临时表

上篇博文分享了视图的好处 mysql视图的作用（详细） 乘热打铁，看到一篇视图创建的博文觉得不错 创建视图 在MySQL中，创建视图的完整语法如下： CREATE [OR REPLACE] [ALGORITHM = {UNDEFINED | MERGE | TEMPTABLE}] VIEW view_name [(column_list)] AS select_statement [WITH [CASCADED | LOCAL] CHECK OPTION] 其对应的语法变量信息如下： [OR REPLACE] 中括号中的 OR REPLACE关键字是可选的。如果当前数据库中已经存在指定名称的视图时，没有该关键字，将会提示错误信息；如果使用了 OR REPLACE关键字，则当前正在创建的视图会覆盖掉原来同名的视图。 [ALGORITHM = {UNDEFINED | MERGE | TEMPTABLE}] ALGORITHM子句是可选的，它表示使用何种算法来处理视图。此外，它并不属于标准SQL的一部分，而是MySQL对标准SQL进行的功能扩展。 ALGORITHM可以设置三个值： MERGE、 TEMPTABLE或 UNDEFINED。如果没有 ALGORITHM子句，则默认值为 UNDEFINED(未定义的)。 对于 MERGE，会将引用视图的语句的文本与视图定义合并起来

Microsoft SQL Server 数据库 一、创建和维护数据库 1、数据库 　　SQL Server 数据库的组成部分？（参见联机丛书） 　　如何保证数据库的完整性、安全性、并发性？ 　　数据库设计创建步骤？（参见联机丛书 - 创建数据库计划） 　　数据库设计考虑的事项？（参见联机丛书） 2、SQL Server 表 　　设计表时应注意哪些？ 　　如何创建和使用约束、默认值和空值？ 　　数据完整性分类有哪些？并且它们分别包括哪些约束？ 　　约束有哪些？语法？ 　　如何添加、修改和删除列？ 在哪些情况下不可删除列？ 　　创建和修改表 3、SQL Server 索引 　　索引的概念 　　索引的体系结构 　　索引的特性 　　索引的优点 　　索引的缺点 　　索引语法结构 　　主键、约束和索引 　　索引创建基本准则 　　索引的实际应用 　　重建索引？ 4、SQL Server 视图　　 http://hi.baidu.com/ztf704/blog/item/9274cefc64a93ffffc037fb4.html 　　视图概念 　　功能特性 　　视图的几大优点 　　在创建视图前请考虑则 　　索引视图 　　索引视图必须满足下列要求 　　分区视图 　　可更新分区视图 　　可更新的分区视图规则 　　可更新的分区视图数据修改规则 　　分布式分区视图规则 　　视图使用时机 5、SQL

** 百万级数据库优化方案 ** 1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库. 备注、描述、评论之类的可以设置为 NULL，其他的，最好不要使用NULL。 不要以为 NULL 不需要空间，比如：char(100) 型，在字段建立时，空间就固定了， 不管是否插入值（NULL也包含在内），都是占用 100个字符的空间的，如果是varchar这样的变长字段， null 不占用空间。 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id from t where num = 0 3.应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num = 10 or Name = 'admin' 可以这样查询：

数据库设计中的12个技巧 1.原始单据与实体之间的关系 可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下，它们是一对一的关系：即一张 原始单据对应且只对应一个实体。在特殊情况下，它们可能是一对多或多对一的关系，即一 张原始单证对应多个实体，或多张原始单证对应一个实体。这里的实体可以理解为基本表。 明确这种对应关系后，对我们设计录入界面大有好处。 〖例1〗：一份员工履历资料，在人力资源信息系统中，就对应三个基本表：员工基本情 况表、社会关系表、工作简历表。这就是“一张原始单证对应多个实体”的典型例子。 2.主键与外键 一般而言，一个实体不能既无主键又无外键。在E—R图中,处于叶子部位的实体,可 以定义主键，也可以不定义主键(因为它无子孙),但必须要有外键(因为它有父亲)。 主键与外键的设计，在全局数据库的设计中，占有重要地位。当全局数据库的设计完成 以后，有个美国数据库设计专家说：“键，到处都是键，除了键之外，什么也没有”，这就 是他的数据库设计经验之谈，也反映了他对信息系统核心(数据模型)的高度抽象思想。因为： 主键是实体的高度抽象，主键与外键的配对，表示实体之间的连接。 3.基本表的性质 基本表与中间表、临时表不同，因为它具有如下四个特性： (1)原子性。基本表中的字段是不可再分解的。 (2)原始性。基本表中的记录是原始数据（基础数据）的记录。 (3)演绎性

1.原始单据与实体之间的关系 可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下，它们是一对一的关系：即一张原始单据对应且只对应一个实体。在特殊情况下，它们可能是一对多或多对一的关系，即一张原始单证对应多个实体，或多张原始单证对应一个实体。这里的实体可以理解为基本表。明确这种对应关系后，对我们设计录入界面大有好处。 〖例1〗：一份员工履历资料，在人力资源信息系统中，就对应三个基本表：员工基本情况表、社会关系表、工作简历表。这就是“一张原始单证对应多个实体”的典型例子。 2.主键与外键 一般而言，一个实体不能既无主键又无外键。在E—R图中,处于叶子部位的实体,可以定义主键，也可以不定义主键(因为它无子孙),但必须要有外键(因为它有父亲)。 主键与外键的设计，在全局数据库的设计中，占有重要地位。当全局数据库的设计完成以后，有个美国数据库设计专家说：“键，到处都是键，除了键之外，什么也没有”，这就是他的数据库设计经验之谈，也反映了他对信息系统核心(数据模型)的高度抽象思想。因为：主键是实体的高度抽象，主键与外键的配对，表示实体之间的连接。 3.基本表的性质 基本表与中间表、临时表不同，因为它具有如下四个特性： (1)原子性。基本表中的字段是不可再分解的。 (2)原始性。基本表中的记录是原始数据（基础数据）的记录。 (3)演绎性。由基本表与代码表中的数据，可以派生出所有的输出数据。 (4

