纪录MySQL对于各种锁的概念理解

作者 石默研 本文对新一代NewSQL分布式数据库发展策略中的普遍困扰进行讨论，包括云原生（Cloud Native）与本地部署(On Premise)、HTAP进展方向、分布式与单机需求等分布式数据库商业与技术发展中难以决策的问题。 1. 困扰 分布式NewSQL数据库近年来蓬勃兴起，其原因显而易见：切中了业务与数据量不断增长的用户对关系型数据库RDBMS需求，这在传统RDBMS到大数据的发展阶段中，有相当一段时间是空白。同时，随着互联网技术的不断发展与普及，用云计算模式满足IT需求似乎已经成为未来 社会 产业互联网发展的明确趋势，也就是说，有一种共识：不久的将来，绝大多数产业的IT服务是从公共的、行业的或者私有的、混合的云计算中心提供的。这一共识又带来了云原生（Cloud Native）概念与技术的兴起，而分布式NewSQL数据库自然也应该是云原生的，这决定了其相当多的产品设计决策应以符合这一趋势为原则。然而，在当今的现实中，满足业务与数据量不断增长的RDBMS需求的用户，与云原生的用户，除了互联网企业外，大多数情况下，并不重合，需要On-Premise部署的用户仍然占有很大比重，这就带来了第一个困扰：云原生（Cloud Native）与本地部署(On Premise)对产品发展要求的矛盾。 另一个困扰，是关于HTAP，即交易与分析混合负载。HTAP是当今非常火的一个概念与技术，在交易库上直接进行分析，而不再是将“数据从交易库搬下来，挪到另一个数据库中去”这样的繁琐过程。可以毫不夸张的说： 历史 上规模性企业IT复杂度的相当一部分，都来自于“搬数据”，这导致了数据采集、实时采集、全增量合并、数据传输、数据加载、数据建模、数据质量、数据标准、企业级元数据管理等繁杂多样的技术环节的产生，导致了企业数据分布、数据流向、数据模型、主数据、基础数据平台、ODS/数据仓库/数据集市、数据治理等复杂的数据架构设计优化领域，导致了由于多系统大规模数据搬迁而带来的如数据交换平台之类的复杂调度工程......。咋眼一看，感觉该企业的数据技术好厉害，相关各领域的技术产品好丰富，技术人员的相关技能也好受欢迎。但如果在交易库就能直接满足分析需求而不影响生产效能的话，这些复杂高级的技术环节不都成了“自己给自己造了一座山，还说自己爬的好辛苦”？然而，现实却是，问题并不这么简单，除了在交易库中进行分析会影响业务效能外，还有很多原因导致这一现象产生：交易库并不需要存储那么长的 历史 数据，而分析往往是需要建立在大量 历史 数据之上的；交易库的模型往往并不适合分析需求，多数情况下需要重要建模，如非常流行且价值不菲的各行业数仓主题模型；用于交易的OLTP数据库与用于分析的OLAP数据库，其技术体系完全不同；以及大型企业已固化的内部业务结构并没有留给交易/分析整合可实施的可行空间......等等。由于， 历史 积累的企业级数据体系相当复杂，HTAP的发明者迄今为止都没有系统表达完全替代数据分析需求、自顶而下重构企业数据体系的架构级策略，而是将产品重点定位在技术优化层面：在交易库上直接完成实时统计分析，满足高并发需求且不影响业务效能；或者是为实时分析统计/查询而建设的数据服务中间平台。然而，即使是暂时没有这种策略性的意向，在面向AP的产品具体研发中，又会发现明确的界限确实不好把握，随着一个个具体功能的不断完善，似乎假以时日，技术上也不是没有完全替代纯OLAP平台的可能性。那么，HTAP究竟如何定位呢？ 再者就是规模化的分布式需求，与小规模的单机数据库需求（这里指逻辑上的单机）之间的矛盾：分布式数据库，自然而然是要应对规模化的数据管理需求的，长尾的小规模需求当然不应在产品设计考虑之列，同时，大炮轰苍蝇经常还打不好；然而，分布式NewSQL数据库又应该是云原生的，如果把云原生的业务含义理解为“全自助”，它应该以支持什么样的需求为主呢？现实看来，小规模长尾业务对云原生数据库的需求最起码应该是占据相当大的比重的。显而易见，如果是大规模的数据管理需求，即使是部署在云上，DBPaaS的“全自助”是其核心需求吗？这种规模化的业务，如果是云上的On-Premise又需要做出哪些方面的改变？从互联网与云计算发展的 历史 来看，“云自助”，其最核心的商业动机当然包括给用户侧的运维带来了方便，但更重要的可能是给云服务运营商应对海量长尾客户的安装与运维带来了极大的成本优势。这正如银行的小微及个人消费贷款都要走互联网线上模式，而重客、大客甚至中小企业信贷仍然是以线下为主的策略一样，本质是成本问题，而不是客户方便性问题。于是，矛盾显而易见：分布式是面向规模客户的，起码是中、大型客户，而云原生却有可能、最起码相当一段时间内是要以长尾客户为主要服务对象的。 以上困扰实质上，都涉及到了NewSQL分布式数据库的产品发展策略问题。 2. 讨论 问题是客观而又普遍的，但分析与应对策略往往包含主观因素：人们的一个决定与决策，很多情况下并不由严格推理而来，而是心中已经有一个答案，再来找理由支持它。这里的讨论或许也并不能例外。 首先，来看看Cloud Native与On Premise。云原生本应是数据库即服务，然而目前真正有规模化数据增长需求的NewSQL应用相当多的情况下却是付费On Premise与免费On Premise区别，很多互联网企业的应用也可能只是部署在云基础设施上而已，真正的云原生更多是一些实验性、尝试性的需求。但云原生数据库在公有云、行业云以及大型私有云上已经逐渐在形成一种意识上的共识，其商业前景不可限量。也就是说，未来的数字化转型进程中，产业互联网的数据库部署，会逐渐向云基础设施迁移，长在云上。它可能是公有云，也可能是行业云，也可能是私有云，它们都是被定义为云原生NewSQL数据库的市场范围。当然，肯定还会有相当一部分数据库长在云下，这也不用纠结，将其排除在云原生市场战略目标之外即可，就是说，不需要考虑这部分客户需求对产品规划的影响，因为前一部分的份额已经足够大了。这样看来，以云原生为目标进行产品规划的逻辑没有问题，不过，还是要明确一点：长在云上的数据库是不是一定符合我们对“云原生”的既有理解？这里认为，即使未来，在云上形成了产业互联网数据库市场的主体，需要“全自助”的数据库即服务可能也是以面向长尾客户最为迫切、必不可少并且是核心本质，而对中大型以上的需求，“全自助”的意义相对有限，同时比较而言商业模式的转变或者更关键些。那么，如果是以“长在云上”为市场目标，似乎可以将其定义为“广义的云原生”，同时，只要是“长在云上”，那么“云原生”概念中高弹性、高可用、低成本、快速迭代、存算分离等技术优势也都能方便获得。而对“云原生”策略中“云原生”一词的理解不同，对产品规划决策的影响也应该有所不同：一是目前被认为是On Premise的客户需求，或许也就是未来“云原生”主体市场的需求；二是NewSQL数据库关于云原生服务的产品策划，对用户侧“自助”水平的决策或许可以更灵活实用。高水平自助确实可以减轻客户对IT的依赖程度，但这里认为，云原生与用户自行在云上购买资源进行On-Premise部署相比，最关键的价值在于商业模式的改变，能自助多少，不一定是最重要的，因为成为云服务商后，运营运维的工作只会更多，责任可能会更大，甚至有时连IaaS的运维也需要PaaS服务商兜底。但从一个个客户的本地服务，变成集中化云服务，就已经是本质性的模式转变了。总之，需要就事论事，回到原点，仔细分析后决策，而不是用概念教条的判断，因为概念本身的定义并不见得准确对应实际的业务需求。 再来看看HTAP，对这个问题，正如在其它文章中表达过的一样，本文的观点较为明确。一是随着计算能力与架构的升级，从技术上讲，AP与TP的界限会越来越模糊；另外特别是在云原生的新世界里，数据库的这一特性又犹为重要，因为云原生的重要作用之一就是要让客户尽量摆脱对IT运维的依赖，将越来越多的精力集中到自己的业务发展上来；同时端到端的能力提升对云原生商业模式的贯彻也至关重要（需要仔细分析下目前DBPaaS的技术要求是否完全符合这一原点的、本质性的动力），过去与纯OLAP数据库的优势比较纠结在这里也可以得到正面支持；再者，既然架构上已经走向了AP，就很难做到在产品规划上时刻厘清纯AP与混合负载的需求后，再将前者排除在外。于是，以“混合负载满足部分AP需求”应该是由于投入与阶段性市场策略导致的阶段性产品规划，而长远来讲，以一套技术架构满足大多数需求，应该是云原生NewSQL数据库的追求。 接下来，就是关于规模化分布式与小规模单机需求的矛盾了。现在看来，经过上面的讨论，这一点已经不是什么问题了：因为“长在云上”、从分散服务向集中服务的商业模式转变就是指广义的云原生，而不一定要以小微的、迫切需要全自助的长尾为主流，那么，云原生NewSQL数据库仍然应以规模化分布式为其主体的需求方向，而小规模单机则暂时可以不做为重点来考虑。 最后指出一点，希望也能引发进一步的思考：我们所批判的主机，也声称自己是分布式架构，暂且不论其是否客观，但在现实中主机需要被替代的核心问题并不是有没有分布式，而是：一、扩展不灵活带来成本问题：“我只需要扩展一个节点，你却让我再买一台主机”；二、不自主可控；三、往往是软硬件结合的设计策略，包括内存、网络、存储与IO上的软硬融合设计，而这一点，是否需要云原生数据库从广义的定义出发进行学习参考，也是需要进一步讨论的。

