SQL中UPDATE用法？

一、SQL中UPDATE用法？

Update是一个数据库SQL语法用语，用途是更新表中原有数据，单独使用时使用where匹配字段。语法为：UPDATE 表名称 SET 列名称 = 新值 WHERE 列名称 = 某值例如：Update table_name Set column_name = new_value Where column_name = some_value扩展资料update使用注意事项：

1、sp_updatestats可以更新统计信息到最新。

2、低内存会导致未被客户端连接的查询计划被清除。

3、修改表结构，修改索引后，查询计划会被清除，可以再修改后运行几遍查询。

4、使用update时候，order by 会影响查询速度，where中使用函数则会调用筛选器进行扫描，扫描表要尽量避免。

二、SQL中with的用法？

通用表达式在各个商业数据库中比如ORACLE，SQL SERVER等早就实现了，MySQL到了8.0 才支持这个特性。这里有两个方面来举例说明WITH的好处。

第一，易用性。

第二，效率。

举例一 WITH表达式的易用性

我们第一个例子， 对比视图的检索和WITH的检索。我们知道视图在MySQL里面的效率一直较差，虽说MySQL5.7 对视图做了相关固化的优化，不过依然不尽人意。考虑下，如果多次在同一条SQL中访问视图，那么则会多次固化视图，势必增加相应的资源消耗。MySQL里之前对这种消耗的减少只有一种，就是动态处理，不过一直语法较为恶心，使用不是很广。MySQL8.0后，又有了一种减少消耗的方式，就是WITH表达式。我们假设以下表结构：

有1000行测试记录。这里我们建立一个普通的视图:

检索语句A：对视图里的最大和最小值字段rank1进行过滤检索出符合条件的记录行数。我们用WITH表达式来重写一遍这个查询。查询语句B：

功能性演示， 索引表面上看执行时间差不多， 我们来对比下两条实现语句的查询计划，

A的计划：

B的计划：

从以上图我们可以看出，B比A少了一次对视图的固化，也就是说，不管我访问WITH多少次，仅仅固化一次。有兴趣的可以加大数据量，加大并发测试下性能。

举例二 WITH表达式的功能性

我们第二个例子，简单说功能性。

比如之前MySQL一直存在的一个问题，就是临时表不能打开多次。我们以前只有一种解决办法就是把临时表固化到磁盘，像访问普通表那样访问临时表。现在我们可以用MySQL8.0自带的WITH表达式来做这样的业务。

比如以下临时表：我们还是用之前的查询，这里会提示错误。现在我们可以用WITH来改变这种思路当然WITH的用法还有很多，感兴趣的可以去看看手册上的更深入的内容。

三、sql中go的用法？

以一条命令的方式来处理一组命令的过程称为批处理. "GO"是批处理的标志,它是一条或多条SQL语句的集合,SQL Server将批处理语句编译成一个可执行单元,此单元称为执行计划. 为了重复执行一项任务,将任务的命令存储在一个文件中,并作为单个执行计划向数据库发送所有命令. 以上是本人从自己教科书上挑的几句说明,理解起来应该没问题.

. 执行命令时是命令打包和执行的过程,执行批处理命令就是把每条命令分开打包(go的使用),然后执行,使用批处理的时候你可以发现如果里面有2条命令,而第一条出错了,第2条还是执行的 以上是个人的一点理解,表达能力太差,别扔偶板砖...

四、sql中with as区别和用法？

使用with子句可以让子查询重用相同的with查询块,通过select调用（with子句只能被select查询块引用），一般在with查询用到多次情况下。在引用的select语句之前定义,同级只能定义with关键字只能使用一次,多个用逗号分割。with子句的返回结果存到用户的临时表空间中，只做一次查询，反复使用,提高效率。

例1

with test_with as(select * from A) select * from B where B.id in(select id from test_with)

As 多用于字段 或表的别名 定义

例select 字段 as zd from 表 as a

五、sql中delete用法讲解？

DELETE 语句用于删除表中的行。 语法 DELETE FROM 表名称 WHERE 列名称 = 值 例表 删除某行 "Fred Wilson" 会被删除：

DELETE FROM Person WHERE LastName = 'Wilson' 结果： 删除所有行 可以在不删除表的情况下删除所有的行。 这意味着表的结构、属性和索引都是完整的：

DELETE FROM table_name 或者 DELETE * FROM table_name

六、SQL中if else语句用法？

直接decode多好，不简单么？为啥要那么麻烦呢？

你试下 selectName,Address,Age,decode(sex,1,'女','男')assexfromPerson ifelse在select语句中应该是用不了，过程里面可以用。

七、SQL中like的用法？

在 SQL 中，LIKE 是一种模式匹配运算符，用于匹配字符型数据中与指定模式相似的数据。它可以用于 WHERE 子句中，通常用于搜索数据中包含某个字符或字符串的行。

其用法如下：

语法：SELECT * FROM 表名 WHERE 列名 LIKE '模式';

