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　　大家好◈★✿◈✿，我是Echo_Wish◈★✿◈✿，一个热爱数据分析和大数据领域的自媒体创作者◈★✿◈✿。今天我们来聊聊一个非常基础但又非常重要的话题——SQL查询的基础◈★✿◈✿。对于任何希望在大数据领域有所作为的人来说◈★✿◈✿，掌握SQL查询是必不可少的技能◈★✿◈✿。好了◈★✿◈✿，废话不多说◈★✿◈✿，咱们开始吧◈★✿◈✿！

　　SQL918博天娱乐官网◈★✿◈✿，全称Structured Query Language（结构化查询语言）◈★✿◈✿，是一种用于管理和操作关系数据库的语言918博天娱乐官网◈★✿◈✿。简单来说◈★✿◈✿，SQL就是和数据库对话的语言日本一卡二卡三卡不卡◈★✿◈✿。通过SQL◈★✿◈✿，我们可以向数据库提问◈★✿◈✿，并得到我们想要的数据◈★✿◈✿。

　　在我们开始谈SQL查询之前◈★✿◈✿，我们需要了解一些SQL的基本操作◈★✿◈✿，这些操作包括◈★✿◈✿：选择（SELECT）◈★✿◈✿、插入（INSERT）◈★✿◈✿、更新（UPDATE）和删除（DELETE）◈★✿◈✿。下面是这些操作的基本语法◈★✿◈✿：

　　现在我们已经了解了SQL的基本操作◈★✿◈✿，接下来我们来看看SQL查询的基础◈★✿◈✿。SQL查询主要包括以下几个部分◈★✿◈✿：选择（SELECT）◈★✿◈✿、过滤（WHERE）◈★✿◈✿、排序（ORDER BY）◈★✿◈✿、分组（GROUP BY）和连接（JOIN）◈★✿◈✿。

　　选择操作是SQL查询的核心◈★✿◈✿，通过SELECT语句◈★✿◈✿，我们可以从数据库中选择我们需要的数据◈★✿◈✿。例如◈★✿◈✿：

　　在实际操作中◈★✿◈✿，我们往往不需要全部数据◈★✿◈✿，而是需要满足某些条件的数据◈★✿◈✿。此时日本一卡二卡三卡不卡◈★✿◈✿，我们可以使用WHERE子句来进行过滤◈★✿◈✿。例如◈★✿◈✿：

　　在某些情况下◈★✿◈✿，我们需要对查询结果进行分组◈★✿◈✿。例如◈★✿◈✿，我们想知道每个班级的平均年龄◈★✿◈✿，此时我们可以使用GROUP BY子句◈★✿◈✿。例如◈★✿◈✿：

　　这条语句会从students表和courses表中获取数据◈★✿◈✿，并将两张表中course_id相同的记录连接起来日本一卡二卡三卡不卡◈★✿◈✿。

　　今天我们介绍了SQL查询的基础◈★✿◈✿，包括选择◈★✿◈✿、过滤◈★✿◈✿、排序◈★✿◈✿、分组和连接◈★✿◈✿。掌握这些基础知识◈★✿◈✿，你就可以开始玩转大数据了◈★✿◈✿。当然◈★✿◈✿，SQL的世界远不止于此◈★✿◈✿，还有很多高级的操作和优化技巧等待你去探索日本一卡二卡三卡不卡◈★✿◈✿。希望这篇文章能帮到你◈★✿◈✿，对SQL有一个更清晰的理解◈★✿◈✿。

　　本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析◈★✿◈✿，通过分析能得到用户群体年龄分布◈★✿◈✿，性别分布◈★✿◈✿，地理位置分布◈★✿◈✿，以及热门话题的热度◈★✿◈✿。

　　本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品◈★✿◈✿，是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程◈★✿◈✿。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法◈★✿◈✿，从场景到实践◈★✿◈✿，体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们◈★✿◈✿。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库◈★✿◈✿，助力开发者学习了解先进的技术栈◈★✿◈✿，并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析◈★✿◈✿，赋能企业业务◈★✿◈✿。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景◈★✿◈✿，可应用MaxCompute实现数仓搭建◈★✿◈✿，快速进行大数据分析◈★✿◈✿。适合大数据工程师◈★✿◈✿、大数据分析师 大量数据需要处理◈★✿◈✿、存储和管理日本一卡二卡三卡不卡◈★✿◈✿，需要搭建数据仓库？学它日本一卡二卡三卡不卡◈★✿◈✿！ 没有足够人员和经验来运维大数据平台918博天娱乐官网◈★✿◈✿，不想自建IDC买机器◈★✿◈✿，需要免运维的大数据平台？会SQL就等于会大数据？学它◈★✿◈✿！ 想知道大数据用得对不对◈★✿◈✿，想用更少的钱得到持续演进的数仓能力？获得极致弹性的计算资源和更好的性能◈★✿◈✿，以及持续保护数据安全的生产环境？学它◈★✿◈✿！ 想要获得灵活的分析能力◈★✿◈✿，快速洞察数据规律特征？想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性？学它◈★✿◈✿！ 出品人◈★✿◈✿：阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网

