好的，各位观众老爷们，欢迎来到今天的 “SQL 瞎侃” 现场！今天咱们聊聊 SQL 查询里一对形影不离，但又经常让人傻傻分不清的好基友：WHERE 和 HAVING。 俗话说得好，“英雄难过美人关，程序员难过 SQL 关”。SQL 这玩意儿，看似简单，实则内藏乾坤。特别是 WHERE 和 HAVING 这俩，稍不留神，就会掉进坑里，轻则查询效率低下，重则结果南辕北辙。 今天，我就化身成段子手，哦不，是 SQL 专家，用最通俗易懂的语言，最生动形象的例子，把 WHERE 和 HAVING 扒个底朝天，让大家彻底搞懂它们之间的爱恨情仇，以及如何用它们写出高效优雅的 SQL 语句。 开场白：WHERE 和 HAVING，一对“相爱相杀”的好基友 想象一下，你是一位经验丰富的厨师，准备用各种食材做一道美味佳肴。WHERE 子句就像是你挑选食材的过程，它负责从一堆原材料中，筛选出你需要的那些。而 HAVING 子句呢？它就像是你对已经做好的菜品进行二次筛选，比如你觉得某些菜品盐放多了，或者辣椒不够劲，就可以用 HAVING 把它们挑出来。 简单来说： WHERE：管“生前”事，负责从原始数据中筛 …
使用 `VALUES` 子句进行批量插入与更新的优化
好的，各位观众，各位小伙伴，欢迎来到今天的“数据库优化脱口秀”！我是你们的老朋友，人称“SQL小钢炮”的程序猿阿钢。 今天我们要聊的话题，绝对是各位数据库玩家的福音——“使用VALUES子句进行批量插入与更新的优化”。 啥？你说批量操作谁不会啊？直接循环插入、循环更新不就完了？ 嘿嘿，少年，图样图森破！ 你那套玩法，在数据量小的时候还凑合，一旦数据量大了，数据库服务器直接给你表演一个“原地爆炸”，CPU瞬间飙升，内存哗哗上涨，最终以一声“Connection Timeout”宣告失败。 所以，今天阿钢就要带你玩转VALUES子句，让你体验飞一般的批量操作速度，从此告别“龟速数据库”的称号！ 一、 为什么你的批量操作这么慢？ 在深入VALUES子句的优化之前，我们先来扒一扒传统批量操作的“底裤”，看看它到底慢在哪里。 想象一下，你要往一个用户表中插入1000条数据。 如果你使用传统的循环插入方式，那大概是这样的： FOR i = 1 TO 1000 DO INSERT INTO users (name, email, age) VALUES (‘name’ || i, ’email’ | …
优化 `LIKE` 子句的模糊查询性能（使用 `FULLTEXT` 或其他方案）
好嘞！各位观众老爷们，今天咱们来聊聊数据库里让人又爱又恨的 LIKE 语句。你说它爱吧，模糊查询确实方便，想搜点啥，糊里糊涂输个大概也能找到；你说它恨吧，那性能，简直能把你的服务器CPU烧成火箭🚀，让用户体验跌到谷底！ 所以，今天咱们就来好好解剖一下 LIKE 语句，看看怎么让它从“拖油瓶”变成“冲锋陷阵的悍将”。 一、LIKE 语句：甜蜜的毒药？ 首先，咱们得承认，LIKE 语句本身没啥错，错的是我们用错了地方。它就像美味的巧克力蛋糕，偶尔吃一块，心情舒畅；天天当饭吃，那身材可就走样了。 咱们先来回顾一下 LIKE 语句的基本用法： SELECT * FROM products WHERE product_name LIKE ‘%苹果%’; 这条语句的意思是：在 products 表里，找到所有 product_name 包含“苹果”的记录。 看起来很简单，对吧？但是，问题就出在那个 % 百分号上。 %string%：全模糊匹配 这就像你拿着放大镜，在整个数据库里地毯式搜索，效率可想而知。 string%：前缀匹配 稍微好一点，至少能利用索引，但如果 string 很短，或者索引区分 …
LIMIT 子句的性能问题与大偏移量优化方案
