【SQL 极简速通 2/7】拒绝原始原石，给你的数据来一场“整容手术”

### 前言 大家好(๑╹◡╹)ﾉ”，我是萍雨 欢迎回来。在第一期里，我们已经学会了如何用 `FROM`、`WHERE` 和 `SELECT` 这三把兵器，从千万级的数据废料中精准捞出想要的内容。 **但正如我们上期结尾留下的悬念：捞出来的往往是极其野蛮、未经雕琢的“底层原石”。** 如果直接把这些原始数据甩给前端或产品经理，他们可能会立刻原地爆炸： - “别给我看字段名 `u_sc_01`，我要看中文‘数学成绩’！” - “别把所有成绩乱七八糟地堆在一起，按分数从高到低排好！” - “数据量太大撑爆页面了，我只要这一页的 10 条数据！” **与其在 Java 代码里写一堆累赘的格式转换，不如在 SQL 这一关就完成“数据整容”。** 今天，我们就来拆解如何通过 **别名处理、多级排序、分页截断**，让数据乖乖听话。 ### 一、 AS 别名 ##### 1. 引出 想象你费了九牛二虎之力，从公司的财务库里捞出了一份报表，骄傲地发给财务主管。 但他看到的表头是这样的：`f_income_03_fixed`。 搞不好，你明天就会因为“沟通成本过高”被原地优化。 机器只认冰冷的英文字段，但人类需要看懂“人话”。难道我们要把数据导进 Excel 里，手动一列列改表头吗？ 解决这个问题的神级语法，叫做：**`AS`（别名）** ##### 2. 通俗的解释 用 SQL 起别名，就像给网红起花名。 比如王者荣耀一哥，身份证上的本名叫“张宏发”，但大众熟知的是他的花名“张大仙”。 “张大仙”就是“张宏发”的别名。两人指的是同一个物理实体，只是对外展示的招牌变了。 在 SQL 里，语法是这样的： ```SQL SELECT f_income_03_fixed AS 第三季度收入 FROM baobiao; ``` - `f_income_03_fixed`：身份证上的本名（原始列名）。 - `AS`：起花名的动作。 - `第三季度收入`：对外展示的招牌（别名）。 ##### 3. 我会把公司的数据库搞坏吗？ 这时可能有小伙伴有疑问🤔了： “我在这里用了 `AS` 改名字，数据库里的原始字段会不会被我覆盖掉？” **绝对不会。** `AS` 只是给捞出来的数据临时戴上了一层面具。它是一个纯粹的 “读取时（Read-time）”化妆操作，无论你把别名起得多花哨，硬盘里存的那个 `f_income_03_fixed` 都毫发无损。大胆用，搞不坏~ ##### 4. “双引号”护体？ 绝大多数时候，像上面那样 `AS 第三季度收入` 直接写就能跑通 。 但是，如果你是个起名狂魔，非要踩数据库的底线，SQL 解析器就会当场崩溃报错。 **以下三种情况，你必须给别名穿上双引号 `""` 这件防弹衣：** 1. **别名里带空格：** `AS "User Name"` - 不加引号的下场：数据库以为 `User` 是别名，后面的 `Name` 是一堆无法理解的乱码语法。 2. **撞了 SQL 的枪口（关键字）：** `AS "SELECT"` - 不加引号的下场：数据库以为你要在这里嵌套一个新查询，直接逻辑死锁。 3. **纯数字开头：** `AS "1st_place"` - 不加引号的下场：变量命名的大忌，解析器无法分辨这是数字常量还是列名。 记住：**双引号的作用，就是堵住 SQL 解析器的嘴**——“闭嘴，别管里面的语法，把它当成一串纯文本展示出来就行！” 这里可能又有小伙伴有疑问了： **“既然 `""` 这么好，那我以后不管三七二十一，给所有别名都套上 `""` 不就万无一失了？而且不用动脑子，无脑加，多爽啊？”** 如果这样想的话，会面对如下的问题： **可读性下降** 想象一下，如果你写了 20 个字段，每个都长这样： `SELECT name AS "姓名", age AS "年龄", score AS "分数" ...` 满屏幕都是引号。这就像你在家写日记，每句话都非要加个书名号一样别扭。**在开发圈，能简洁就不冗余是一种默认的美德。** 过多的引号会严重干扰你查错的速度。 **大小写陷阱** 这是最坑的一点。在很多数据库（比如 PostgreSQL）里： - 如果你不加双引号：`AS user_name`，数据库会默认把它处理成小写。你后续引用它时，写 `user_name` 还是 `USER_NAME` 都能识别。 - **如果你加了双引号**：`AS "UserName"`，数据库会变得**极其死板**。它会严格锁定大小写。后续你查询的时候，如果少写一个大写字母，数据库就会冷冷地告诉你：`Column "username" does not exist`。 所以对于不必要的字段就不要添加了，对于上面的三种情况再添加 "" ##### 5. 补充：消失的 `AS` 与表别名 在很多老司机的代码里，你可能根本看不见 `AS` 这个词。 ```SQL SELECT name 姓名, age 年龄 FROM student; -- 效果等同于使用 AS ``` **为什么能省？** 因为 SQL 解析器很聪明，当它看到两个名词挨在一起，中间只有一个空格时，它会自动脑补出一个 `AS`。 “既然能省，为什么还要教 `AS`？” 因为省略 `AS` 是典型的“阅读陷阱”。如果你不小心漏掉了一个逗号，比如 `SELECT name age FROM student`，数据库会以为你想把 `name` 改名叫 `age`。对于新手，我建议你把 `AS` 写出来，这是对代码可读性最起码的尊重。 如果你觉得字段名太长很烦，那当你遇到 `long_long_long_company_financial_table` 这种表名时，你会绝望的。 这时候，我们可以给整张表起一个“代号”： ```SQL SELECT s.name, s.age FROM student AS s; ``` 这就像在写文章时，第一次提到“世界卫生组织”，后面为了省事直接用“WHO”代替。 - 在这里，`student` 是本名。 - `s` 就是它的临时代号。 - 一旦你给表起了别名，你在 `SELECT` 后面找字段时，就可以直接用 `s.name` 这种“代号.字段名”的方式，干净利落。  ### 二、 ORDER BY 排序 ##### 1. 引出 捞出数据只是解决了“有没有”的问题，但如果没有排序，数据库吐给你的就是一袋散落的零件。想象一下，全校 3000 人的成绩单如果不按分数排，你要找自己的排名得翻到什么时候？ 让数据听话排队的语法，就是：**`ORDER BY`** 。 ##### 2. 升降序 在 SQL 里，排序有两个方向： - **`DESC` (降序)**：从大到小。就像成绩单，高分在顶端，低分在末尾 。 - **`ASC` (升序)**：从小到大。就像排队，个子矮的（数值小）站在前面 。 ```SQL -- 按照成绩从高到低（降序）排列 SELECT * FROM student ORDER BY score DESC; ``` #### 3. 备选规则 你考了全校最高分，但很不巧，隔壁班也有个大神跟你考了一模一样的分数。在数据库的结果集里，你们两个不能重叠在同一行，必须分个先后。 **这时候，“备选规则”就上线了。** 当第一个排序条件（总分）分不出胜负时，数据库会看向第二个条件。 ```SQL -- 总分相同？那就比比谁的语文（Chinese）更高！ SELECT * FROM student ORDER BY score DESC, Chinese DESC; ``` ##### 4. 看似冲突的“既要又要” 小白可能会问：我想让成绩从高到低（降序），又想让同分的学生里年纪小的（升序）排在前面，这不冲突吗？ **完全不冲突，因为 SQL 讲究的是“先来后到”。** 写在 `ORDER BY` 紧后面的字段优先级最高，它是“一票否决权”；写在逗号后面的，只有在前面的数据“打平手”时，才会被唤醒执行 。 ```SQL -- 成绩降序是主逻辑，年龄升序是平分时的“加赛规则” SELECT * FROM student ORDER BY score DESC, age ASC; ``` ### 三、 LIMIT 截断与偏移 ##### 1. 引出 想象你手里拿着那张全校 3000 人的成绩单，但你此时只关心“谁是前 10 名”。你不需要看剩下的 2990 人，于是你用手指挡住了第 11 名及以后的所有内容 。 在 SQL 里，这根手指就是 **`LIMIT`**： ```SQL -- 只要前 10 名，多一个都不要 SELECT * FROM student ORDER BY score DESC LIMIT 10; ``` **但是，如果你不仅想看前 10 名，还想看“第 11 名到第 20 名”呢？** 这时候，你不仅需要用手指挡住后面的人，还需要把你的目光**向下挪动**，跳过前面的尖子生。这就是 `LIMIT` 的进阶玩法：**偏移（Offset）**。 #### 2. 偏移量 这是新手最容易翻车的地方：当你想要“跳过”某些数据时，你会发现 SQL 的编号是从 **0** 开始的 。 为了不记混，请你换一种思考方式：**偏移量不代表“第几个”，而代表“跳过几个”。** - **`LIMIT 0, 10`**： - **0** 的意思是：**跳过 0 个人**。 - 既然一个都没跳过，自然是从第 1 个人开始拿 。 - **`LIMIT 1, 3`**： - **1** 的意思是：**跳过 1 个人**（也就是把那个并列第一的大神踢掉） 。 - 既然跳过了第 1 个，那自然是从第 2 个开始抓取 。 **语法公式重构：** > `LIMIT (你要跳过的个数), (你要抓取的条数)` **为什么非要这么设计？** 因为在底层计算机逻辑（比如数组）中，第一个位置距离开头的“距离”是 0。**“偏移量”本质上是在量距离，而不是在数个数。** ##### 3. 消失的一百万条数据 当你写下 `LIMIT 1000000, 10` 时，你以为数据库会像瞬间移动一样直接闪现到第一百万条吗？  **不，它是个死脑筋的“数数工人”。** 它必须老老实实地从硬盘里翻出前 1,000,000 条数据，数够了数，然后无情地把它们全部**扔掉**，最后才把你要的那 10 条递给你。 为了这 10 条数据，数据库搬运了一百万次垃圾。这就是面试当中常考的“深分页性能坑”。虽然我们可以通过**子查询**或**游标分页**来解决，但现在的你只需要记住一件事：**翻页越深，数据库越累。**  ### 最后 至此，我们的第二篇《数据整形篇》正式合龙。 回头看看，你现在不仅能精准地“捞”数据，还能霸道地“控”数据了： 1. **`AS` 别名**：给机器乱码穿上人类的“西装”，让表头说人话。 2. **`ORDER BY` 排序**：制定第一规则与备选规则，给杂乱无章的数据来一场严酷的“阅兵式”。 3. **`LIMIT` 截断**：掌握电梯法则与偏移量，掐断深分页的性能隐患。 你已经完全掌控了结果集的展示秩序。 **但是，如果你记性足够好，你会发现我在这期“骗”了你。** 上一期结尾我明明承诺过，要教你把数据库里的 `2026-03-14 12:39:00` 变成 `2026-03-14`，把状态 `1` 变成“正常”。但你仔细回想一下，这期我们学的东西，其实只改了“表头”和“顺序”，**压根没动每一行数据里面的真实值。** 如果这时候产品经理又加码了： “我不仅要把状态 `1` 变‘正常’，我还要你根据年龄把用户自动打上标签，60岁以上的标‘老同学’，20岁以下的标‘小同学’ 。另外，顺便帮我把全校的总分、平均分、最高分全算出来 。” 面对这种复杂的**业务分类**和**数学计算**，很多新手的防线彻底崩溃了，乖乖滚回 Java 里去写又长又臭的 `if-else` 和 `for` 循环。 在 SQL 里，难道就没有像编程语言一样的 `if-else` 分支吗？难道就没有现成的“手术刀”和“计算器”吗？ 下期《逻辑增强篇》，带你见识 SQL 里最具“编程感”的大杀器。 我是萍雨，我们下期再见ヾ(￣▽￣)ByeBye~