其中，模式是要搜索的字符串，可以包含以下特殊字符：

百分号（%）：表示在指定位置匹配任意字符。

下划线（_）：表示在指定位置匹配一个字符。

示例：

在列名为 name 的表中搜索包含“abc”字符串的行：

  SELECT * FROM 表名 WHERE name LIKE '%abc%';

在列名为 name 的表中搜索开头为“abc”字符串的行：

  SELECT * FROM 表名 WHERE name LIKE 'abc%';

在列名为 name 的表中搜索结尾为“abc”字符串的行：

  SELECT * FROM 表名 WHERE name LIKE '%abc';

在列名为 name 的表中搜索包含三个字符的行：

  SELECT * FROM 表名 WHERE name LIKE '___';

在列名为 name 的表中搜索第一字符为“A”，第二字符为任意字符，第三字符为“C”的行：

  SELECT * FROM 表名 WHERE name LIKE 'A_C';

在列名为 name 的表中搜索第二字符为“x”，且该字符前面至少有一个字符的行：

  SELECT * FROM 表名 WHERE name LIKE '_x%';

注意，LIKE 是一种模糊匹配方式，在匹配过程中可能存在一些不确定性和误差，因此在使用 LIKE 进行数据搜索时，需要特别谨慎处理。

八、sql中concat函数用法？

sql中concat函数用于将多个字符串连接成一个字符串,是MySQL中重要并且常用的函数。

有以下这么一个实例：

输入两个参数,结果是两个参数拼接到一起 select CONCAT("aaa",'bbb') as result 返回 aaabbb

输入三个参数,结果是三个参数拼接到一起,很容易理解吧 select CONCAT("aaa",'bbb','ccc') as result 返回 aaabbbccc

九、详解SQL中GroupBy的用法？

在日常查询中，索引或其他数据查找的方法可能不是查询执行中最高昂的部分，例如：MySQL GROUP BY 可能负责查询执行时间 90% 还多。MySQL 执行 GROUP BY 时的主要复杂性是计算 GROUP BY 语句中的聚合函数。UDF 聚合函数是一个接一个地获得构成单个组的所有值。这样，它可以在移动到另一个组之前计算单个组的聚合函数值。当然，问题在于，在大多数情况下，源数据值不会被分组。来自各种组的值在处理期间彼此跟随。因此，我们需要一个特殊的步骤。

处理 MySQL GROUP BY让我们看看之前看过的同一张table： mysql> show create table tbl G *************************** 1. row *************************** Table: tbl Create Table: CREATE TABLE `tbl` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `k` int(11) NOT NULL DEFAULT '0', `g` int(10) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `k` (`k`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2340933 DEFAULT CHARSET=latin1 1 row in set (0.00 sec)

并且以不同方式执行相同的 GROUP BY 语句：

1、MySQL中 的 Index Ordered GROUP BY

mysql> select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5;

+---+---+

| k | c |

+---+---+

| 2 | 3 |

| 4 | 1 |

| 5 | 2 |

| 8 | 1 |

| 9 | 1 |

+---+---+

5 rows in set (0.00 sec)

mysql> explain select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: index

possible_keys: k

key: k

key_len: 4

ref: NULL

rows: 5

filtered: 100.00

Extra: Using index

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

在这种情况下，我们在 GROUP BY 的列上有一个索引。这样，我们可以逐组扫描数据并动态执行 GROUP BY（低成本）。当我们使用 LIMIT 限制我们检索的组的数量或使用“覆盖索引”时，特别有效，因为顺序索引扫描是一种非常快速的操作。

如果您有少量组，并且没有覆盖索引，索引顺序扫描可能会导致大量 IO。所以这可能不是最优化的计划。

2、MySQL 中的外部排序 GROUP BY

mysql> explain select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: ALL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: 998490

filtered: 100.00

Extra: Using filesort

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5;

+---+---+

| g | c |

+---+---+

| 0 | 1 |

| 1 | 2 |

| 4 | 1 |

| 5 | 1 |

| 6 | 2 |

+---+---+

5 rows in set (0.88 sec)

如果我们没有允许我们按组顺序扫描数据的索引，我们可以通过外部排序（在 MySQL 中也称为“filesort”）来获取数据。你可能会注意到我在这里使用 SQL_BIG_RESULT 提示来获得这个计划。没有它，MySQL 在这种情况下不会选择这个计划。

一般来说，MySQL 只有在我们拥有大量组时才更喜欢使用这个计划，因为在这种情况下，排序比拥有临时表更有效（我们将在下面讨论）。

3、MySQL中 的临时表 GROUP BY

mysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: ALL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: 998490

filtered: 100.00

Extra: Using temporary

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select g, sum(g) s from tbl group by g order by null limit 5;

+---+------+

| g | s |

+---+------+

| 0 | 0 |

| 1 | 2 |

| 4 | 4 |

| 5 | 5 |

| 6 | 12 |

+---+------+

5 rows in set (7.75 sec)