sum　是聚合函数　，与单独的字段放在select一起的话，后面需要有group　子几句的。

1:insert into teachers("300008","杨梦","女",59,"66/04/22","YES",1660,210)2:delete * from teachers where age<36 and sex=女3:update set 工资=工资*120% where 工龄>254:select 教师号，姓名，实发工资 from teachers好麻烦 你都没给字段名

select * from tablename limit 0,1

1、确认sqlite3是否已经安装进去python命令行，执行>>>importsqlite3>>>没有报错，说明sqlite3已经成功安装了2、如何进入sqlite3命令行sqlite3/path/to/dbname直接执行sqlite3 加数据库名即可~sqlite3~/Downloads/django_test/cmdb/db.sqlite3sqlite3SQLiteversion3.14.02016-07-2615:17:14Enter".help"forusagehints.sqlite>3、.tables ：查看所有表sqlite>.tablesauth_groupdjango_content_typeauth_group_permissionsdjango_migrationsauth_permissiondjango_sessionauth_userucloud_projectauth_user_groupsucloud_regionauth_user_user_permissionsucloud_uhostdjango_admin_logucloud_zone4、查询表中总的数据条目数selectcount()fromTableName;例如：sqlite>selectcount()fromucloud_zone;11sqlite>selectcount()fromucloud_uhost;147sqlite>selectcount()fromucloud_project;105、执行多条查询语句sqlite>select...>(selectcount(1)fromucloud_uhost)asuhost,...>(selectcount(1)fromucloud_project)asproject,...>(selectcount(1)fromucloud_region)asregion...>;147|10|86、格式化输出您可以使用下列的点命令来格式化输出为本教程下面所列出的格式：sqlite>.headeronsqlite>.modecolumnsqlite>.timeronsqlite>更多命令查看：http://www.runoob.com/sqlite/sqlite-commands.html 二、python如何执行sqlite查询命令python执行sqlite命令的流程：1、cx=sqlite3.connect("db.sqlite3)创建或打开数据库文件，如果数据库文件不存在，则创建，存在，则打开该文件。cx为数据库连接对象，它可以有以下操作： commit()--事务提交 rollback()--事务回滚 close()--关闭一个数据库连接 cursor()--创建一个游标2、cursor=cx.cursor()定义了一个游标。游标对象有以下的操作： execute()--执行sql语句 executemany--执行多条sql语句 close()--关闭游标 fetchone()--从结果中取一条记录 fetchmany()--从结果中取多条记录 fetchall()--从结果中取出多条记录 scroll()--游标滚动 关于对象的方法可以去 Python 主页上查看DB API的详细文档3、cursor.execute("""...select...(selectcount(1)fromucloud_uhost)asuhost...""")cursor.execute(sql语句)是执行sql语句4、cursor.close()关闭游标下面是操作数据库的过程>>>importsqlite3>>>fromdjango.dbimportconnectionscx=sqlite3.connect("/Users/cengchengpeng/Downloads/django_test/cmdb/db.sqlite3")cursor=cx.cursor()>>>cursor<sqlite3.Cursorobjectat0x10b24cb20>>>>cursor.execute("""...select...(selectcount(1)fromucloud_uhost)asuhost,...(selectcount(1)fromucloud_project)asproject,...(selectcount(1)fromucloud_zone)aszone...""")<sqlite3.Cursorobjectat0x10b24cb20>>>>cursor.description((‘uhost‘,None,None,None,None,None,None),(‘project‘,None,None,None,None,None,None),(‘zone‘,None,None,None,None,None,None))>>>columns=[_[0].lower()for_incursor.description]>>>columns[‘uhost‘,‘project‘,‘zone‘]>>>for_incursor:...print_...(147,10,11)>>>results=[dict(zip(columns,_))for_incursor]>>>results>>>results[{‘project‘:10,‘zone‘:11,‘uhost‘:147}]>>>cursor.close()写python脚本，来执行sqlite语句#coding:utf-8fromdjango.dbimportconnectionsdefopen_sql_dict(sql,connection_name=‘default‘):dbs=connections[connection_name]cursor=dbs.cursor()cursor.execute(sql)columns=[_[0].lower()for_incursor.description]results=[dict(zip(columns,_))for_incursor]cursor.close()returnresults这里脚本里面，用到了zip()方法和dict()方法本文出自 “zengestudy” 博客，请务必保留此出处http://zengestudy.blog.51cto.com/1702365/1904680sqlite3常用命令以及django如何操作sqlite3数据库标签：sqlite

