合理使用缓存技术，有模板缓存，数据库查询结果缓存。
用子查询代替in（）裏面的数据 比如吧101，10。。
分布式事务与MySQL操作引入分布式事务后，SQL操作需考虑中间件支持，例如主键维护、事务限制和特定SQL语法。 是否选择分库分表 考虑空间、主库性能和容灾等因素案例设计针对特定项目需求，设计了相应方案以满足需求，但发现单表数据量大、索引合理，可能无需分表。
你的硬盘会自动变大么？全部采取默认值就好了。越小越好；最大应该取决于硬盘分区的容量；为提高速度，日志文件和主文件应该放不同的分区，因为日志文件也是很庞大的；定期备份之后，清空日志文件。
那么你就没必要放到其他表中再建立表之间的关联关系了，要认识到这种增加表字段的都是次要的数据项，并不是很主要的，要是主要的数据项的话一般都是在项目设计的前期就已经考虑进去了的。当然，建立另一个表并关联的话肯定会影响数据查询和数据更新的性能和效率。。
导出完整的SQL数据表为Excel文件 若是数据表中的数据量很庞大，则可以使用SQLServerManagementStudio自带的导出功能。如图数据库右键-任务-导出数据。输入SQL Server的身份验证。注意确定是导出哪一个数据库中的数据表。点击下一步。选择导出目标为Microsoft Excel文件。选择导出的EXCEL文件保存路径和文件名字。
1、分页技巧是MySQL处理大数据集合的排序技巧之一，通过这种技巧可以迅速的将数据排列起来，并将其分页显示。具体方法是使用MySQL的LIMIT语句，将数据分批查询并限制返回的行数，以便更好地进行排序和时间优化。
2、基于MySQL实现快速排序 MySQL内置了sort算法，其底层实现是快速排序。对于数据量比较小的情况下，sort算法的效率非常高，但是对于海量数据的排序，则需要使用一些技巧，才能充分发挥MySQL的性能。具体方法如下：（1）使用普通索引。使用普通索引可以减少查询时的磁盘I/O和排序操作。
3、数据库分区 在MySQL中，数据库分区是提高查询性能的一种方法。它通过将一个大表分成多个小表，存储在不同的物理位置上，并可独立进行维护和管理来实现。
数据分析入门之SQL篇：全面干货指南本文旨在梳理SQL基础知识，帮助小伙伴巩固理论知识，无需实例演示。
关系数据库可以简单理解为：关系数据库=多张表+各表之间的关系。SQL是用于访问和处理数据库的标准的计算机语言。数据库管理系统是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。关系型数据管理系统是管理关系型数据库。
主键、外键、超键、候选键的差别 举例：学生信息（学号 身份证号 性别 年龄 身高 体重 宿舍号）和宿舍信息（宿舍号 楼号）中，学号为主键，宿舍号为外键。 自增列作为主键的原因 自增列作为主键，可确保唯一性和易于创建和查询。
1、对于Spark SQL环境，可以使用PIVOT关键字进行行转列操作。PIVOT关键字用于指定组内列的聚合，从而生成新列。例如，`PIVOT`关键字可以将`month`列按值聚合，形成`month_01`、`month_02`、`month_03`等新列。在MySQL、Hive和Spark SQL中，UNION ALL提供了一种通用的列转行方法。
2、行转列，列转行是SQL中常见数据转换需求，以下基于MySQL实现。首先，了解行形式：通过GROUP BY + 聚合键分组聚合，将明细数据转化为行形式。具体操作，如将Table1： sales表转为Table2： row_type。接下来，从行形式转列形式，采用内嵌套的IF函数方法。
3、行转列：sum+if 行转列的核心是聚合函数与条件判断的结合，具体方法如下：实现SQL语句进行行转列：得到的查询结果符合预期，展示了行转列后数据的形式。if函数作用：对于每条记录，只有当课程为“语文”时，score字段值才被聚合到结果中，其余课程的score值则为空。
1、最好在SQL中执行，因为JAVA界面上处理的话，需要将数据传递到界面然后处理，占用网速比较多，B\S模式中，一般用SQL处理，返回的记录集越简单执行效率越高。
2、Pig是接近脚本方式去描述MapReduce，Hive则用的是SQL。它们把脚本和SQL语言翻译成MapReduce程序，丢给计算引擎去计算，而你就从繁琐的MapReduce程序中解脱出来，用更简单更直观的语言去写程序了。有了Hive之后，人们发现SQL对比Java有巨大的优势。一个是它太容易写了。
3、java与python对比优势是什么？在项目类型上，Java更适合大型项目，易于管理和维护；Python3更适合写一些小项目，便于更新迭代。
4、python可以处理大数据，python处理大数据不一定是最优的选择。适合大数据处理。而不是大数据量处理。 如果大数据量处理，需要采用并用结构，比如在hadoop上使用python，或者是自己做的分布式处理框架。python的优势不在于运行效率，而在于开发效率和高可维护性。针对特定的问题挑选合适的工具，本身也是一项技术能力。
1、ORDER BY：对查询结果进行排序，让数据按照你设定的规则排列。LIMIT：限制返回的数据数量，帮助你更有效地处理大数据。接下来，让我们一起探索SQL的汇总函数，它们是数据分析的基石。MAX（）：找出数据中的最大值。MIN（）：找出数据中的最小值。
2、在数据处理中，SQL提供了强大的聚合和分组功能，帮助我们对大量数据进行汇总和分析。首先，聚合函数如COUNT（）， SUM（）， AVG（）， MAX（）， MIN（）用于将多行数据归结为单一值，COUNT（）可以计算行数，SUM（）和AVG（）用于数值列的求和和平均，MAX（）和MIN（）则找寻最大值和最小值。
3、SQL语句执行顺序包括FROM、JOIN、ON、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY与LIMIT等步骤。MySQL执行顺序为FROM开始至LIMIT结束，每一步操作产生虚拟表，最终结果为最后的虚拟表。解决业务问题时，通过灵活运用聚合函数与排序，如分组、汇总等操作，可以有效地处理数据。