　　使用sqoop将hive中的统计数据导入到mysql中 　　思路：首先在hive上创建临时表，然后将统计数据放在临时表中，最后通过sqoop将临时表中的数据导入到mysql中。 　　例子：将各个官方部门回答的数量都导入到mysql中。 　　1.在hive中创建capital_temp表 create table capital_temp( object string, num int); 　　2.统计结果放入到临时表当中 insert capital_temp select object,count(1) as num from capital_info group by object 　　3.因为每个hive的表都在hdfs上有文件存储，所以我们只需将hdfs上的数据导入到mysql上即可。 　　 bin/sqoop export --connect \ jdbc:mysql://192.168.133.130:3306/holiday2020?useUnicode=true\&characterEncoding=utf-8 \ --username root --password heiyang123 --table capital_temp \ --export-dir \ /user/hive/warehouse/capital_temp/000000_0 -

　　　　数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时，都会生成一张中间的临时表，然后再将这张临时表返回给用户。 　　　　例如如下两张表: 　　　　A(aid int , aname char(10) ) 　　　　B(aid int , aname char(10) ) 　　　　对应数据: 　　　　 　　　　 　 　　　　执行语句:　select * from a LEFT JOIN b on aid=bid 　　　　 　　　　 　　　　A左连接B , 先取A中的一条记录 , 去匹配B表中每一条数据 , 假设A中其中一条数据是a1，B中一条数据是b1； 　　　　如果a1和b1 匹配 on 条件 ,在on中条件为 true , a1 b1 连在一起成为一条结果的数据，如果是false , 不成为结果； 　　　　然后a1 和 b2 ，a1 和 b3 …… 以此类推。 　　　　如果 a1 跟 B表中任何一条数据都不匹配，则会返回一条像第一条数据一样的结果。B的列为 null 。 　　　　然后拿a2 和 b1 , a2和 b2 …… 以此类推。 　　　　所以左连接最后的结果数量，当A中和数据和B中的数据不止匹配一条时，会大于A的数据量。如果都没有匹配，或者都匹配一条，就会等于A的数据量。 　　　　像以下例子： 　　　　SELECT * from a LEFT JOIN b on a.aid>b

网上找的大多数有关嵌套查询的都是关于 IN 的使用，比如 SELECT * FROM tab1 WHERE key IN (SELECT key2 FROM tab2) 通常来说这样的嵌套只能处理比较简单的情况，在相对复杂的情况下可能要对多个键进行配对，在这里我记录一下，可能比较乱 SELECT 表 1. Shop AS 门店 , 表 1. Code AS 号码 , 表 1. Stock AS 股票 , 表 2. Name AS 名称 IFNULL ( 临时表 . Num , 0 ) AS 销量 FROM 表 1 LEFT JOIN 表 2 on 表 1. Code = 表 2. Code LEFT JOIN ( select Code , SUM ( Num ) as Num from 表 3 where Code = '111' group by Code ORDER BY Num DESC ) as 临时表 on 临时表 . Code = 表 1. Code where 表 1. Date = '2020-02-02' SUM(Num) 使用函数后不能再直接 .Num 进行使用了，会找不到，可以加一个as使用别名 LEFT JOIN 后面别忘了跟上表名，我在这里使用了嵌套的查询，并赋予别名，可以直接在select后面使用 SELECT IFNULL(临时表.Num,0) AS

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摘自 http://www.cnblogs.com/ATree/archive/2011/02/13/sql_optimize_1.html 1、 首先要搞明白什么叫执行计划？ 执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案，这个方案是由查询优化器自动分析产生的，比如一条SQL语句如果用来从一个 10万条记录的表中查1条记录，那查询优化器会选择“索引查找”方式，如果该表进行了归档，当前只剩下5000条记录了，那查询优化器就会改变方案，采用 “全表扫描”方式。 可见，执行计划并不是固定的，它是“个性化的”。产生一个正确的“执行计划”有两点很重要： (1) SQL语句是否清晰地告诉查询优化器它想干什么？ (2) 查询优化器得到的数据库统计信息是否是最新的、正确的？ 2、 统一SQL语句的写法 对于以下两句SQL语句，程序员认为是相同的，数据库查询优化器认为是不同的。 select*from dual select*From dual 其实就是大小写不同，查询分析器就认为是两句不同的SQL语句，必须进行两次解析。生成2个执行计划。所以作为程序员，应该保证相同的查询语句在任何地方都一致，多一个空格都不行！ 3、 不要把SQL语句写得太复杂 我经常看到，从数据库中捕捉到的一条SQL语句打印出来有2张A4纸这么长。一般来说这么复杂的语句通常都是有问题的