1、排除网络或防火墙问题（推荐教程：mysql教程）先看是否能ping通远程服务器，ping 192.168.1.211，如果不可以就是网络问题。然后，检查端口是否被防火墙挡住了，telnet 192.168.1.211 3306，如果连接失败，配置防火墙。配置防火墙，开启3306端口vi /etc/sysconfig/iptables-A INPUT -m state _state NEW -m tcp -p tcp _dport 3306 -j ACCEPT（允许3306端口通过防火墙）/etc/init.d/iptables restart（重启防火墙使配置生效）2、检查MySQL配置如果开启了防火墙，telnet还是失败，通过netstat查看3306的端口状态：netstat -apn|grep 3306tcp6 0 0 127.0.0.1:3306 :::* LISTEN 13524/mysqld注意地方，这说明3306被绑定到了本地。检查一下my.cnf的配置，这里可以配置绑定ip地址。bind-address=addr不配置或者IP配置为0.0.0.0，表示监听所有客户端连接。ps：我开启3306端口，并且检查MySQL配置之后，telent仍然失败，但是在本机telnet是ok的，再三确认了配置没有问题。后来跟我们的ucloud账号管理员提了一下，才知道ucloud管理后台也需要开启3306端口，用云服务器的留意这个。3、检查用户访问权限MySQL建用户的时候会指定一个host，默认是127.0.0.1/localhost，那么这个用户就只能本机访问，其它机器用这个用户帐号访问会提示没有权限，host改为%，表示允许所有机器访问。4、重启mysql，使配置生效。

“使用USQL产品，用户在原有的数据文件基础上进行数据建模，即可使用SQL进行业务数据的快速查询，此种方式对原有数据文件改动较小，用户不用关注大数据分布式处理的过程，业务迁移方便。对比我们现有的大数据处理方案，节省80%的服务器成本，提升50%数据分析速度，同时也缩短了新业务的开发周期，值得推荐。”——爱普新媒CTO 牛德恒USQL是什么？数据湖分析（USQL）是一种可扩展性强、成本低廉的无服务器SQL分析计算引擎，可轻松完成面向海量数据的数据建模工作，SQL即可完成数据查询和分析，极大降低使用大数据的门槛，且无需数据库管理员和运维人员，大幅度减少对大数据工程师的依赖。USQL在爱普新媒案例中的表现计算成本降低97.5%相较于爱普新媒现在每月花费在数据仓库UDW（用于临时存放数据）的数千元，处理同样的数据，USQL可将成本控制在每月几十元，因为USQL按照实际分析数据量计费，每GB数据分析价格极低，且不使用时不计费。任务周期缩短55.6%爱普新媒现有架构下，处理不固定的数据需求，数据导入与分析平均处理时长为1.8天，而USQL可省去数据导入的步骤，减少运维工作量，大幅度缩短每次任务完成时间。分析效率提升5倍爱普新媒所有真实业务SQL均已落地，其中最耗时的SQL分析时间可从600秒降至118秒，整体明显提高SQL分析效率。大数据工程师投入降为0目前每月需投入大数据工程师20个人日，使用USQL产品，业务分析师可直接通过SQL在对象存储UFile中完成数据分析，极大减少对工程师的依赖，有限的人力资源可得到更好的利用。关于爱普新媒成立于2010年，是一家专注于移动互联网产品研发和新媒体整合营销的高新技术型公司，旗下拥有100余款精品软件，内容涵盖日常生活、效率工具、文章资讯等多个方面，主营以天气预报、快游等综合自媒体矩阵为载体的推广业务和以云魔方DSP移动互联网广告分发平台为基础的广告投放业务。面临的数据挑战爱普新媒广告业务数据规模达到数百TB，日增长量为1TB左右，业务日常不固定的分析需求多，现有的大数据处理方案下，数据部门每月需投入大数据工程师20个人日，额外花费数千元维持一个数据仓库集群，且平均每次需求处理时长为1.8天。基于已有架构，数据部门将广告日志数据压缩后存放于对象存储UFile中，接收到业务分析师不固定的数据需求后，再将用于分析的原始数据，临时加载到数据仓库UDW中，完成SQL分析后实施清除操作。图：爱普新媒现有架构业务分析师的抱怨对于业务分析师而言，数据规模达到数百TB，无法自主完成分析，必须极大程度依赖大数据工程师；并且每次任务处理周期长，若后续有需求变更或分析结果未达预期，还需重新走一遍处理流程；此外当对分析结果存有疑问时，无法查看原始数据进行校验。数据部门的烦恼业务每月的不固定数据分析需求多，又无法自主完成，需要占用数据部门有限的技术人力资源；需求变动返工次数多，会导致大量重复性工作；并且随着数据规模日增长量的不断提升，用于临时存放不固定需求数据的GreenPlum成本一直在增加。产品诉求基于现状，爱普新媒的产品需求清晰明确：支持数百TB规模的数据分析业务分析师能够独立完成不固定需求分析工作具有较强的Ad-Hoc能力缩短每次需求处理时长降低计算成本投入和运维投入选择USQL产品带着上述诉求，爱普新媒留意到UCloud推出的USQL产品，对其无运维、低成本、低门槛的产品理念产生浓厚兴趣，当即联系UCloud架构师表达试用的意愿。在与其数据部门沟通的过程中，UCloud架构师发现对方务实且拥有开放的学习态度，对云计算也一直保持极大的好奇心，接触了解过数据湖以及Serverless的概念，为双方的交流奠定了良好的基础。此外现有架构中计算与存储是分离的状态，其原始数据并未与GreenPlum强耦合，这为更换分析引擎的方案实施提供了便利。USQL替换GreenPlum新架构中使用USQL替换原先用于临时加载数据的GreenPlum，省去数据从UFile导入到GreenPlum的过程，并使得业务分析师能够直接通过SQL分析UFile中海量数据，全程无需大数据工程师的参与。图：爱普新媒新架构此外，数据对接中发现，爱普新媒的数据格式为JSON并通过GZIP格式压缩，UCloud了解后一周内完成USQL产品升级，得以支持这两种数据格式，减少对接上的障碍，并协助爱普新媒重新布局其现有数据，目前爱普新媒实际业务SQL已全部落地，同时完成产品培训以及现场演示。图：实际业务SQL示例结果显示分析效率可提高5倍，CTO观看USQL的实例演示后，当场测算成本，对其在降低成本、提高效率、减少人力方面的表现感到超出预期，已决定将所有离线计算业务都放在USQL上。如果您也有大数据分析成本的困扰，欢迎加入我们的数据分析群共同探讨！USQL如何帮爱普新媒降低80%成本，提升50%数据分析速度标签：架构能力实例好奇心价格gzip互联网产品额外image