大家好，欢迎来到今天的“SQL 性能奇妙夜”！🌙 我是你们的老朋友，今天我们将一起深入探讨一个让无数开发者头疼的问题：LIMIT 子句，以及它那令人又爱又恨的“大偏移量”问题。准备好了吗？让我们一起揭开它的神秘面纱，找到驯服它的方法！ 开场白：LIMIT 的诱惑与陷阱 LIMIT 子句，就像SQL中的“魔镜”，它能让你从浩瀚的数据海洋中精确地捞取你想要的几条信息。想象一下，你是一位考古学家，手握 LIMIT，就能精准地从历史的尘埃中挖掘出你心仪的文物，而不是被一堆没用的瓦砾淹没。 但是，这面“魔镜”也并非完美无瑕。当你在使用 LIMIT 的同时，还搭配了一个看似人畜无害的 OFFSET，尤其是当 OFFSET 变得巨大无比时，你可能会发现，你的查询就像蜗牛一样，慢得让你怀疑人生。🐌 那么，这究竟是怎么回事呢？让我们先来认识一下 LIMIT 和 OFFSET。 LIMIT 和 OFFSET：SQL 世界的“好基友” LIMIT 用于限制查询结果返回的行数，而 OFFSET 则用于跳过指定数量的行。它们常常联袂演出，实现分页功能。 例如： SELECT * FROM products LI …
LIMIT 子句的性能问题与大偏移量优化方案
LIMIT 子句的性能问题与大偏移量优化方案：一场SQL世界的寻宝记！ 🧭 各位观众，各位朋友，欢迎来到今天的SQL性能优化讲堂！我是你们的向导，老码农阿呆。今天我们要聊一个SQL语句中经常用到，但又常常被我们忽视的小家伙——LIMIT子句。 LIMIT子句，顾名思义，就是用来限制查询结果数量的。它就像一个闸门，控制着从数据库流出的数据量，避免我们被海量数据冲昏头脑。然而，这个看似简单的闸门，在面对“大偏移量”的时候，却可能变成一个性能瓶颈，拖慢我们的查询速度。 今天，我们就来一起探索LIMIT子句的性能问题，并挖掘那些神奇的“大偏移量优化方案”，让我们的SQL查询像猎豹一样迅猛！ 🐆💨 第一幕：LIMIT子句的日常与危机 1. LIMIT子句：一个默默奉献的英雄 想象一下，你在一个巨大的图书馆里找一本书。图书馆里藏书无数，你只想找到关于“SQL性能优化”的前三本书。如果没有索引，你可能需要一本一本地翻遍整个图书馆！ 😱 LIMIT子句的作用就类似于图书馆管理员，它能帮助你快速定位到你需要的书籍。比如，你想获取users表中的前10条记录，你可以这样写： SELECT * FROM u …
LIMIT 子句的性能问题与大偏移量优化方案
好的，各位观众，各位技术大咖，欢迎来到“数据库疑难杂症诊疗室”！我是今天的特邀主讲医师，代号“SQL神医”。今天我们要聊聊一个让无数程序员夜不能寐，头发掉光（当然，像我这种天生丽质的除外😎）的难题：LIMIT 子句的性能问题与大偏移量优化方案。 别看这 LIMIT 听起来人畜无害，就像数据库里的小透明，但它要是耍起脾气来，那可是能把你的服务器 CPU 直接干到 100%！所以，今天咱们就来扒一扒它的底裤，看看它到底在搞什么鬼。 一、LIMIT：好心办坏事？ 首先，我们得搞清楚 LIMIT 子句是干嘛的。简单来说，它就是用来限制查询结果的行数的。比如，你想从 users 表里取出前 10 个用户，就可以这么写： SELECT * FROM users LIMIT 10; 这看起来没毛病啊，效率杠杠的！但是，如果我想取出第 100001 到 100010 个用户呢？ SELECT * FROM users LIMIT 100000, 10; 这下问题就来了！你的数据库可能会开始磨磨蹭蹭，CPU 蹭蹭上涨，网页半天刷不出来，用户开始疯狂投诉……等等，这画面是不是有点熟悉？😭 为什么会这样？ …
GROUP BY 与 HAVING 子句的高级用法与优化
好的，各位老铁们，大家好！我是你们的老朋友，编程界的老司机，今天要跟大家聊聊SQL中的两位重量级选手：GROUP BY 和 HAVING。 别看它们名字平平无奇，但用好了，那可是能让你的数据分析起飞的🚀。 今天咱们不搞那些枯燥的理论，就用大白话，结合实际案例，把 GROUP BY 和 HAVING 给你安排得明明白白，让你看完就能上手，成为SQL界的一颗闪耀的星🌟。 一、GROUP BY：数据分组的魔法师🧙 想象一下，你是一家电商平台的老板，手里握着海量的交易数据。你想知道每个省份的销售额是多少，哪个省份的销售额最高？ 如果没有 GROUP BY，你可能要手动去统计，那画面太美，我不敢看🙈。 GROUP BY 的作用就像一个魔法师，它可以按照你指定的列，把数据分成不同的组。 比如，你想按省份分组，它就会把所有相同省份的数据放到一起，形成一个个小组。 1. GROUP BY 的基本语法： SELECT column1, column2, … , aggregate_function(column) FROM table_name WHERE condition GROUP BY co …