【SQL 极简速通 1/7】从手动搬砖到声明式“点菜”

### **前言** 大家好，我是萍雨。 在开始聊技术之前，我想先分享一个我刚学编程时踩过的坑。那时候我习惯了用 Java 的思维去处理一切，遇到需要从几万条数据里找几个特定用户，我的第一反应是：写个 `for` 循环，加几层 `if-else`。 结果显而易见，电脑直接卡死。那时候我才意识到，**有些脏活累活，必须要交给专业的工具去干。** 这个工具就是 SQL。 很多人觉得数据库高深莫测，那是被那些厚如砖头的教科书吓到了。其实，只要你用对了方法，SQL 比 Excel 还要直观。这篇教程就是为了**完全零基础**的小白准备的，我会推翻那些枯燥的定义，用大白话带你重装大脑。 **看完这一篇，你将掌握：** - 数据库和 Excel 的本质区别。 - 像剪刀一样裁剪数据的 `SELECT`。 - 像漏斗一样筛选数据的 `WHERE`。 - 以及那个连老手都会翻车的 `NULL` 隐形陷阱。 如果你已经准备好把那些低效的循环逻辑丢进垃圾桶，那我们就开始吧。 --- ### **1. 数据库到底是个啥？** 很多零基础的朋友听到 “数据库” 这三个字就觉得高深莫测。其实，把它拉下神坛，它就是一个 **"打了激素的超级 Excel"**。 你可能会问：“我平时记账、存资料，用 Excel 挺好用的呀，为啥非要搞个数据库？” 想象你开了一家奶茶店，每天 100 个订单，用 Excel 记账毫无压力。但如果你的店变成了全国连锁，每天产生 1000 万个订单呢？此时 Excel 会面临三个必死结局： 1. **装不下**：Excel 一个表格最多只能存 104 万行数据，强行存千万数据，电脑会直接罢工。 2. **没法同时写**：如果全国 500 个店长同时往一个 Excel 里填数据，系统会提示“文件被占用”。而数据库可以支持成千上万人同一秒钟同时写入。 3. **极易填错**：Excel 太自由了，年龄那一列填个“哈哈”也能存。数据库则像个严厉的质检员，只要设置了必须是数字，乱填直接拒收。 为了解决这些问题，专门存海量、高频率数据的软件诞生了，这就是**数据库**（比如最常见的 MySQL）。 ### **2. SQL 干啥用的？（声明式哲学）** 既然不用 Excel 了，我们就不能用鼠标去点“筛选”了。我们需要一种语言来命令数据库干活，这就是 **SQL**。 SQL 是一种 **“声明式”** 语言。什么意思？就像你去餐厅点菜。你只需要对服务员说：“给我来一盘西红柿炒蛋，不要放葱。”你完全不需要关心后厨是怎么打蛋、切菜的，你只管“下命令”，数据库内部的机器人会自动用最快的速度把菜端给你。 不用担心各个数据库的 SQL 差别很大，它就像“普通话”，虽然 MySQL 或 Oracle 偶尔带点“方言”，但骨子里是相通的。 **前面这两小节，请记住：数据库是扛并发的数据仓库，SQL 是你指挥仓库管理员的“普通话”。** --- ### **3. 纵向抽数据：SELECT 这把剪刀** 假设数据库里有一个名叫 `user` 的超级大表格。它就像一个有 100 列的巨型 Excel： |**姓名 (name)**|**年龄 (age)**|**手机号 (phone)**|**家庭住址 (address)**|**...还有96列**| |---|---|---|---|---| |图图|5|138xxxx|翻斗大街大耳朵图图家|...| |萍雨|20|139xxxx|翻斗花园二号楼|...| 现在我们要一份“点名册”，上面**只要姓名**。怎么让数据库别把剩下 99 列隐私信息都吐出来浪费内存？这就要用到：`SELECT` 和 `FROM`。 ```SQL -- 这是一条便利贴（注释），数据库不会管它 SELECT name FROM user; ``` - **`FROM user`**：定位数据源。告诉数据库去翻哪张表。 - **`SELECT name`**：它是一把**极其锋利的垂直剪刀**。它不关心表里装的是谁，只负责自上而下，把 `name` 这一列剪下来，剩下的直接扔进垃圾桶。 **一个极度反常识的真相：** 现实中我们是先找表再剪列，所以逻辑上是先 `FROM` 后 `SELECT`。**虽然写 SQL 时 `SELECT` 在前，但数据库引擎执行时是先看 `FROM` 的！** 它们的逻辑和人类是一致的。（关于整个 SQL 庞大语句的完整执行顺序，我在后续会给大家拼起一张完整的版图） --- ### **4. 横向筛数据：WHERE 这个漏斗** 现在我们出现了新的需求。 如果我们只想看“及格”的人，或者是名字里带 "雨" 的人，上一节的 `SELECT` 剪刀好像办不到了。因为它一剪就是一整列，成绩好的学生和成绩差的学生都被一起剪下来了。 有没有什么办法能像“过筛子”一样，把不符合条件的人直接漏掉？ 这就轮到 **`WHERE`** 出场了。 这时可能有细心的小伙伴(￣ω￣〃)要问了： **“既然 `SELECT` 和 `WHERE` 都有筛选作用，那它们之间到底有什么区别呢？”** 问得太好了！我们依然拿 Excel 那个拥有 100 列、10万行的大表格来做例子： - **`SELECT` 管的是“宽度”（列）：** 它决定了你最后拿到手的表格有几列（比如只要姓名和成绩）。 - **`WHERE` 管的是“长度/条数”（行）：** 它像一个严格的**水平漏斗**。数据库在扫描每一行数据时，都会让这行数据穿过 `WHERE` 漏斗，符合条件的留下，不符合的直接滚蛋。 比如我们现在的需求：“找出成绩大于 60 分，或者名字里带 '雨' 的人”。在 SQL 里，我们可以这样写： ```SQL select name, score from user where score > 60 or name like "%雨%"; ``` (💡 **萍雨小贴士**：这里的 `LIKE` 叫做“模糊查询”。百分号 `%` 就像扑克牌里的赖子，代表“任意字符”。`"%雨%"` 的意思就是：不管你叫“萍雨”、“听雨”，还是“大雨”，只要名字里包含“雨”字，统统给我捞出来！)  #### **逻辑运算符的陷阱** 在实际的数据分析中，筛选条件往往是很复杂的。比如我们现在遇到了一个终极需求： **找“成绩及格”【且】“家住翻斗花园”的人，或者“姓王”【或】“姓李”的人。** 这里出现了我们在 SQL 里最常用的两个**逻辑运算符**： - **`AND`（且）：** 要求极高，必须同时满足。成绩及格但不住翻斗花园的？淘汰。住翻斗花园但没及格的？淘汰。只有两样都占的才能留下。 - **`OR`（或）：** 比较宽容，满足一个就行。姓王的或者姓李的，都可以留下。 现在，我们要把这个需求翻译成 SQL。很多初学者（包括我自己刚开始的时候 😅）会顺手写出这样一段破绽百出的代码： ```SQL -- ❌ 错误示范，千万别抄！ select name from user where score > 60 and address = "翻斗花园" OR name like "王%" or "李%"; ``` 这段代码有两个极其致命的错误： **第一个致命错误：“把电脑当人”。** 结尾的 `or "李%"` 在人类听来很顺畅（姓王或李），但数据库是个笨机器，它不知道“李”要和哪个字段比。在 `OR` 的两边，必须是完整的句子！必须老老实实写成：`or name like "王%" or name like "李%"`。 **第二个致命错误：“优先级的灾难”。** 当 `AND` 和 `OR` 混在一起时，数据库会先算哪一个？ 这就要掏出我们小学学的数学定律了：“先乘除，后加减”。 在 SQL 里，**`AND` 的优先级永远高于 `OR`**（我们可以把 `AND` 当成乘法，`OR` 当成加法）。如果不加控制，数据库的理解会和我们的本意十万八千里。 **正确的姿势是：遇到多个条件，永远用括号 `()` 把它们包裹起来，明明白白地告诉数据库先算谁！** ```SQL -- ✅ 正确写法：用括号圈出逻辑边界 select name from user where (score > 60 and address = "翻斗花园") OR (name like "王%" OR name like "李%"); ``` #### SQL 的真实执行顺序： 接着，我们来填一个上一节留下的坑。 在现实逻辑中，我们肯定是：先去仓库找到表格（`FROM`），然后用漏斗把不符合条件的人筛掉（`WHERE`），最后用剪刀剪下我们要的信息（`SELECT`）。 我们在写 SQL 语句时，`WHERE` 也是紧紧跟在 `FROM` 后面的。 **它的真实执行顺序排在第二位：`FROM` -> `WHERE` -> `SELECT`。** 也就是说，数据库在还没有决定用剪刀剪哪一列之前，就已经用 `WHERE` 漏斗把该淘汰的行全部淘汰掉了。这就叫底层的执行效率！ --- ### **5. 隐形地雷：NULL 的致命陷阱** 掌握了条件筛选，我们是不是能精准狙击任何数据了？直到有一天，老板让你查一个数据：“找出所有成绩不是 60 分的学生”。 你轻蔑一笑，敲下这行代码： ```SQL select name from user where score != 60; ``` 结果报表交上去，老板大发雷霆：“那几个缺考的人去哪了？他们难道考了 60 分吗？为什么不在名单里！” 你翻烂了代码也找不到 Bug。恭喜你，你踩中了 SQL 世界里最经典的隐形地雷：**NULL（空值）**。 很多小伙伴（包括当年的我）对 NULL 有一种极其致命的误解，认为 NULL 就是 0，或者就是啥也不填的“空格”。 大错特错！我们拿考试来做个比喻： - **`0`**：代表这人参加了考试，但是交了白卷，考了 0 分。 - **`" "`（空格）**：代表这人参加了考试，但在卷子上画了一个隐形的空格交上去了（空格在电脑里是一个实实在在的字符，占内存）。 - **`NULL`**：代表这人**根本没参加考试**，连卷子都不存在！ **SQL 独有的“三值逻辑”** 现实世界的编程往往非黑即白：真（True）和假（False）。 但 SQL 的世界有第三种状态：**不知道（Unknown）**。 当我们用 `where score != 60` 去筛人时： - 遇到考 80 分的人，数据库判断：80 != 60 成立（True）。漏斗放行。 - 遇到缺考（NULL）的人，数据库懵了。它会想：“这个人连成绩都没有，我不确定他是不是 60 分。” 于是给出结论：**不知道（Unknown）**。 请死死记住上一节的一句话：**`WHERE` 漏斗极其冷血，它只放行明确为 True 的数据！** 因为缺考的人得出的结论是“不知道”，所以他们被数据库无情地、静默地抹杀了。 **如何把这群“缺考”的人抓出来？** 有小伙伴可能会耍小聪明：既然他们是 NULL，那我直接用等号抓不就行了？ ```SQL -- ❌ 极其惨烈的错误示范 select name from user where score = null; ``` 写出这种代码，你这辈子都查不出任何数据。 因为 NULL 是“未知”。你去问数据库：“未知 等于 未知 吗？” 数据库的回答依然是：“不知道！” 在 SQL 里，想要抓捕 NULL，必须抛弃所有的数学符号（`=`, `!=`, `>`, `<`），使用数据库专门为它打造的雷达探测器：**`IS NULL`** 或者 **`IS NOT NULL`**。 ```SQL -- ✅ 正确抓捕缺考人员的姿势 select name from user where score is null; -- ✅ 抓捕所有正常考了试的人 select name from user where score is not null; ```  ### 6. 最后 至此，我们的第一篇《数据捞取指南》正式合龙。回头看看，你已经不再是那个只会用 Excel 鼠标点点点，或者企图把海量数据塞进 Java 里的“麻瓜”了。 你拥有了三件底层兵器： 1. **`FROM`**：精准定位数据源的导航仪。 2. **`WHERE`**：极其严格的水平漏斗（千万当心 `AND/OR` 的优先级，以及 `NULL` 的暗杀）。 3. **`SELECT`**：自上而下的垂直剪刀。 用这三件兵器，你已经能从千万级的数据废料中，精准榨取任何你想要的信号。 **但不要高兴得太早。 我们捞出来的数据，依然是极其粗糙的“底层原石”。 如果产品经理提了一个变态要求：数据库里存的日期是 `2026-03-14 12:39:00`，但他在页面上非要只看 `2026-03-14`；数据库里存的状态是 `1` 和 `2`，但他非要你导出的时候直接变成“正常”和“封禁”。 难道我们又要绝望地把数据拉回后端代码里，去写成百上千行的 `if-else` 转换吗？ 我是萍雨，我们下期再见ヾ(￣▽￣)ByeBye~