这不是我们期末考试复习的内容吗。。。。哈哈。。。

看他们网上的，写得都是千篇一律，同时，好多也写得不是很好，下面是我自己总结的有关mysql的使用细节，也是我在学习过程中的一些记录吧，希望对你有点帮助，后面有关存储过程等相关操作还没有总结好，下次总结好了再发给你吧，呵呵~~~~~MySql学习笔记MySql概述：MySql是一个种关联数据库管理系统，所谓关联数据库就是将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大的仓库中。这样就增加了速度与提高了灵活性。并且MySql软件是一个开放源码软件。注意，MySql所支持的TimeStamp的最大范围的问题，在32位机器上，支持的取值范围是年份最好不要超过2030年，然后如果在64位的机器上，年份可以达到2106年，而对于date、与datetime这两种类型，则没有关系，都可以表示到9999-12-31，所以这一点得注意下；还有，在安装MySql的时候，我们一般都选择Typical(典型安装)就可以了，当然，如果还有其它用途的话，那最好选择Complete(完全安装);在安装过程中，一般的还会让你进行服务器类型的选择，分别有三种服务器类型的选择，(Developer(开发机)、Server Machine(服务器)、Dedicated MySql Server Machine(专用MYSQL服务器))，选择哪种类型的服务器，只会对配置向导对内存等有影响，不然其它方面是没有什么影响的；所以，我们如果是开发者，选择开发机就可以啦；然后接下来，还会有数据库使用情况对话框的选择，我们只要按照默认就可以啦；连接与断开服务器：连接：在windows命令提示符下输入类似如下命令集：mysql –h host –u user –p例如，我在用的时候输入的是：mysql –h localhost –u root –p然后会提示要你输入用户密码，这个时候，如果你有密码的话，就输入密码敲回车，如果没有密码，直接敲回车，就可以进入到数据库客户端；连接远程主机上的mysql，可以用下面的命令：mysql –h 159.0.45.1 –u root –p 123断开服务器：在进入客户端后，你可以直接输入quit然后回车就可以了；下面就数据库相关命令进行相关说明你可以输入以下命令对数据库表格或者数据库进行相关操作，在这里就省略了，然后直接进行文字说明了；Select version(),current_date;//从服务器得到当前mysql的版本号与当前日期Select user(); //得到当前数据库的所有用户Use databasename; 进入到指定的数据库当中，然后就可以操作这个数据库当中的表格了Show databases; //查询目前数据库中所有的数据库，并且显示出来；Create batabase databasename;创建数据库，例如：create database manager;Show tables; //查看当前数据库中的所有表格；Create table tablename(colums);创建表，并且给表指定相关列，例如：create table pet(name varchar(20),owner varchar(20),species varchar(20),sex char(1),birth date,death date);Describe tablename;将表当中的所有信息详细显示出来，例如：describe pet;可以用命令一次插入多条记录，例如：Insert into pet values(‘Puffball","Diane","hamster","f","1993-12-3",null),( ‘Puffball","Diane","hamster","f","1993-12-3",now());Select * from pet; 从pet表当中查询出所有的记录，显示出来；Delete from pet where id=1;删除ID为1的那一条记录；Update pet set birth="2001-1-3" where name="Bowser";更新name为Bowser的记录当中的birth字段的值；Select distinct owner from pet;从pet表中选择出owner字段的值唯一的行，如果有多行记录这个字段的值相同，则只显示最后一次出现这一值的一行记录；有关日期计算：Select name,birth,curdate(),(year(curdate())-year(birth)) as age from pet;此处，year()函数用于提取对应字段的年份，当然类似的还有month()，day()等；在mysql当中，sql语句可以使用like查询，可以用”_”配任何单个字符，用”%”配任意数目字符，并且SQL模式默认是忽略大小写，例如：select * from pet where name like ‘%fy";当然也可以用正则表达式模式进行配。同时在sql当中，也要注意分组函数、排序函数、统计函数等相关用法，在这里只列举一二；Select species,count(*) from pet group by speceis;Select * from pet order by birth desc;查询最大值的相关操作：Select max(age) from pet;取前多少项记录，这个主要用于分页查询操作当中，Select * from pet order by birth desc limit 3;取前三条记录，Select * from pet order by birth desc limit 0,3;这个可以用于分页查询，limit后面的第一个参数，是起始位置，第二个参数是取记录条数；有关创建表格自增长字段的写法：Create table person(id int(4) not null auto_increment,name char(20) not null,primary key (id));修改表操作：向表中增加字段：注意，在这个地方，如果是增加多个字段的时候，就要用括号括起来，不然会有问题，如果是单个字段的话，不用括号也没事；Alter table test add(address varchar(50) not null default ‘xm",email varchar(20) not null);将表中某个字段的名字修改或者修改其对应的相关属性的时候，要用change对其进行操作；Alter table test change email email varchar(20) not null default ‘zz";//不修改字段名Alter table test change email Email varchar(30) not null;//修改字段名称删除表中字段：Alter table test drop email;//删除单个字段Alter table test drop address,drop email;//删除多列可以用Drop来取消主键与外键等，例如：Alter table test drop foreign key fk_symbol;删除索引：Drop index index_name on table_name;例如：drop index t on test;向表中插入记录：注意，当插入表中的记录并不是所有的字段的时候，应该要在前面列出字段名称才行，不然会报错；Insert into test(name) values(‘ltx");Insert into test values(1,"ltx");也可以向表中同时插入多列值，如：Insert into test(name) values(‘ltx"),(‘hhy"),(‘xf");删除表中记录：Delete from test;//删除表中所有记录；Delete from test where id=1;//删除表中特定条件下的记录；当要从一个表或者多个表当中查询出一些字段然后把这些字段又要插入到另一个表当中的时候，可以用insert …..select语法；Insert into testt(name) (select name from test where id=4);从文件中读取行插入数据表中，可以用Load data infile语句；Load data infile ‘test.txt" into table test;可以用Describe语法进行获取有关列的信息；Describe test;//可以查看test表的所有信息，包括对应列字段的数据类型等；MySql事务处理相关语法；开始一项新的事务：start transaction或者begin transaction提交事务：commit事务回滚：rollbackset autocommit true|false 语句可以禁用或启用默认的autocommit模式，只可用于当前连接；例子：Start transaction;Update person set name="LJB" where id=1;Commit | rollback;数据库管理语句修改用户密码：以root用户为例，则可以写成下面的；mysql –u root –p 旧密码 –password 新密码Mysql –u root –password 123；//将root用户的密码修改成123，由于root用户开始的时候，是没有密码的，所以-p旧密码就省略了；例如修改一个有密码的用户密码：mysql –u ltx –p 123 –password 456；增加一个用户test1，密码为abc，让他可以在任何时候主机上登陆，并对所有数据库有查询、插入、修改、删除的权限。Grant select，insert，update，delete on *.* to test1@”%” identified by ‘abc";增加一个test2用户，密码为abc，让他只可以在localhost上登陆，并且可以对数据库进行查询、插入、修改、删除操作；Grant select,insert,update,delete on mydb.* to test2@localhost identified by ‘abc";如果不想让用户test2有密码，可以再输入以下命令消掉密码：Grant select,insert,update,delete on mydb.* to test2@localhost identified by “”;备份数据库常用命令：mysqldump –h host –u username –p dbname>保存路径与文件名然后回车后，会让你输入用户密码，输入密码后，再回车就OK啦；Mysqldump –hlocalhost –uroot –p test >E:db est.sql这一命令具体解释下：这个命令就是备份test数据库，并且将备份的内容存储为test.sql文件，并且保存在E:db下面；命令当中-p 前面的test是数据库名，然后在数据库名后面要跟上一个”>”，然后接下来，就是写要保存的位置与保存文件的文件名；将备份好的数据库导入到数据库当中去：也就是运行.sql文件将数据库导入数据库当中去->首先你得创建数据库，然后运行如下命令：mysql –hlocalhost –uroot –p linux<E:db est.sql然后回车，再输入密码就可以啦；解释下上面的命令：linux是就要导入的数据库名字，然后后面要紧跟着“<”符号，然后后面就是要导入的数据库文件；将数据库导出保存成XML文件、从XML文件导入数据到数据库：导出表中数据：mysql –X –h hostName –u userName –p Pwd –e “use DatabaseName;sql;” >xml文件名或者用另外一种方式也行：mysqldump –xml –h hostName –u userName –p pwd dbName tableName //这一种只用于显示在当前的mysql客户端，不保存到文件当中；相关说明：-X代表的是文件的格式是XML，然后-e一写不能掉，还有就是要用双引号将要操作的语句括起来；单引号不行；例如：mysql –X –hlocalhost –uroot –p –e “use test；select * from pet；”>E:dbout.xml从XML文件导入数据到数据库：Insert into tableName values(1,load_file(‘filepath"));例如：insert into pet values(1,load_file(“E:dbout.xml”));查看数据库状态与查询进程：Show status;//查看状态Show processlist;//查看进程更改用户名，用以下命令：Update set user=”新名字” where user=”旧用户名”；给数据库用户设置管理员权限：Mysqladmin –h host –u username –p pwd;以root用户为例；Mysqladmin –h localhost –u root –p 123;存储过程与函数存储程序和函数分别是用create procedure和create function语句，一个程序要么是一个程序要么是一个函数，使用call语句来调用程序，并且程序只能用输出变量传回值；要想在MySql5.1中创建子程序，必须具有create routine权限，并且alter routine和execute权限被自动授予它的创建者；创建存储过程：首先声明分隔符，所谓分隔符是指你通知mysql客户端你已经输入一个sql语句的字符或字符串符号，在这里我们就以“//”为分隔符；Delimiter 分隔符如：delimiter //再创建存储过程：Create procedure 存储过程名 ( )声明存储过程开始：begin然后开始写存储过程体：Select * from pet;结束存储过程：End;//刚刚的例子全部写出来，完整的代码就是：Delimiter //Create procedure spt () //注意，这个地方，存储过程名与括号之间要有个空格BeginSelect * from pet;End;//到这里，整个存储过程就算写完啦执行存储过程：Call 存储过程名 ();//如，我们执行刚刚创建的存储过程，就是：Call spt ();//需要说明的是存储过程名后面一定要加个空格，而后面那个括号，则是用于传送参数的参数列表；另外，我们创建存储过程完成后，也只是创建了，但是只有调用call 存储过程名 ();//后才算执行完毕，才能看到存储过程的结果；是否可以解决您的问题？