在这种情况下，MySQL 也会进行全表扫描。但它不是运行额外的排序传递，而是创建一个临时表。此临时表每组包含一行，并且对于每个传入行，将更新相应组的值。很多更新！虽然这在内存中可能是合理的，但如果结果表太大以至于更新将导致大量磁盘 IO，则会变得非常昂贵。在这种情况下，外部分拣计划通常更好。请注意，虽然 MySQL 默认选择此计划用于此用例，但如果我们不提供任何提示，它几乎比我们使用 SQL_BIG_RESULT 提示的计划慢 10 倍 。您可能会注意到我在此查询中添加了“ ORDER BY NULL ”。这是为了向您展示“清理”临时表的唯一计划。没有它，我们得到这个计划： mysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 998490 filtered: 100.00 Extra: Using temporary; Using filesort 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

在其中，我们获得了 temporary 和 filesort “两最糟糕的”提示。MySQL 5.7 总是返回按组顺序排序的 GROUP BY 结果，即使查询不需要它（这可能需要昂贵的额外排序传递）。ORDER BY NULL 表示应用程序不需要这个。您应该注意，在某些情况下 - 例如使用聚合函数访问不同表中的列的 JOIN 查询 - 使用 GROUP BY 的临时表可能是唯一的选择。

如果要强制 MySQL 使用为 GROUP BY 执行临时表的计划，可以使用 SQL_SMALL_RESULT 提示。

4、MySQL 中的索引基于跳过扫描的 GROUP BY前三个 GROUP BY 执行方法适用于所有聚合函数。然而，其中一些人有第四种方法。

mysql> explain select k,max(id) from tbl group by k G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: range

possible_keys: k

key: k

key_len: 4

ref: NULL

rows: 2

filtered: 100.00

Extra: Using index for group-by

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select k,max(id) from tbl group by k;

+---+---------+

| k | max(id) |

+---+---------+

| 0 | 2340920 |

| 1 | 2340916 |

| 2 | 2340932 |

| 3 | 2340928 |

| 4 | 2340924 |

+---+---------+

5 rows in set (0.00 sec)

此方法仅适用于非常特殊的聚合函数：MIN() 和 MAX()。这些并不需要遍历组中的所有行来计算值。他们可以直接跳转到组中的最小或最大组值（如果有这样的索引）。如果索引仅建立在 (K) 列上，如何找到每个组的 MAX(ID) 值？这是一个 InnoDB 表。记住 InnoDB 表有效地将 PRIMARY KEY 附加到所有索引。(K) 变为 (K,ID)，允许我们对此查询使用 Skip-Scan 优化。仅当每个组有大量行时才会启用此优化。否则，MySQL 更倾向于使用更传统的方法来执行此查询（如方法＃1中详述的索引有序 GROUP BY）。虽然我们使用 MIN() / MAX() 聚合函数，但其他优化也适用于它们。例如，如果您有一个没有 GROUP BY 的聚合函数（实际上所有表都有一个组），MySQL 在统计分析阶段从索引中获取这些值，并避免在执行阶段完全读取表： mysql> explain select max(k) from tbl G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: NULL partitions: NULL type: NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL filtered: NULL Extra: Select tables optimized away 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

过滤和分组

我们已经研究了 MySQL 执行 GROUP BY 的四种方式。为简单起见，我在整个表上使用了 GROUP BY，没有应用过滤。当您有 WHERE 子句时，相同的概念适用： mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g order by NULL limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: range possible_keys: k key: k key_len: 4 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition; Using temporary 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

对于这种情况，我们使用K列上的范围进行数据过滤/查找，并在有临时表时执行 GROUP BY。在某些情况下，方法不会发生冲突。但是，在其他情况下，我们必须选择使用 GROUP BY 的一个索引或其他索引进行过滤：

mysql> alter table tbl add key(g);

Query OK, 0 rows affected (4.17 sec)

Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>1 group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: index

possible_keys: k,g

key: g

key_len: 4

ref: NULL

rows: 16

filtered: 50.00

Extra: Using where

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: range

possible_keys: k,g

key: k

key_len: 4

ref: NULL

rows: 1

filtered: 100.00

Extra: Using index condition; Using temporary; Using filesort

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

根据此查询中使用的特定常量，我们可以看到我们对 GROUP BY 使用索引顺序扫描（并从索引中“放弃”以解析 WHERE 子句），或者使用索引来解析 WHERE 子句（但使用临时表来解析 GROUP BY）。根据我的经验，这就是 MySQL GROUP BY 并不总是做出正确选择的地方。您可能需要使用 FORCE INDEX 以您希望的方式执行查询。

十、sql中date函数的用法？

在SQL中，date函数用于提取日期数据中的年、月、日信息，并将其转换为日期格式。其语法为DATE(expression)，其中expression可以是一个日期表达式，如列名或常数。

该函数可以用于各种操作，如日期比较、日期格式转换、日期运算等。

通过date函数，可以轻松地从日期数据中提取所需的信息，并进行相应的操作和计算，从而方便地处理日期数据。

例如，可以使用date函数将日期数据格式化为指定的格式，或者进行日期的加减运算等操作。总之，date函数在SQL中的应用非常广泛，为日期数据的处理提供了很大的便利性。