国庆也不能松懈，来道SQL题😀 表: Calls​ +--------------+----------+​ | Column Name | Type |​ +--------------+----------+​ | caller_id | int |​ | recipient_id | int |​ | call_time | datetime |​ +--------------+----------+​ (caller_id, recipient_id, call_time) 是这个表的主键。​ 每一行所含的时间信息都是关于caller_id 和recipient_id的。​ 编写一个 SQL 查询来找出那些ID们在任意一天的第一个电话和最后一个电话都是和同一个人的。这些电话不论是拨打者还是接收者都会被记录。​ 结果请放在一个任意次序约束的表中。​ 查询结果格式如下所示：​ 输入：​ Calls table:​ +-----------+--------------+---------------------+​ | caller_id | recipient_id | call_time |​ +-----------+--------------+---------------------+​ | 8 | 4 | 2021-08-24 17:46:07 |​ | 4 | 8 | 2021-08-24 19:57:13 |​ | 5 | 1 | 2021-08-11 05:28:44 |​ | 8 | 3 | 2021-08-17 04:04:15 |​ | 11 | 3 | 2021-08-17 13:07:00 |​ | 8 | 11 | 2021-08-17 22:22:22 |​ +-----------+--------------+---------------------+​ 输出：​ +---------+​ | user_id |​ +---------+​ | 1 |​ | 4 |​ | 5 |​ | 8 |​ +---------+​ 解释：​ 在 2021-08-24，这天的第一个电话和最后一个电话都是在user 8和user 4之间。user8应该被包含在答案中。​ 同样的，user 4在2 021-08-24 的第一个电话和最后一个电话都是和user 8的。user 4也应该被包含在答案中。​ 在 2021-08-11，user 1和5有一个电话。这个电话是他们彼此当天的唯一一个电话。因此这个电话是他们当天的第一个电话也是最后一个电话，他们都应该被包含在答案中。