导出sql文件。如果你是不考虑其他因素的话，步骤如下---安装PL/SQL,或者toad，以下用PL/SQL做示例1. 新建oracle用户，不要使用系统默认用户2. 使用plsql链接oracle3. 打开你的sql文件4. 执行文件5. 如果要创建新数据库，可以使用9i以后版本中的DABASE 助手。有问题再联系。

肯定不行呀。你可以吧sqlserver导出为 .sql的文件，然后再导入到oracle，然后用oracle导出为dmp

架构(Schema)是形成单个命名空间的数据库实体的集合。命名空间是一个集合，其中每个元素的名称都是唯一的。可以将架构看成一个存放数据库中对象的一个容器。架构实际上在sqlserver2000中就已经存在，当我们使用查询分析器去查询一个表的时候，一个完整的表的名称应该包括服务器名.数据库名.用户名.对象名，而在sqlserver2005中一个表的完全限定名称应该为服务器名.数据库名.架构名.对象名在2000中，假如有一个账户tt在test数据库中创建了一张表table1的时候，在服务器上对查询的语句应为select * from test.tt.table1,也就是说，在sqlserver 2000中一张表所属的架构默认就是表的创建者的登录名称，用户可以和修改他所创建的所有数据库对象。

架构（Schema）是一组数据库对象的集合，它被单个负责人（可以是用户或角色）所拥有并构成唯一命名空间。你可以将架构看成是对象的容器。在SQLServer2000中，用户（User）和架构是隐含关联的，即每个用户拥有与其同名的架构。因此要删除一个用户，必须先删除或修改这个用户所拥有的所有数据库对象。在SQLServer2005中，架构和创建它的数据库用户不再关联，完全限定名（fully-qualifiedname）现在包含4个部分：server.database.schema.object1.体系结构（）体系结构亦可称为架构，所谓软件架构，根据Perry和Wolfe之定义：Software={Elements,Forms,Rationale/Constraint}，也就是软件主架构={组件元素，元素互助合作之模式，基础要求与限制}。PhilippeKruchten采用上面的定义，并说明主架构之设计就是：将各组件元素以某些理想的合作模式组织起来，以达成系统的基本功能和限制。体系结构又分为多种样式，如PipesandFilters等。2.框架(Framework)框架亦可称为应用架构，框架的一般定义就是：在特定领域基于体系结构的可重用的设计。也可以认为框架是体系结构在特定领域下的应用。框架比较出名的例子就是MVC。3.库(Library)库应该是可重用的、相互协作的资源的集合，供开发人员进行重复调用。它与框架的主要区别在于运行时与程序的调用关系。库是被程序调用，而框架则调用程序。比较好的库有JDK。4.设计模式（DesignPattern）设计模式大家应该很熟悉，尤其四人帮所写的书更是家喻户晓。“四人帮”将模式描述为“在一定的环境中解决某一问题的方案”。这三个事物—问题、解决方案和环境—是模式的基本要素。给模式一个名称，考虑使用模式将产生的结果和提供一个或多个示例，对于说明模式也都是有用的。5.平台（PlatForm）由多种系统构成，其中也可以包含硬件部分。对于以上的概念有一个比较清楚的认识之后，就可以在软件的开发过程中进行应用。理论和实践是缺一不可的，相辅相成的。没有理论的指导，实践就缺乏基础；没有实践的证明，理论就缺乏依据，因此我一直认为：对于当代的程序员，在有一定的实践基础后，必须学习更深的理论知识。无论你是从那方面先开始学习的。在软件的开发过程中，从许多过程实践和方法中，大致可以提炼出五大步骤：需求、分析、设计、编码、测试。而体系结构是软件的骨架，是最重要的基础。体系结构是涉及到每一步骤中。一般在获取需要的同时，就应该开始分析软件的体系结构。体系结构现在一般是各个大的功能模块组合成，然后描述各个部分的关系。我一般认为框架是体系结构中每个模块中更细小的结构。如需要表示web技术，就会用到MVC框架，而web功能只是整个软件体系中的一个功能模块。每个框架可以有许多个实例，如用java实现的MVC框架structs。而在框架之下就是设计模式，设计模式一般是应用中框架之中的，也可以说是对框架的补充。因为框架只是提供了一个环境，需要我们我里面填入更多的东西。无论是否应用了设计模式，你都可以实现软件的功能，而正确应用了设计模式，是我们对前人软件的设计或实现方法的一种继承，从而让你的软件更软。体系结构是可以从不同视角来进行分析的，所以软件体系结构的设计可以按照不同的视角来进行的。按41views的论述，那是四种views：逻辑、开发、过程、物理和场景。因此体系结构是逐渐细化的，你不可能开始就拿出一个完美的体系结构，而只能根据开发过程逐渐对体系结构进行细化。打个比方：如果我们准备建一个房子，那房子如果按功能来分：墙壁、地板、照明等，它是按那种样式来组成的，房子是四方的还是圆形的等，这样就组成了房子的体系结构。在体系结构之下，我们可以把框架应用在每个模块中，例如墙壁，我们准备应用什么框架。墙壁可以包括：窗户、门等。窗户和门的组成的就是一种框架。而窗户是什么形状的或者是大还是小，是要为了实现屋内的亮度的，因此挑选什么样的窗户就是设计模式。

select 姓名,max(英语) from studen group by 姓名没有用聚集函数的列要用group by

update scott.empset salary=salary*1.15where job = "manager"