LIMIT 子句的性能问题与大偏移量优化方案
好的，各位技术界的“老司机”们，今天咱们来聊聊SQL查询中的“老油条”—— LIMIT 子句，特别是当它遇上“大偏移量”这个拦路虎时，会摩擦出怎样的火花，以及如何给它“加点润滑油”，让它跑得更顺畅。 开场白：LIMIT，你真的了解它吗？ LIMIT 子句，对于我们这些常年与数据库打交道的人来说，简直就像老朋友一样熟悉。它就像一个高效的“剪刀手”，能从浩如烟海的数据集中，精准地剪裁出我们想要的那一部分。比如，你只想看前10名高手的排行榜，LIMIT 10 一挥，搞定！ 但是，老朋友也有脾气。当 LIMIT 遇上 OFFSET 这个参数，特别是当 OFFSET 的数值变得巨大时，事情就变得微妙起来了。你可能会发现，原本轻盈如燕的查询，突然变得笨重如牛，慢得让你怀疑人生。这是为什么呢？ 第一幕：LIMIT OFFSET 的“前世今生” LIMIT 子句用于限制查询结果的数量，而 OFFSET 子句则用于指定从结果集的哪个位置开始返回数据。它们通常一起出现，用于实现分页功能。 举个例子，LIMIT 10 OFFSET 20 的意思就是：跳过前20条记录，然后返回接下来的10条记录。这就像你去图 …
GROUP BY 与 HAVING 子句的高级用法与优化
各位观众，各位朋友，欢迎来到今天的“SQL魔法课堂”！我是你们的老朋友，江湖人称“SQL小王子”的程序猿阿呆。今天我们要聊点高级的，不是那种“SELECT * FROM table”级别的，而是能让你在数据库世界里耍出花儿来的——GROUP BY 与 HAVING 子句的进阶用法和优化！ 准备好了吗？系好安全带，我们的SQL飞船即将起飞🚀！ 第一章：GROUP BY 的魅力：化繁为简的艺术 GROUP BY 就像一位技艺精湛的雕塑家，能够将看似杂乱无章的数据，按照你的想法，雕琢成井然有序的艺术品。它的核心作用，就是将表中具有相同值的行，归并成一个组。 1.1 基础入门：分组的基石 最简单的GROUP BY 莫过于按单个字段分组。比如，我们有一张“销售订单”表，记录了订单ID、客户ID、商品ID和销售额： 订单ID 客户ID 商品ID 销售额 1 101 201 100 2 102 202 200 3 101 203 150 4 102 201 120 5 103 202 300 如果我们想知道每个客户的销售总额，就可以使用GROUP BY： SELECT 客户ID, SUM(销售额) …
GROUP BY 与 HAVING 子句的高级用法与优化
好的，各位观众老爷们，咱们今天就来聊聊SQL里一对让人又爱又恨的黄金搭档：GROUP BY 和 HAVING！ 想象一下，你开了家水果店，每天进货各种水果，最后你需要统计一下： 哪种水果卖得最好？ 哪些水果的平均单价超过了你的预期？ 哪些供应商提供的水果总价值最高？ 这时候，GROUP BY 和 HAVING 就派上大用场了！它们就像水果店里的智能分析系统，能帮你把杂乱的数据整理成井井有条的报表。 一、GROUP BY：化繁为简的魔法棒 GROUP BY 子句，顾名思义，就是把数据按照一个或多个列进行分组。它就像一个超级分类器，能把相同特征的数据归为一类，方便我们进行统计分析。 1. 基础用法：按水果种类分组 假设我们有张 fruit_sales 表，记录了每天的水果销售情况： date fruit_name supplier quantity price 2023-10-26 Apple Farmer John 10 5 2023-10-26 Banana Banana Corp 20 2 2023-10-26 Apple Farmer John 5 5 2023-10-27 Ban …