SQL Server学习笔记

## 数据库管理技术的基本概念 1. 数据 2. 信息 3. 数据处理 ## 数据库管理技术的发展阶段 1. 人工管理 2. 文件系统 3. 数据库系统 4. 大数据 ## 数据库系统的组成 1. 硬件系统 2. 操作系统 3. .数据库 4. 数据库管理系统 5. 数据库应用系统的开发工具及相关接口软件 6. 数据库应用系统 7. 用户 1. 数据库管理员 2. 数据库分析师 3. 应用程序员 4. 终端用户 ## 数据库体系结构 1. 集中式系统 2. 分布式系统 3. 个人计算机系统 4. 客户/服务器系统 5. 浏览器/服务器系统 ## 数据库的三级模式 1. 内模式 2. 模式 3. 外模式 ## 数据库的二级映像 1. 外模式/模式 2. 模式/内模式 ## 数据库管理系统的功能 1. 数据定义 2. 数据操控 3. 数据库运行控制 4. 数据字典 ## 登录方式 1. windows登录，本地登录 2. sqlserver登录，远程登录 ## 数据库备份 mdf数据文件，ldf日志文件 1. 分离->附加 分离后数据库会不可用 2. 备份->还原 保存为.bak文件 任务——>备份 3. 数据库脚本 ## 注释 单行注释 -- 多行注释 /* */ ## 数据库相关 ### 创建数据库 完整语法 ```sql create database DBTEST on --数据文件 ( name = 'DBTEST', --逻辑名称 filename = '', --物理路径和名称 以.mdf结尾 size = 5MB, --文件的初始大小 maxsize = 40MB， --文件的最大大小 filegrowth=2MB, --文件增长方式 可以是大小，也可以是百分比 ) log on --日志文件 ( name = 'DBTEST_log', --逻辑名称 filename = '', --物理路径和名称 以.ldf结尾 size = 5MB, --文件的初始大小 filegrowth=2MB, --文件增长方式 可以是大小，也可以是百分比 ) ``` 简单语法 ```sql create database DBTEST --采用默认值创建 ``` ### 修改数据库 ```sql alter database DNTEST ``` ### 删除数据库 ```sql drop database 数据库名称 ``` ### 切换数据库 ```sql use DBTEST --use 数据库名称 ``` ## 表相关 ### 创建表基础语法 ```sql create table 表名 ( 字段1 数据类型， 字段2 数据类型， 字段3 数据类型， ) ``` #### 约束 - primary key:主建 - references 表名(字段名)：外键 - identify(1,1):自动增长，初始值1，增长步长1 - not null：不为空 - check():检查约束 - default()：默认值 - unique：唯一约束 #### 数据类型 - int:整型 - float:浮点型 - decimal(n,m):n表示总长度，m表示小数位数 - date:年月日 --getdate() 获取当前时间 - datetime：年月日时分秒 - smalldatetime：范围更小 - char():定长字符串 - varchar():变长字符串 - text:长文本 - nchar,nvarchar,ntext:unicode字符,对中文友好 ### 删除表 ```sql drop table 表名 ``` ### 修改表结构 #### 1.添加列 ```sql alter table 表名 add 新列名 数据类型 ``` #### 2.删除列 ```sql alter table 表名 drop column 列名 ``` #### 3.修改列 --如果已经存在数据了则可能报错，建议建表的时候就有冗余 ```sql alter table 表名 alter column 列名 数据类型 ``` ### 维护约束 #### 1.删除约束 ```sql alter table 表名 drop constraint 约束名 ``` #### 2.添加约束 ##### check约束 ```sql alter table 表名 add constraint 约束名 check(表达式) ``` ##### 主键约束 ```sql alter table 表名 add constraint 约束名 primary key(列名) ``` ##### 唯一约束 ```sql alter table 表名 add constraint 约束名 unique(列名) ``` ##### 默认值约束 ```sql alter table 表名 add constraint 约束名 default 默认值 for 列名 ``` ##### 外键约束 ```sql alter table 表名 add constraint 约束名 foreign key(列名)references 关联表名(列名) ``` ## 数据相关 ### 插入数据 ```sql insert into 表名(字段1,字段2,字段3)values(内容1,内容2,内容3) ``` 简写 --不建议 ```sql insert into 表名 values(内容1,内容2,内容3) ``` 一次性插入多行数据 ```sql insert into 表名(字段1,字段2,字段3) select 内容1,内容2,内容3 union select 内容1,内容2,内容3 union select 内容1,内容2,内容3 ``` ### 修改删除数据 #### 1.修改 ```sql update 表名 set 字段1=值1,字段2=值2 where 条件 ``` #### 2.删除数据 ```sql delete from 表名 where 条件 ``` #### 关于删除 - ```sql drop table 表名 --删除表对象 ``` - ```sql truncate table 表名 --删除数据(清空数据)，表对象即表结构依然存在，不能有条件，自动编号存在 ``` - ```sql delete from 表名 --删除数据(清空数据)，表对象即表结构依然存在，可以有条件，自动编号清除 ``` ## 查询相关 ### 基本查询 #### 1.查询所有列所有行 ```sql select * from 表名 ``` #### 2.查询指定列 ```sql select 列名1,列名2,列名3 from 表名 ``` #### 3.查询指定列,别名显示 ```sql select 列名1 别名1,列名2 别名2,列名3 别名3 from 表名 ``` #### 4.查询指定列,去重 ```sql select distinct(列名) from 表名 ``` ### 条件查询 ```sql select * from 表名 where 条件 select top 10 * from 表名 where 条件 --前十位 select top 10 percent * from 表名 where 条件 --前百分之十 select * from 表名 where order by 字段 desc/asc ``` ### 模糊查询 - like - %：代表匹配0个字符，一个字符或多个字符 - _:代表匹配有且只有一个字符 - []:代表匹配范围内 - ！[]:代表匹配不在范围内 - substring(n,m,t) --n为字符串，m是起始位，t是跨度 #### 聚合函数 - count:求数量 - max:求最大值 - min:求最小值 - sum: 求和 - avg:求平均值 - round:保留小数位 round(2.556,2) ——>2.55 - datediff:求时间差 datediff(year,时间1,时间2) ### 分组查询 ```sql select * from 表名 where 条件 group by 列名 having 条件 ``` --普通条件在where后，聚合条件在 having后 注：分组查询只允许查询分组条件和聚合函数 ### 多表查询 ```sql select * from 表名1,表名2 where 条件 ``` #### 1.内连接 ```sql select * from 表名1 inner join 表名2 on 条件 ``` #### 2.外连接 ```sql select * from 表名1 left join 表名2 on 条件 --左外 select * from 表名1 right join 表名2 on 条件 --右外 select * from 表名1 full join 表名2 on 条件 --全外 ``` #### 3.自连接 ```sql select 别名1.字段,别名2.字段 from 表名 别名1 inner join 表名 别名2 on 条件 ``` ## 数据库设计 ### 1.三范式 - 第一范式：原子性 不可再分 - 第二范式：实体唯一性 - 第三范式：不能有冗余 ### 2.