不知道你怎么排序 用order by …… asc|desc还有分组group by……having……不知道你的意思是什么别名 楼上的说的可以

用orderby，给你个例子你看看就明白了：SELECTau_lnameFROMauthorsORDERBYau_lname当这个SELECT语句执行时，作者名字的显示将按字母顺序排列。ORDERBY子句将作者名字按升序排列。你也可以同时对多个列使用ORDERBY子句。例如，如果你想同时按升序显示字段au_lname和字段au_fname，你需要对两个字段都进行排序：SELECTau_lname,au_fnameFROMauthorsORDERBYau_lname,au_fname这个查询首先把结果按au_lname字段进行排序，然后按字段au_fname排序。记录将按如下的顺序取出：au_lnameau_fname…………………………………………………………………….BennetAbrahamRingerAlbertRingerAnneSmithMeander…(23row(s)affected)注意有两个作者有相同的名字Ringer。名为AlbertRinger的作者出现名为AnneRinger的作者之前，这是因为姓Albert按字母顺序应排在姓Anne之前。如果你想把查询结果按相反的顺序排列，你可以使用关键字DESC。关键字DESC把查询结果按降序排列，如下例所示：SELECTau_lname,au_fnameFROMauthorsWHEREau_lname=”Ringer”ORDERBYau_lname,au_fnameDESC这个查询从表authors中取出所有名字为Ringer的作者记录。ORDERBY子句根据作者的名字和姓，将查询结果按降序排列。结果是这样的：au_lnameau_fname……………………………………………………………………………………….RingerAnneRingerAlbert(2row(s)affectec)注意在这个表中，姓Anne出现在姓Albert之前。作者名字按降序显示。你也可以按数值型字段对一个查询结果进行排序。例如，如果你想按降序取出所有书的价格，你可以使用如下的SQL查询：SELECTpriceFROMtitlesORDERBYpriceDESC这个SELECT语句从表中取出所有书的价格，显示结果时，价格低的书先显示，价格高的书后显示。

mysql语句中like用法：1、常见用法：（1）搭配%使用%代表一个或多个字符的通配符，譬如查询字段name中以大开头的数据：（2）搭配_使用_代表仅仅一个字符的通配符，把上面那条查询语句中的%改为_，会发现只能查询出一条数据。2、使用like模糊查询会导致索引失效，在数据量大的时候会有性能问题（1）尽量少以%或者_开头进行模糊查询通过explain执行计划，我们发现，使用like模糊查询时，如果不以%和_开头查询的话，索引还是有效的。（2）使用覆盖索引当查询的的条件和查询的结果都是索引中的字段的时候，这个索引我们可以称之为覆盖索引，这个时候，使用like模糊查询索引是有效的。InnoDB中主键可以不添加进索引中注意：使用覆盖索引，对于字段的长度是由要求限制的，一般超过长度，索引也会失效这里如果查询中带有descripition字段，则覆盖索引也会失效。扩展资料like语句的语法格式是：select * from 表名 where 字段名 like 对应值（子串），它主要是针对字符型字段的，它的作用是在一个字符型字段列中检索包含对应子串的。一、% 包含零个或多个字符的任意字符串：1、like"Mc%" 将搜索以字母 Mc 开头的所有字符串（如 McBadden）。2、like"%inger" 将搜索以字母 inger 结尾的所有字符串（如 Ringer、Stringer）。3、like"%en%" 将搜索在任何位置包含字母 en 的所有字符串（如 Bennet、Green、McBadden）。二、:_（下划线） 任何单个字符：like"_heryl" 将搜索以字母 heryl 结尾的所有六个字母的名称（如 Cheryl、Sheryl）。三、[ ] 指定范围 ([a-f]) 或集合 ([abcdef]) 中的任何单个字符： 1，like"[CK]ars[eo]n" 将搜索下列字符串：Carsen、Karsen、Carson 和 Karson（如 Carson）。2、like"[M-Z]inger" 将搜索以字符串 inger 结尾、以从 M 到 Z 的任何单个字母开头的所有名称（如 Ringer）。

你装的什么版本的？个人版，企业版，专业版？装个个人版没问题吧！

这个就是英文版,你看到的中文是控制台的.如果需要中文版需要重新安装对应版本.

利用管道机制，先设置路径，然后再设置一些命令，下面有个列子，希望你能看懂set classpath=%JAVA_HOME%in;%JAVA_HOME%libdt.jar;%JAVA_HOME%lib ools.jar;C:oracleora92in;C:Program FilesOraclejre1.1.8in;%SystemRoot%system32;%SystemRoot%;%SystemRoot%System32Wbem;C:jakarta-tomcat-5.0.28commonliblog4j-1.2.8.jar;C:jakarta-tomcat-5.0.28commonlibclasses12.jar;javac tclsend.javajava tclsend

这篇文章主要以MySQL为例讲下Java如何连接到数据库的。当然，首先要安装有JDK(一般是JDK1.5.X)。然后安装MySQL，这些都比较简单，具体过程就不说了。配置好这两个环境后，下载JDBC驱动mysql-connector-java-5.0.5.zip（这个是最新版的）。然后将其解压缩到任一目录。我是解压到D盘，然后将其目录下的mysql-connector-java-5.0.5-bin.jar加到classpath里，具体如下：“我的电脑”-> “属性” -> “高级” -> “环境变量”，在系统变量那里编辑classpath，将D:mysql-connector-java-5.0.5mysql-connector-java-5.0.5-bin.jar加到最后，在加这个字符串前要加“;”，以与前一个classpath区分开。然后确定。环境配置好了，很简单。现在，先配置MySQL，设其用户名为“root”，密码为“root”。在命令行或用一个SQL的前端软件创建Database。我是用SQLyog的前端软件来创建Database的。先创建数据库：CREATE DATABASE SCUTCS;接着，创建表：CREATE TABLE STUDENT(SNO CHAR(7) NOT NULL,SNAME VARCHAR(8) NOT NULL,SEX CHAR(2) NOT NULL,BDATE DATE NOT NULL,HEIGHT DEC(5,2) DEFAULT 000.00,PRIMARY KEY(SNO));然后插入数据，可以用SQL语句insert into <表名> values (value1, value2, ...);也可以用SQLyog来操作好了，创建好了。下面，我们来编写.java文件来演示一下如何访问MySQL数据库。import java.sql.*;public class JDBCTest {public static void main(String[] args){// 驱动程序名String driver = "com.mysql.jdbc.Driver";// URL指向要访问的数据库名scutcsString url = "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/scutcs";// MySQL配置时的用户名String user = "root";// MySQL配置时的密码String password = "root";try {// 加载驱动程序Class.forName(driver);// 连续数据库Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);if(!conn.isClosed())System.out.println("Succeeded connecting to the Database!");// statement用来执行SQL语句Statement statement = conn.createStatement();// 要执行的SQL语句String sql = "select * from student";// 结果集ResultSet rs = statement.executeQuery(sql);System.out.println("-----------------");System.out.println("执行结果如下所示:");System.out.println("-----------------");System.out.println(" 学号" + " " + " 姓名");System.out.println("-----------------");String name = null;while(rs.next()) {// 选择sname这列数据name = rs.getString("sname");/* 何问起 hovertree.com */// 首先使用ISO-8859-1字符集将name解码为字节序列并将结果存储新的字节数组中。// 然后使用GB2312字符集解码指定的字节数组name = new String(name.getBytes("ISO-8859-1"),"GB2312");// 输出结果System.out.println(rs.getString("sno") + " " + name);}rs.close();conn.close();} catch(ClassNotFoundException e) {System.out.println("Sorry,can`t find the Driver!");e.printStackTrace();} catch(SQLException e) {e.printStackTrace();} catch(Exception e) {e.printStackTrace();} } }接下来我们运行一下看下效果：D: estjdbc>javac JDBCTest.javaD: estjdbc>java JDBCTestSucceeded connecting to the Database!-----------------------执行结果如下所示:-----------------------学号 姓名-----------------------0104421 周远行0208123 王义平0209120 何问起0309119 李 维0309203 欧阳美林0309226 柯乐义哈哈，成功啦

