sql

U8/对比一级科目，快速判断需要调整的报表SELECT XC.ccode[现在科目编码],XC.ccode_name[现在科目名称],XC.igrade[科目及次],XC.bproperty[科目性质] INTO #XC FROM [UFDATA_001_2021].DBO.code XC WHERE 1 = 1 AND XC.iyear = '2026' AND XC.igrade = '1'

净化SQL的PL/pgSQL函数原文地址： https://ardentperf.com/2025/10/15/sanitized-sql/

Flink MongoDB SQL Connector Scan/Lookup/Sink 全打通，Upsert、分片集群与缓存一篇讲透官方文档目前明确提示：Flink 2.2 还没有可用的 MongoDB connector。 (Apache Nightlies) 同时，MongoDB connector 不在 Flink 二进制发行包里，跑集群需要你自己把 connector jar 带上（放 lib/ 或打成 uber-jar）。 (Apache Nightlies)

存储过程和触发器的总结存储过程是一组为了完成特定功能的SQL语句集，经编译后存储在数据库中。主要作用包括：性能优化：预编译执行，速度比单个SQL语句快

熬夜敲代码的小N

MySQL数据可视化实战：从SQL雕琢到图表绽放在数据驱动决策的时代，可视化是打通“数据-洞察”的关键桥梁。而MySQL作为全球最流行的关系型数据库之一，绝非仅能存储数据的“容器”——它强大的查询与计算能力，能为可视化提供高质量的“数据燃料”。本文将带你从数据预处理、SQL加工，到对接各类可视化工具，全程实战用MySQL玩转数据可视化，附完整代码解析。

一个在postgresql中运行很快，但是在duckdb中运行很慢的SQL这是NineData-玖章算术-2025数据库编程大赛-一条SQL解数独问题亚军程宁先生的SQL代码。对只有一行的数据表，执行递归CTE查询，迭代 654次，在postgresql中只要不到1秒，在duckdb中多线程要100多毫秒，设为单线程，也要7秒。

深入解析MySQL9主从复制架构详解从原理到实战💝💝💝欢迎莅临我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。持续学习，不断总结，共同进步，为了踏实，做好当下事儿~ 非常期待和您一起在这个小小的网络世界里共同探索、学习和成长。💝💝💝 ✨✨ 欢迎订阅本专栏 ✨✨

roman_日积跬步-终至千里

【大数据框架】Calcite 基础概念：从 SQL 到执行计划的思维路径Calcite 的设计目标是 one size fits all，为不同计算存储引擎提供统一的 SQL 查询引擎。它的架构有三个核心特点：flexible（灵活性）、embeddable（可嵌入）、extensible（可扩展）。

MySQL表字段批量修改SQL实战技巧MySQL中通过ALTER TABLE语句SQL用法，通过查询INFORMATION_SCHEMA生成批量修改SQL，适用于业务变更、字段优化和数据迁移等场景。

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【SQL】SQL 语句的解析顺序：理解查询执行的逻辑SQL 语句的执行顺序与书写顺序不同，理解解析顺序有助于编写高效的查询、排查问题，以及理解为什么某些写法会报错或性能差。SQL 解析按照 FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY 的顺序进行，每个步骤都会生成一个虚拟表。

告别重复劳动：SQL Server存储过程实战手册，从入门到高效协作有没有那么一刻，你发现自己又在重复编写几乎相同的SQL查询，只是WHERE条件换了一两个？或者，一个复杂的业务逻辑，需要你在应用层和数据库层来回拼接字符串，既容易出错，又难以维护？

数据库性能优化：SQL 语句的优化（原理+解析+面试）这类优化主要针对单表查询，核心是减少数据扫描范围、避免索引失效。问题：SELECT * 会查询所有字段，不仅增加网络传输量，还无法利用「覆盖索引」（只查索引字段就能返回结果，无需回表）。

SQL+VSCode实战指南：AI赋能高效数据库操作对数据分析师、后端开发者而言，SQL是必备技能，但传统“终端敲命令+无补全编辑”的模式效率低下——终端操作记混命令、SQL语句写错无提示、批量执行易出错、查询结果无法可视化，这些问题往往让新手望而却步。视频学习时，借助结构化提炼能力，快速理清“Circle数据库基础→VSCode可视化连接→SQL编辑优化→AI辅助编码”的完整路径，通过概念拆解、实操落地与题目巩固，短时间内就实现了SQL编码效率翻倍。本文结合视频核心内容与AI助理的辅助价值，从实操角度出发，手把手教大家用VSCode玩转SQL，兼顾基础操

小小代码狗

【无标题】本文·先阐述学习 SQL 注入的意义 —— 可针对互联网（Java/PHP/Python+MySQL）、工业（.NET/ASPX+MSSQL）、银行金融（.NET/Java+Oracle）不同场景提升系统防御、排查能力，防范数据篡改、系统瘫痪等风险；接着讲解 SQL 注入核心知识，包括 substring、length 等常用函数，information_schema 系统库，union/join 联表查询、order by 确定列数、注释符构造语句等技巧，以及 “获取库名→表名→列名→数据” 的基本注入

爱吃山竹的大肚肚

达梦（DM）数据库中设置表空间在达梦（DM）数据库中设置表空间数据文件路径，并在服务器上找到它，是数据库管理中的基础操作。操作环节关键动作/命令

周某人姓周

sqli-labs注入靶场搭建与sql语句github上适配php7的靶场information_schema 数据库中的TABLES表information_schema 数据库中的COLUMNS表

前端一直获取不到后端的值，和数据库字段设置有关 Oracle前端代码：解决：后端sql语句给字段名加上双引号后端部分sql语句：原因：在Oracle数据库的SQL语句中，给别名加双引号是为了强制保持别名的大小写格式。因为Oracle默认会将未加引号的标识符（包括表名、列名和别名）自动转换为大写，如果不加引号，privCode会被存储为PRIVCODE，导致后端返回给前端的Map中键名为大写，而前端使用小写字段名（如item.privCode）访问时会得到undefined。通过添加双引号，如AS "privCode"，可以确保别名按原样保存为小写，使前后端字段名保

MyBatis 执行流程源码级深度解析：从 Mapper 接口到 SQL 执行的全链路逻辑MyBatis 作为 Java 持久层框架的 “顶流”，其 “接口无实现却能执行 SQL” 的设计，是 “动态代理 + 配置驱动” 的经典实践。但多数开发者仅停留在 “会用” 层面，对其底层执行逻辑一知半解。本文从源码跟踪、原理推导、实战验证三个维度，完整拆解 MyBatis 从Mapper接口调用到数据库返回结果的全流程，同时解析流程中的核心设计思想与性能优化点。

字符串分割并展开成表格的SQL实现方法除此之外，在一些特定的业务场景中，如证券场景中，需要将一笔回购合约涉及到的多个质押券进行拆分（提取每个质押券有质押数量及对应标准券转换比例），数据示例如下：

Flink SQL 接入 Amazon Kinesis Data Streams 版本迁移、DDL、EFO/Polling、分区与常见坑一篇搞定文档里已经写得很直白：所以你在博客开头一定要强调一句：如果你正在用 Flink 2.2，先别在 Maven 里死磕依赖坐标，短期要么等官方发布 2.2 对应版本，要么选用已有可用连接器的 Flink 版本线。