表关系 - 一对一 - 一对多 - 多对多 ## 变量 ### --信息打印： ```sql print'hello,sql' --消息窗口显示 ``` ```sql select'hello,sql' --信息窗口显示 ``` ### --变量： 1. 局部变量：以@开头，先声明，在赋值 - ```sql declare @str varchar(20) set @str='i like sql' --赋值变量指定的值 select @str ='i like sql' --一般用于表中的查询出的数据赋值给变量，如果查询结果有多条，取最后一条赋值 ``` 2. 全局变量：以@@开头，由系统就行定义和维护 ### --go语句: 1. 等待go语句之前的代码执行完之后才能执行后面的代码 2. 批处理结束的一个标志 ## 运算符 ### 强制类型转化 1. Convert(数据类型，变量名) 例：Convert(varchar(10)，@zc) 2. cast(变量名 as 数据类型) 例：cast(@zc as varchar(10)) ### 流程控制语句 #### (1)选择分支 case选择： ```sql case when 条件 then 执行1 when 条件 then 执行2 else 最终执行 end ``` if判断语句： ```sql if 条件判断 begin 语句 end else begin 语句 end ``` #### (2)循环 ```sql while 条件 begin 语句 end ``` ## 子查询 ```sql where条件 临时表 exist ``` ## 分页 ### (1)top方案 ```sql declare @PageSize int = 5 declare @PageIndex int = 3 select top(@PageSize)*from Student where StuId not in (select top(@PageSize*(PageIndex-1))StuId from Student) ``` ### (2)使用row_number分页 ```sql declare @PageSize int = 5 declare @PageIndex int = 3 select *from (select ROW_NUMBER() over(order by StuId) RowId,*from Student) Temp where RowId between (@PageIndex-1)*@PageSize+1 and @PageIndex*@PageSize ``` ## 事务 ```sql begin transaction --开始语句 语句 @@ERROR --统计错误 如果出现错误 @@ERROR的值不为零 ``` ```sql commit transaction --提交事务 rollback transaction --回滚事务 ``` ## 索引 1. 聚集索引 --类似于按照拼音查找 只能有一个 2. 非聚集索引 --类似于按照部首查询 可以有多个 ### 添加索引 ```sql create [unique][clustered|nonclustered] index <index name> on <table or view name>(<colum name>[ASC|DESC][,...n]) ``` ### 查看索引 （sys.indexes） ```sql select * from sys.indexes where name = '索引名' ``` ### 删除索引 ```sql drop index 索引名 on 表名 ``` ### 使用索引 ```sql select * from 表名 with (index=索引名) where 条件 ``` ## 视图 ### 创建视图： ```sql create view 视图名 as select语句 go ``` ### 查询视图： ```sql select * from 视图名 ``` ### 删除视图： ```sql drop view 视图名 ``` ## 游标 ### 分类： - 静态游标 - 动态游标 - 键集驱动游标 ### 创建游标(scroll：滚动游标，没有scroll，只进) ```sql declare 游标名 cursor scroll for select 字段名 from 表名 ``` ### 打开游标 ```sql open 游标名 ``` ### 关闭游标 ```sql close 游标名 ``` ### 删除游标 ```sql deallocate 游标名 ``` ### 提取数据 ```sql fetch first from 游标名 --提取第一行 fetch last from 游标名 --提取最后一行 fetch absolute 2 from 游标名 --提取第二行 fetch relative 2 from 游标名 --当前行下移两行 fetch next from 游标名 --下移一行 fetch prior from 游标名 --上移一行 ``` --提取游标数据存放入变量，进行查询所有列信息 ```sql declare @acc varchar(20) fetch absolute 2 from mycur into @acc select * from Menber where MenberAccount=@acc ``` --遍历游标 ```sql @@fetch_status ：0提取成功，-1提取失败，-2不存在 declare @acc varchar(20) fetch absolute 2 from mycur into @acc while @@fetch_status=0 begin print'提取成功：'+@acc fetch next from mycur into @acc end ``` --利用游标进行数据的修改和删除 ```sql fetch absolute 2 from mycur update Member set MemberPwd = '654321' where current of mycur fetch absolute 2 from mycur delete from Member where current of mycur ``` --一行多列游标 ```sql declare 游标名 cursor scroll for select 字段1，字段2，字段3 from 表名 ``` ## 函数 1. 系统函数 2. 自定义函数 1. 标量值函数（返回单个值） 2. 表值函数（返回查询结果） ### 创建函数 ```sql create function 函数名(@传入值 传入值类型) returns 返回值类型 as begin declare @返回值 返回值类型 select @返回值 = return @返回值 end ``` #### 返回值类型的情况 1. 可以有其他逻辑代码 ```sql create function 函数名(@传入值 传入值类型) returns @返回值 table ( 字段1 数据类型， 字段2 数据类型， 字段3 数据类型， 字段4 数据类型 ) as begin insert into @返回值 查询语句 return end ``` 2. 函数体只能有return+sql查询结果 ```sql create function 函数名(@传入值 传入值类型) returns table as return 查询语句 go ``` 函数调用 ```sql select dbo.函数名() --返回值为一个值 select * from 函数名() --返回值为一个表 ``` ### 函数删除 ```sql drop function 函数名 ``` ## 触发器 ### 分类 1. instead of 事前触发器 2. after 事后触发器 ### 创建触发器 ```sql create trigger 触发器名称 on 表名 [after|instead of] [insert|delete|update] as 语句 go inserted插入的临时表 deleted删除的临时表 ``` 数据更新实际上是先删除再插入 ## 存储过程 存储过程与函数的主要区别：存储过程可以被其他程序调用，函数一般用于select语句中 ### 创建存储过程 #### 存储过程创建 ```sql create proc 存储过程名 @变量1名 变量类型，@变量2名 变量类型，@变量3名 变量类型 output，@变量4名 变量类型 output as 语句 go ``` #### 存储过程的调用 ```sql exec 存储过程名 变量值1，变量值2，变量名 output，变量名 output --前两个用于输入，后两个用于接收，如果变量名(第三四个)已经赋值了则具有输入输出功能 ``` #### 删除存储过程 ```sql drop proc 存储过程名 ```