路径：C:Program FilesJavaD:Program FilesJavaD:Java安装后可出现jre和jdk两个目录，其中jre为运行环境，jdk为开发环境。配置JDK环境变量右键我的电脑，选择属性,选择高级选项卡，点击环境变量进入环境变量设置页，进行JVM环境变量的设置。建立系统变量：JAVA_HOME=D:Program FilesJavajdk1.6.0_07；建立系统变量：CLASSPATH=.;(逗号+分号)；编辑path系统变量：在最前面加上%JAVA_HOME%in;(分号)。

安装好mysql之后，那么你现在应该安装JDK了（JDK1.6就可以）安装好JDK之后，就是安装Eclipse了，要支持JDK版本，Eclipse安装的时候会自动去找JDK安装位置的，如果你是解压版的Eclipse，就要配置eclipse.ini文件了，将对应的JDK配置好，这些已经准备就绪的时候，就到mysql中创建数据库和表先创建数据库：CREATE DATABASE SCUTCS;接着，创建表：CREATE TABLE STUDENT(SNO CHAR(7) NOT NULL,SNAME VARCHAR(8) NOT NULL,SEX CHAR(2) NOT NULL,BDATE DATE NOT NULL,HEIGHT DEC(5,2) DEFAULT 000.00,PRIMARY KEY(SNO));然后插入数据，可以用SQL语句insert into <表名> values (value1, value2, ...);

create proc p1 @x nvarchar(255)asbeginselect max(score),min(score),avg(score)from 表where 课程名=@xend exec p1 课程名drop proc p4

select *from 表1 A，表2 B ……还有select *from 表1 as A，表2 as B 都是对的

多个表的left outer join on,他是这样的先执行第一个left outer join on然后将得到的结果在与第二个left outer join on后的表做左联接，以此类推，所以得到的结果是不正确的。下面是我写的sql你可以参考下：select col_code, (select count(1) from teacher_project_map where teacher_project_map.col_code=base_teacher.col_code) as count1, (select count(1) from teacher_reward_map where teacher_reward_map.col_code=base_teacher.col_code) as count2,(select count(1) from teacher_paper_map where teacher_paper_map.col_code=base_teacher.col_code)from base_teacher

