SQL语言

窗口函数在保留原行数基础上添加统计结果，如RANK和ROWNUMBER用于排序，前者对相同值并列排名并跳号，后者连续编号；与GROUP BY不同，窗口函数不减少行数，可同时显示明细与聚合数据，适用于移动平均、累计求和、T%ignore_a_1%p N查询等场景。 窗口函数，说白了，就是在SQL查询中…

创建新表需使用CREATE TABLE语句，定义表名、列名、数据类型及约束，如主键、外键、非空、唯一性等，确保数据完整性与业务逻辑一致，同时需考虑索引、字符集、存储引擎及范式设计等进阶因素，以提升性能与可维护性。 在SQL中创建新表的核心操作就是使用 CREATE TABLE 语句。你只需要指定表的…

SQL字符串函数包括SUBSTRING、LEFT、RIGHT、LENGTH、UPPER、LOWER、TRIM、REPLACE、CONCAT、LIKE和POSITION等，用于提取、修改、比较和匹配字符串。不同数据库语法略有差异，但功能相似。使用SUBSTRING结合POSITION可提取特定字符串内…

索引是数据库中用于加速数据检索的数据结构，常见类型有B树、哈希和全文索引；选择高频查询且区分度高的列创建索引可提升性能，但需避免过多索引影响写入效率；使用函数、类型不匹配、OR条件及通配符开头的LIKE查询易导致索引失效；通过EXPLAIN分析执行计划、更新统计信息和优化查询语句可有效监控与优化索引…

数据版本控制的核心思路是通过数据库设计模拟历史追踪，常用方法为快照式审计表和行级版本控制；2. 快照式审计表通过触发器将变更前数据存入独立日志表，实现简单但冗余高；3. 行级版本控制采用有效时间段和版本号管理，在主表中保留历史版本，查询当前数据高效但构建历史快照较复杂；4. 若数据库支持如sql s…

spark sql执行sql查询的步骤为：1. 解析sql语句生成逻辑执行计划；2. 通过优化器对逻辑计划进行优化，如谓词下推和列裁剪；3. 将优化后的逻辑计划转换为物理执行计划；4. 在集群上分布式执行物理计划并返回结果。在scala中可通过sparksession执行spark.sql(&#82…

sql字符串函数是数据清洗的“利器”，因为它们能直接在数据库内部高效处理文本，避免数据反复传输；1. 使用substring、locate等函数可精确提取如产品id等信息；2. 利用trim、upper、replace等函数组合实现数据标准化，提升清洗效率；3. 避免在where子句中对字段使用函数…

选择合适的分区策略需根据数据特点和查询模式，范围分区适用于时间序列数据，列表分区适合离散值固定场景，哈希分区可实现数据均匀分布；2. 创建分区表时，mysql、postgresql和oracle语法相似但细节不同，如mysql使用range(year())而oracle需to_date()；3. 分…

在python中执行sql查询，需先选择合适的数据库连接库，1. 对于sqlite使用内置sqlite3库，2. 对于postgresql安装psycopg2，3. 对于mysql使用pymysql或mysql-connector-python；通过connect()建立连接，使用cursor()创…

sql是结构化查询语言，用于与数据库交互；其基础语法包括select指定列、from指定表、where添加条件，如select customerid, customername from customers where country = ‘usa’；常用数据类型有int、v…