　　本文是Meetup第十期“调优实战专场”的第二篇技术文章◈★✿◈✿，上一篇《高效查询秘诀◈★✿◈✿，解码YashanDB优化器分组查询优化手段》中◈★✿◈✿，我们揭秘了YashanDB分组查询优化秘诀◈★✿◈✿，本文将通过一个案例◈★✿◈✿，助你快速上手YashanDB慢日志功能◈★✿◈✿，精准定位“慢SQL”后进行优化◈★✿◈✿。

　　阿里云 MaxCompute MaxQA 开启公测◈★✿◈✿，公测可申请 100CU 计算资源解锁近实时高效查询体验

　　阿里云云原生大数据计算服务 MaxCompute 推出 MaxQA（原 MCQA2.0）查询加速功能◈★✿◈✿，在独享的查询加速资源池的基础上◈★✿◈✿，对管控链路◈★✿◈✿、查询优化器◈★✿◈✿、执行引擎◈★✿◈✿、存储引擎以及缓存机制等多个环节进行全面优化◈★✿◈✿，显著减少了查询响应时间◈★✿◈✿，适用于 BI 场景◈★✿◈✿、交互式分析以及近实时数仓等对延迟要求高且稳定的场景◈★✿◈✿。现正式开启公测◈★✿◈✿，公测期间可申请100CU（价值15000元）计算资源用于测试◈★✿◈✿，欢迎广大开发者及企业用户参与◈★✿◈✿，解锁高效查询体验◈★✿◈✿！

　　利用 PolarDB PG 版向量化引擎◈★✿◈✿，加速复杂 SQL 查询◈★✿◈✿！完成任务领发财新年抱枕◈★✿◈✿！

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　　云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL同一个SQL可以实现向量索引◈★✿◈✿、全文索引GIN◈★✿◈✿、普通索引BTREE混合查询◈★✿◈✿，简化业务实现逻辑◈★✿◈✿、提升查询性能

　　本文档介绍了如何在AnalyticDB for PostgreSQL中创建表◈★✿◈✿、向量索引及混合检索的实现步骤◈★✿◈✿。主要内容包括◈★✿◈✿：创建`articles`表并设置向量存储格式◈★✿◈✿，创建ANN向量索引◈★✿◈✿，为表增加`username`和`time`列◈★✿◈✿，建立BTREE索引和GIN全文检索索引◈★✿◈✿，并展示了查询结果918博天娱乐官网◈★✿◈✿。参考文档提供了详细的SQL语句和配置说明◈★✿◈✿。

　　本文探讨了SQL中不建议执行多表关联查询的原因◈★✿◈✿，特别是MySQL与PG在多表关联上的区别◈★✿◈✿。MySQL仅支持嵌套循环连接918博天娱乐官网◈★✿◈✿，而不支持排序-合并连接和散列连接◈★✿◈✿，因此在多表（超过3张）关联查询时效率较低◈★✿◈✿。文章还分析了多表关联查询与多次单表查询的效率对比◈★✿◈✿，指出将关联操作放在Service层处理的优势◈★✿◈✿，包括减少数据库计算资源消耗◈★✿◈✿、提高缓存效率◈★✿◈✿、降低锁竞争以及更易于分布式扩展等◈★✿◈✿。最后◈★✿◈✿，通过实例展示了如何分解关联查询以优化性能◈★✿◈✿。

　　在 Oracle 数据库中◈★✿◈✿，SQL Profiles 是优化查询性能的工具◈★✿◈✿，通过提供额外统计信息帮助生成更有效的执行计划◈★✿◈✿。配置和使用步骤包括◈★✿◈✿：1. 启用自动 SQL 调优◈★✿◈✿；2. 手动创建 SQL Profile◈★✿◈✿，涉及收集◈★✿◈✿、执行调优任务◈★✿◈✿、查看报告及应用建议◈★✿◈✿；3. 验证效果◈★✿◈✿；4. 使用 `DBA_SQL_PROFILES` 视图管理 Profile◈★✿◈✿。

　　SQL 在简单数据分析任务中表现良好日本一卡二卡三卡不卡◈★✿◈✿，但面对复杂需求时显得力不从心◈★✿◈✿。例如◈★✿◈✿，统计新用户第二天的留存率或连续活跃用户的计算◈★✿◈✿，SQL 需要嵌套子查询和复杂关联◈★✿◈✿，代码冗长难懂◈★✿◈✿。Python 虽更灵活◈★✿◈✿，但仍需变通思路◈★✿◈✿，复杂度较高◈★✿◈✿。相比之下◈★✿◈✿，SPL（Structured Process Language）语法简洁◈★✿◈✿、支持有序计算和分组子集保留◈★✿◈✿，具备强大的交互性和调试功能◈★✿◈✿，适合处理复杂的深度数据分析任务◈★✿◈✿。SPL 已开源免费◈★✿◈✿，是数据分析师的更好选择◈★✿◈✿。石化矿业防雷◈★✿◈✿，博天堂918◈★✿◈✿，www.918.com◈★✿◈✿，通信广电防雷◈★✿◈✿，918博天堂·(中国区)人生就是搏!◈★✿◈✿。车间建筑◈★✿◈✿，