。WHERE条件：在有ON条件的SELECT语句中是过滤中间表的约束条件。在没有ON的单表查询中，是限制物理表或者中间查询结果返回记录的约束。在两表或多表连接中是限制连接形成最终中间表的返回结果的约束。从这里可以看出，将WHERE条件移入ON后面是不恰当的。推荐的做法是：ON只进行连接操作，WHERE只过滤中间表的记录。二、连接查询连接运算符是用来实现多表联合查询的一种重要方式，主要分为三种：内连接、外连接、交叉连接。2.1 内连接 INNER JOIN内连接（INNER JOIN）有两种，显式的和隐式的，返回连接表中符合连接条件和查询条件的数据行。（所谓的链接表就是数据库在做查询形成的中间表）。语句1：隐式的内连接，没有INNER JOIN，形成的中间表为两个表的笛卡尔积。SELECT O.ID,O.ORDER_NUMBER,C.ID,C.NAMEFROM CUSTOMERS C,ORDERS OWHERE C.ID=O.CUSTOMER_ID;语句2：显示的内连接，一般称为内连接，有INNER JOIN，形成的中间表为两个表经过ON条件过滤后的笛卡尔积。SELECT O.ID,O.ORDER_NUMBER,C.ID,C.NAMEFROM CUSTOMERS C INNER JOIN ORDERS O ON C.ID=O.CUSTOMER_ID;语句3和语句4的查询结果。内连接使用比较运算符（包括=、>、<、<>、>=、<=、!> 和!<）进行表间的比较操作，查询与连接条件相匹配的数据。根据所使用的比较方式不同，内连接分为等值连接、自然连接和自连接三种。等值连接使用”=”关系将表连接起来的查询，其查询结果中列出被连接表中的所有列，包括其中的重复列。SELECT PM_ACT_JOB_RLS.*, PM_ACT_RLS.*FROM PM_ACT_JOB_RLSINNER JOIN PM_ACT_RLS ON PM_ACT_JOB_RLS.RlsPK = PM_ACT_RLS.RlsPK自然连接等值连接中去掉重复的列，形成的连接。说真的，这种连接查询没有存在的价值，既然是SQL2标准中定义的，就给出个例子看看吧。自然连接无需指定连接列，SQL会检查两个表中是否相同名称的列，且假设他们在连接条件中使用，并且在连接条件中仅包含一个连接列。不允许使用ON语句，不允许指定显示列，显示列只能用*表示（ORACLE环境下测试的）。对于每种连接类型（除了交叉连接外），均可指定NATURAL。SELECTPM_ACT_JOB_RLS.JobPK, PM_ACT_RLS.RlsPK, RlsName FROM PM_ACT_JOB_RLS Natural INNER JOIN PM_ACT_RLS ON PM_ACT_JOB_RLS.RlsPK = PM_ACT_RLS.RlsPK语句1：SELECT *FROM ORDERS O NATURAL INNER JOIN CUSTOMERS C;语句2：SELECT *FROM ORDERS O NATURAL LEFT OUTER JOIN CUSTOMERS C;语句3：SELECT *FROM ORDERS O NATURAL RIGHT OUTER JOIN CUSTOMERS C;语句4：SELECT *FROM ORDERS O NATURAL FULL OUTER JOIN CUSTOMERS C;自连接如果在一个连接查询中，设计到的两个表都是同一个表，这种查询称为自连接查询。--c1、c2逻辑上是两张表，物理上是一张表 SELECT c1.CategoryID, c1.CategoryNameFROM [dbo].[Category] c1INNER JOIN [dbo].[Category] c2 ON c1.[CategoryID] = c2.[ParentID]全外连接（FULL OUTER JOIN）注意：MySQL是不支持全外的连接的，这里给出的写法适合Oracle和DB2。但是可以通过左外和右外求合集来获取全外连接的查询结果。SELECT O.ID,O.ORDER_NUMBER,O.CUSTOMER_ID,C.ID,C.NAMEFROM ORDERS O FULL OUTER JOIN CUSTOMERS C ON C.ID=O.CUSTOMER_ID;左外和右外的合集实际上查询结果和上面的全外连接语句是相同的SELECT O.ID,O.ORDER_NUMBER,O.CUSTOMER_ID,C.ID,C.NAMEFROM ORDERS O LEFT OUTER JOIN CUSTOMERS C ON C.ID=O.CUSTOMER_IDUNIONSELECT O.ID,O.ORDER_NUMBER,O.CUSTOMER_ID,C.ID,C.NAMEFROM ORDERS O RIGHT OUTER JOIN CUSTOMERS C ON C.ID=O.CUSTOMER_ID;联合连接（UNION JOIN）这是一种很少见的连接方式。Oracle、MySQL均不支持，其作用是：找出全外连接和内连接之间差异的所有行。这在数据分析中排错中比较常用。也可以利用数据库的集合操作来实现此功能。语句1：联合查询（UNION JOIN）例句，还没有找到能执行的SQL环境。SELECT1 O.ID,O.ORDER_NUMBER,O.CUSTOMER_ID,C.ID,C.NAMEFROM ORDERS O UNION JOIN CUSTOMERS C ON C.ID=O.CUSTOMER_ID语句2：语句11在DB2下的等价实现。还不知道DB2是否支持语句11呢！SELECT O.ID,O.ORDER_NUMBER,O.CUSTOMER_ID,C.ID,C.NAMEFROM ORDERS O FULL OUTER JOIN CUSTOMERS C ON C.ID=O.CUSTOMER_IDEXCEPTSELECT O.ID,O.ORDER_NUMBER,O.CUSTOMER_ID,C.ID,C.NAMEFROM ORDERS O INNER JOIN CUSTOMERS C ON C.ID=O.CUSTOMER_ID;语句3：语句1在Oracle下的等价实现。SELECT O.ID,O.ORDER_NUMBER,O.CUSTOMER_ID,C.ID,C.NAMEFROM ORDERS O FULL OUTER JOIN CUSTOMERS C ON C.ID=O.CUSTOMER_IDMINUSSELECT O.ID,O.ORDER_NUMBER,O.CUSTOMER_ID,C.ID,C.NAMEFROM ORDERS O INNER JOIN CUSTOMERS C ON C.ID=O.CUSTOMER_ID;2.2 外连接内连接只返回满足连接条件的数据行，外连接不只列出与连接条件相匹配的行，而是列出左表（左外连接时）、右表（右外连接时）或两个表（全外连接时）中所有符合搜索条件的数据行。外连接分为左外连接、右外链接、全外连接三种。1）LEFT JOIN或LEFT OUTER JOIN左向外联接的结果集包括 LEFT OUTER子句中指定的左表的所有行，而不仅仅是联接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值。2）RIGHT JOIN 或 RIGHT OUTER JOIN右向外联接是左向外联接的反向联接。将返回右表的所有行。如果右表的某行在左表中没有匹配行，则将为左表返回空值。3）FULL JOIN 或 FULL OUTER JOIN完整外部联接返回左表和右表中的所有行。当某行在另一个表中没有匹配行时，则另一个表的选择列表列包含空值。如果表之间有匹配行，则整个结果集行包含基表的数据值。 语句1：左外连接（LEFT OUTER JOIN）SELECT O.ID,O.ORDER_NUMBER,O.CUSTOMER_ID,C.ID,C.NAMEFROM ORDERS O LEFT OUTER JOIN CUSTOMERS C ON C.ID=O.CUSTOMER_ID;语句2：右外连接（RIGHT OUTER JOIN）SELECT O.ID,O.ORDER_NUMBER,O.CUSTOMER_ID,C.ID,C.NAMEFROM ORDERS O RIGHT OUTER JOIN CUSTOMERS C ON C.ID=O.CUSTOMER_ID;注意：WHERE条件放在ON后面查询的结果是不一样的。例如：语句3：WHERE条件独立。SELECT O.ID,O.ORDER_NUMBER,O.CUSTOMER_ID,C.ID,C.NAMEFROM ORDERS O LEFT OUTER JOIN CUSTOMERS C ON C.ID=O.CUSTOMER_IDWHERE O.ORDER_NUMBER<>‘MIKE_ORDER001‘;语句4：将语句7中的WHERE条件放到ON后面。SELECT O.ID,O.ORDER_NUMBER,O.CUSTOMER_ID,C.ID,C.NAMEFROM ORDERS O LEFT OUTER JOIN CUSTOMERS C ON C.ID=O.CUSTOMER_ID AND O.ORDER_NUMBER<>‘MIKE_ORDER001‘;从语句3和语句4查询的结果来看，显然是不相同的，语句8显示的结果是难以理解的。因此，推荐在写连接查询的时候，ON后面只跟连接条件，而对中间表限制的条件都写到WHERE子句中。2.3 交叉连接交叉连接（CROSS JOIN）：有两种，显式的和隐式的。不带ON子句，返回的是两表的乘积，也叫笛卡尔积。语句1：隐式的交叉连接，没有CROSS JOIN。SELECT O.ID, O.ORDER_NUMBER, C.ID, C.NAMEFROM ORDERS O , CUSTOMERS CWHERE O.ID=1;语句2：显式的交叉连接，使用CROSS JOIN。SELECT O.ID,O.ORDER_NUMBER,C.ID,C.NAMEFROM ORDERS O CROSS JOIN CUSTOMERS CWHERE O.ID=1;语句1和语句2的结果是相同的1.4 例子a表b表idnameidjobparent_id1张312312李四23423王武33441） 内连接select a.*,b.* from a inner join b on a.id=b.parent_id结果是1 张3 1 23 12 李四 2 34 22）左连接select a.*,b.* from a left join b on a.id=b.parent_id结果是1 张3 1 23 12 李四 2 34 23 王武 null3） 右连接select a.*,b.* from a right join b on a.id=b.parent_id结果是1 张3 1 23 12 李四 2 34 2null 3 34 44） 完全连接select a.*,b.* from a full join b on a.id=b.parent_id结果是1 张3 1 23 12 李四 2 34 2null3 34 43 王武 null二、存储过程与函数等更高级的方式略三、总结连接查询是SQL查询的核心，连接查询的连接类型选择依据实际需求。如果选择不当，非但不能提高查询效率，反而会带来一些逻辑错误或者性能低下。下面总结一下两表连接查询选择方式的依据：1、 查两表关联列相等的数据用内连接。2、 Col_L是Col_R的子集时用右外连接。3、 Col_R是Col_L的子集时用左外连接。4、 Col_R和Col_L彼此有交集但彼此互不为子集时候用全外。5、 求差操作的时候用联合查询。多个表查询的时候，这些不同的连接类型可以写到一块。例如：SELECT T1.C1,T2.CX,T3.CYFROM TAB1 T1INNER JOIN TAB2 T2 ON (T1.C1=T2.C2)INNER JOIN TAB3 T3 ON (T1.C1=T2.C3)LEFT OUTER JOIN TAB4 ON(T2.C2=T3.C3);WHERE T1.X >T3.Y;上面这个SQL查询是多表连接的一个示范。参考文章【SQL】—多表查询的几种连接方式SQL语句 之 数据查询（二）多表查询-----------------数据查询的重点 难点sql 内连接、外连接、自然连接等各种连接SQL多表查询的几种连接方式标签：bsplan区别str右外连接www.parententer另一个