​《SQL优化打油诗》​ 执行计划先 EXPLAIN， 慢查病因现眼前： key 看索引命中否， key_len 算长度够不够。 type 查全表有没有， ALL 和 index 赶紧溜； Extra 回表别发愁， 覆盖索引来解忧！ 联合索引左前缀， 区分高低顺序配； 长字段用前缀缩， 口诀记牢性能飞！

查所有但只去除一个字段，除了罗列还有什么办法吗

求SQL Server文档类学习资料

学校开设了SQL Server数据库概论课程，请问有学习SQL Server的文档类的学习资源推荐吗？以及学习数据库设计的视频或文档推荐？

老弟想自己做个微信，被我一个问题劝退了。。

大家好，我是程序员鱼皮。最近老弟小阿巴放暑假，想找点事情做，于是就来问我：老鲏，我想做个练手项目，有没有什么好的建议？ <p align="center"><img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/9fad16b278c02b7364c9fc4dcbc1520f.webp" alt="" width="138px" /></p> 我说：练手项目的话，就做个自己感兴趣的呗，想加什么功能就加什么，做起来会更舒服~ 小阿巴：Emm，我感兴趣的太多了，有没有推荐啊？ 我说：那就想想自己经常使用的网站或 APP，选个对业务流程相对熟悉的。 小阿巴思考片刻，一拍脑袋：对啊，我天天用微信，那我就做个微信吧！说不定之后大家都在用我做的软件聊天呢？ <p align="center"><img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/f457df026949f809bf2c94e5aeacddee.webp" alt="" width="250px" /></p> 我一听，不禁暗自惊叹，没想到小伙子年纪轻轻，野心很大啊！ 我说：想法不错，但想做个微信这样的 IM（即时通讯）项目，可没有那么简单，你有什么实现思路么？说来听听？ 小阿巴：微信的核心功能是收发消息，我可以把用户 A 发送的消息保存到数据库中，用户 B 进入聊天界面时，从数据库查询出发给他的消息就行。 我一听这个回答，就知道以小阿巴目前的水平，想做出微信是不太可能了。。。 我问：Emm，暂且不考虑用户体验和性能，我们就先实现基础功能吧，你会怎么让用户查看自己的历史消息呢？ 小阿巴思考片刻，然后嘴角微微上扬，露出狡黠的笑容：你是不是以为我会说一次性把所有历史消息全部查出来？可惜啊老鲏，你把我想的太天真了，用户可能有成百上千条历史消息，全量加载会很慢，所以我必然会使用 `分页` 来查询！ <p align="center"><img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/7f6eeb11aca08afcbba99c74dfb9679b.webp" alt="" width="178px" /></p> 我说：行，那你打算怎么分页呢？ 小阿巴：这还真难不倒我，这几年我苦练增删改查，分页写得很溜的！纸笔呈上来，看我给你手写 SQL： ```sql select * from message where user = '鱼皮' limit 0, 20; ``` 我说：Emm，老弟啊，听我一句劝，咱先别想着做微信了，先实现一个消息管理系统吧。 小阿巴：怎么说？吾 SQL 不亦精乎？ <p align="center"><img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/0d9197c9fe076e01839f9f876b86fe6a.png" alt="" width="172px" /></p> 其实这也是一道经典的场景题：即时通讯项目中怎么实现历史消息的下拉分页加载？ 下面鱼皮给大家讲解一下。 ## 如何实现下拉分页加载？ ### 业务场景 一般在即时通讯项目（比如聊天室）中，我们会采用下拉分页的方式让用户加载历史消息记录。 区别于标准分页每次只展示当前页面的数据，下拉分页加载是 **增量加载** 的模式，每次下拉时会请求加载一小部分新数据，并放到已加载的数据列表中，从而形成无限滚动的效果，确保用户体验流畅。 比如用户有 10 条消息记录，以 5 条为单位进行分页，刚进入房间时只会加载最新的 5 条消息： <img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/31863ca4262e0bffeb02fcbb3a0c2d65.webp" alt="" width="572px" /> 下拉后，会加载历史的第 6 - 10 条消息： <img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/051e015779c727aa51bda6a76c4fa1eb.webp" alt="" width="574px" /> 理解了业务场景后，再看下实现方案，为什么不建议使用传统分页实现下拉加载。 ### 传统分页的问题 在传统分页中，数据通常是 **基于页码或偏移量** 进行加载的。如果数据在分页过程发生了变化，比如插入新数据、删除老数据，用户看到的分页数据可能会出现不一致，导致用户错过或重复某些数据。 举个例子，对于即时通讯项目，用户可能会持续收到新的消息。如果按照传统分页基于偏移量加载，第一页已经加载了第 1 - 5 行的数据，本来要查询的第二页数据是第 6 - 10 行（对应的 SQL 语句为 limit 5, 5），数据库记录如下： <img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/6d02fac207d8fe3b0220d79554bfc9ae.webp" alt="" width="100%" /> 结果在查询第二页前，突然用户又收到了 5 条新消息，数据库记录就变成了下面这样。原本的第一页，变成了当前的第二页！ <img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/cb413a574fb8da3b11410687ef8f2459.webp" alt="" width="100%" /> 这样就导致查询出的第二页数据，正好是之前已经查询出的第一页的数据，造成了消息重复加载。所以不建议采用这种方法。 ### 推荐方案 - 游标分页 为了解决这种问题，可以使用游标分页。使用一个游标来跟踪分页位置，而不是基于页码，每次请求从上一次请求的游标开始加载数据。 一般我们会选择数据记录的唯一标识符（主键）、时间戳、或者具有排序能力的字段作为游标。比如即时通讯系统中的每个消息，通常都有一个唯一自增的 id，就可以作为游标。每次查询完当前页面的数据后，可以将最后一条消息记录的 id 作为游标值传递给前端（客户端）。 <img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/f52586c5099ad9d79be6fa525e5d4c23.webp" alt="" width="100%" /> 当要加载下一页时，前端携带游标值发起查询，后端操作数据库从 id 小于当前游标值的数据开始查询，这样查询结果就不会受到新增数据的影响。 <img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/e629734d194fb9a3e8161e163e0d88ed.webp" alt="" width="100%" /> 对应的 SQL 语句为： ```sql SELECT * FROM messages WHERE id < :cursorId ORDER BY id DESC LIMIT 5; ``` ### 扩展知识 其实游标分页是一种经典方案，它的应用场景很多，特别适用于增量数据加载、大数据量的高性能查询和处理。除了 IM 系统获取历史消息记录之外，常见场景还有社交媒体信息流、内容推荐系统、数据迁移备份等等。 游标分页还有很多扩展知识，篇幅原因就不在这里展开了，感兴趣的同学可以在我们的 [程序员面试刷题工具 - 面试鸭](https://www.mianshiya.com/bank/1795650093939204097/question/1821408560444809217) 上阅读。 ## 最后 小阿巴听完，长叹道：唉，没想到光是这么一个小功能，就把我难住了。 <p align="center"><img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/871914ce8dab2bf1ec7f161c5603f88d.webp" alt="" width="150px" /></p> 我说：你可别这么想。。。难住你的，可不止这一个小功能啊！想做一个成熟的 IM 系统，除了最基础的消息发送和获取功能外，你得去学习 WebSocket 实时通讯、得考虑到消息收发的性能、得考虑到消息的顺序和一致性、得考虑到消息的存储成本和安全，等等等等。可没那么容易。 小阿巴：得，那我先去做消息管理系统了！🐶 ## 更多 💻 编程学习交流：[编程导航](https://www.codefather.cn) 📃 简历快速制作：[老鱼简历](https://laoyujianli.com) ✏️ 面试刷题神器：[面试鸭](https://mianshiya.com)

学了十几种编程语言后，我终于悟了！

大家好，我是程序员鱼皮。 16 ~ 24 年，算下来我学编程 8 年多了，这期间我学过十几种编程语言，比如 C、C++、Java、Python、JavaScript、Go、PHP、C#、SQL、Scala 等。 <p align="center"><img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/60d6bdc6acc5c2aa2b96559cdfaa06d9.png" alt="" width="162px" /></p> 这么一看，目前排名前 10 的语言除了 Fortran 没接触过外，别的语言或多或少都写过点儿东西。 <p align="center"><img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/f22bca69028c3270e54b0c205203f30e.webp" alt="" width="100%" /></p> Visual Basic 是高中考计算机就学过的了，那会儿我还是计算机课代表来着，掌握着班里电脑的使用权哈哈哈。 学过这么多语言，乍一听好像挺厉害的，但事实上，学过的语言很多，熟练的就那么几个。很多语言学完之后，不写就忘了，就好像从来没有学习过一样。 那我为什么要学这么多编程语言？是怎么学习的？学了这么多语言对我有哪些好处和坏处？现在我们到底应不应该学多门语言呢？ 下面分享一下。 ### 为什么学这么多编程语言？ 回顾我学语言的过程，无非就是四个原因：感兴趣、学校让学、找工作混饭吃、还有就是项目要用。 老实说，现在计算机专业的同学，光跟着学校学，基本就会好几种语言了吧。 先说兴趣，我在高中时就很想做自己的网站，只不过那会儿是用什么 Front Page，Dreamweaver 拖拖拽拽就搞定了（应该没有多少同学用过吧）。所以上了大学，我第一个自学的就是前端，对应的语言就是 HTML、CSS、JavaScript 三件套，当时的目标就是加入学校的网站建设工作室，能来点儿外快。 那会儿真是青涩啊，手里拿了本 HTML 5 入门教程，感觉拥有了整个世界。现在回想起来，只觉得头顶凉飕飕的~ <p align="center"><img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/cf5c8a786e881ff4736b7367cb959cab.webp" alt="" width="354px" /></p> 再说说学校教的语言，当时我们刚入学第一个接触的是 C 语言，现在好像很多学校改成了直接讲 C++？ 可惜的是，我当时并不开窍，心思也不在学习上，所以学的一塌糊涂，最后写了个能在小黑框里运行的图书管理系统就毕业了。 之后我开始学 C++，因为感觉跟学校课堂学 C 语言时没学到啥（也可能是我比较菜），所以这次我选择上网自学（比如看圆脸妹妹的 C++ 课堂）。大概学了一个月左右，写了一点简单的桌面程序，我就放弃 C++ 了，转战 Java。一方面是听说 Java 好找工作，好混饭吃；另外一方面当时我可能对学习新语言有点上瘾，就想着多尝试尝试。 <p align="center"><img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/633896f9c269e98f594afeb58fddb279.webp" alt="" width="328px" /></p> 刚开始学 Java 就是学基础语法，直到学完我都不知道为啥 Java 好找工作，感觉能做的事和 C++ 差不多。直到后来学了企业 Java 开发，也就是 Java Web，接触了 Spring 之类的框架后，我才感叹到：“Java 真香！” 于是我决定在后端开发这条路上坚持走下去，后来也去学了 SQL（结构化数据查询语言）、Scala 等编程语言。SQL 可是后端程序员的基本功，大家可以用我做的 [免费 SQL 刷题网站](http://sqlmother.yupi.icu/) 多练练。 然后我本来以为今后再也不会用 C++ 了，但听说算法竞赛、保研机试啥的都是它，所以后来就拿 C++ 刷了几百道 OJ 题目。还有个戏剧性的事，打 s 我也没想到最后我的毕设还是拿 C++ 做了个图像处理程序，当时花了一些时间专门学习 OpenCV。 <p align="center"><img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/f462bb373679a347c06d2b252e2beccd.webp" alt="" width="148px" /></p> 再聊聊其他语言，基本都是有项目需求的时候才会学习。比如我大一学 Python，只是为了完成一个数据抓取 + 可视化项目，听说用 Python 简单、做的快，就学了几天，对照着 Demo 删删改改就搞定了；学 Golang 是因为当时在实验室搞区块链，有个框架是用的 Go 语言；学 C# 也是因为在实验室有个桌面端项目要用。后面项目用不到了，这些语言我也就慢慢陌生了。 对了，还有 PHP！有趣的是，我对 PHP 的印象其实发生了好几次转变。 大一的时候，听说它是世界上最好的语言，我就学了。当时因为也没怎么深入学习过别的编程语言，所以觉得 PHP 挺香的。但后来等前端和 Java 熟练一些，感受到前后端分离开发的优势后，我就有点对 PHP 嗤之以鼻了。 由于性能和安全问题，再加上竞争对手的崛起，近几年来 PHP 也一直呈现衰落之势。目前热度排名 16 位，甚至已经被新兴语言 Rust 超越： <p align="center"><img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/b91cbc6b7cf924e1a453e9ed98a6e5db.webp" alt="" width="100%" /></p> 但最近，我却偶尔会神神叨叨一句：“PHP 是世界上最好的语言！” 为啥呢？因为对于需要 **服务端渲染** 的网页开发场景，PHP 的开发效率的确是高的。 最近我们在做 [面试刷题网站 - 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一句慢 SQL 执行 600 秒？！你咋不上天呢

大家好，我是程序员鱼皮。最近看了眼我们数据库的监控，属实被吓到了，竟然有这么多慢 SQL！ <img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/97394e3329ffe86ac5168e2b6e305dab.webp" alt="" width="100%" /> 其中，有一条慢 SQL 更是逆天，执行了 600 多秒？！ <img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/ee7586ee44db8c799d6d935eff24773b.webp" alt="" width="100%" /> 看到这，我当时就是这表情： <p align="center"> <img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/eb59e089445479019d8e8c3ce2cc6d27.webp" alt="" width="216px" /></p> 如果不是我有看监控的意识，估计这种慢 SQL 还在持续拖慢我们的数据库和项目，我团队的后端朋友们还需要锻炼锻炼呀！ 借这个机会，给大家分享一点儿慢 SQL 优化的知识。 ## 什么是慢 SQL？ 先解释一下，慢 SQL 指的是执行时间较长的 SQL 查询或操作。它不是一个固定的时间定义，而是根据具体的应用场景和性能要求来决定。 比如你要从几万条数据中查出某一条数据，超过几百毫秒就已经算是慢 SQL 了；但如果你要向数据库插入几万条数据，可能几十秒都不算是慢 SQL。慢是相对的，没有固定的标准。 某种情况下，也可以将消耗数据库资源过多的 SQL 归纳为慢 SQL，因为它们的危害是一样的：都会增加数据的负载、降低数据库的响应速度，有些慢 SQL 还可能导致数据库的锁被占用，从而影响到整个数据库的性能。 所以一般情况下，我们要定期检查数据库中的慢 SQL。 ## 如何检测分析慢 SQL？ “如何检测分析慢 SQL” 也是一道经典的面试题了，对于 MySQL 来说，可以分析 MySQL 自带的慢查询日志、通过 Explain 查看 SQL 的执行计划、通过 Profiling 分析 MySQL 查询的详细执行信息等。 不过俗话说得好，面试造火箭，工作拧螺丝。 一般有些规模的公司都会有自己的慢 SQL 收集分析平台，哪还需要自己敲命令呢？像我们鱼厂虽然是小公司，也可以用大公司提供的云服务呀！慢日志监控、告警、甚至是优化建议，都帮忙做好了，直接使用美滋滋~ <img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/9a3c9cf74337e3319b838c96b7ca546c.webp" alt="" width="100%" /> ## 如何优化慢 SQL？ 下面就以这句最大执行了 600 多秒的坑爹小 SQL 为例，简单聊一下怎么优化。 <img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/afefce938e4c4ee829c18500d83b878c.webp" alt="" width="100%" /> 这条 SQL 的作用是查询指定权限的用户在某段时间内发送的消息记录。由于消息记录表（message_record）和用户表（user）的数据量都非常大，再加上有关联查询，导致查询缓慢。 如图，执行 600 多秒的 SQL 扫描了 600 多万行数据： <img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/7d24f09426ead5f8fc76f447d980a900.webp" alt="" width="100%" /> 这句 SQL 怎么优化呢？ 先看这句 SQL 的写法，其实没有什么大问题。虽然确实可以做一些小的改动，比如把 left join 改成 inner join、或者用用子查询之类的，但是优化效果并不明显。 那下一步，就是掏出数据库优化大杀器 —— **索引** ，从相关面试题的数量，就已经能感受到索引的重要性了。 <img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/b899d7df7e3cbe48f8e18d57b47cbe05.webp" alt="面试鸭上的索引高频面试题" width="100%" /> 其实我用的数据库监控平台已经给出了优化建议，正是添加索引： <img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/e9c2f12ee9e425e26666c7691f6dce31.webp" alt="" width="100%" /> 添加索引最简单的原则就是：需要根据什么字段查询 / 排序 / 连接 / 分组，就可以考虑增加索引。当然，具体情况具体分析，索引的选择需要根据查询条件、表的大小、数据分布等多方面考虑，比如字段值是唯一的、或者值比较分散的字段更适合加索引，而不建议给性别这种值区分度不高的字段增加索引。 所以对于这句慢 SQL，我选择给 message_record 表的 createTime 字段增加索引，然后使用 Explain 语句查看执行计划，会利用到新增的索引： <img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/f0131a43620a57d98395bedabd2b918e.webp" alt="" width="100%" /> 该加的索引已经加了，但因为主表和子表的数据量就是比较大，查询还是巨慢，怎么办呢？这种情况下，可以先思考能否 **先通过业务手段解决** 。既然优化不了它，那就干掉它！思考：这句 SQL 能不能不执行？为什么要同时查出这么多用户的消息记录？是不是需求本身就不合理？ 如果你把产品经理说服了，OK，愉快摸鱼。 但如果产品经理把你说服了，好吧，那就再考虑下 **能不能通过程序优化** ？比如将查询进行拆分，按照更精确的日期（比如 “天”）多次查询消息、或者指定用户 id 来避免联表查询，并且通过多线程同时并发执行查询。当然这样是否有效还是需要验证的。 还有其他的方法： 1）如果查询是需要频繁（或实时）触发的，可以使用 Redis 或内存来缓存数据，避免重复查库。 2）如果查询是定时触发的，可以考虑降低定时任务的执行频率，并且尽量错峰查询，避免这种慢 SQL 在用户使用高峰期执行。 大家看图也能够发现，我们的慢 SQL 主要就是在凌晨出现的，这是由于凌晨用户比较少，我们选择在这个时间点执行一些比较重的定时任务。 <img src="https://pic.code-nav.cn/migrate_image/81ecded3bd3ea1fdd3ec54406e9238fe.webp" alt="" width="100%" /> 如果无法通过程序优化，那么就从数据库下手吧，比如通过分库分表，将消息记录表按天拆分成多个表，提高单表查询效率；或者将已经被逻辑删除的消息移动到另一张表中进行备份，而不是继续存在于主表中，跟清空电脑上的回收站是类似的道理。但分库分表的代价就是有额外的实现成本和维护成本，建议还是慎用。 还有其他的优化方法，比如升级数据库的配置，甚至是更换一个查询性能更高的数据库（比如适用于大数据分析的 ClickHouse），不过成本有点高，反正对于我们小公司百万量级的数据量来说，还没必要考虑。 --- 以上就是本期分享，大家平时自己写项目的时候可能不太注意 SQL 的写法，觉得项目能跑就行。但其实学习 SQL 优化是很有必要的，因为等你进公司后随着业务数据量的增大，有些慢 SQL 会逐渐暴露出问题。不是不报，时候未到而已。 ## 更多 💻 编程学习交流：[编程导航](https://www.codefather.cn) 📃 简历快速制作：[老鱼简历](https://laoyujianli.com) ✏️ 面试刷题神器：[面试鸭](https://mianshiya.com)