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Oracle数据库中运算符的应用 Oracle数据库中的运算符是一种比较运算符，用于判断两个值是否不相等。在实际应用中，我们经常需要使用运算符来进行数据筛选和数据过滤，以便得到我们需要的数据。 在Oracle数据库中，常见的比较运算符有=、、=、等。其中，运算符可以用于任何数据类型的比较，如数值型、字符型、日期型等。其语法如下： select column1, column2 from table_name where column1 value; 其中，column1表示列名，value表示要比较的值。 下面举个例子，假设我们有一个表格叫做student，其中包含学生的姓名和成绩两列，我们需要查询成绩不等于60分的学生姓名和成绩： select name, score from student where score 60; 如果我们需要查询成绩等于60分以外的学生姓名和成绩，可以使用>和 select name, score from student where score > 60 or score 在实际应用中，运算符不仅可以用于单一列的数据筛选，还可以用于多列数据的比较。例如，我们有两个表格，一个叫做student1，另一个叫做student2，它们有相同的列名和数据类型，我们需要查询两个表格中不相等的行： select * from student1 where (name, score) all(select name, score from student2); 在上述语句中，all关键字代表要比较student1表格中的所有行和student2表格中的所有行的所有列。如果有不相等的行，则返回查询结果。 除此之外，运算符还可以与其他关键字结合使用，如between、in、like等。例如，在查询成绩不在60到70之间的学生时，可以使用以下语句： select name, score from student where score not between 60 and 70; 运算符是Oracle数据库中的一种重要的比较运算符，可以用于单一列和多列数据的比较，还可以与其他关键字结合使用，为我们提供了更加灵活和高效的数据查询和数据处理功能。

Oracle中的两个值：NULL和NOT NULL 在Oracle数据库中，有两个非常重要的值：NULL和NOT NULL。这两个值在数据处理中扮演着非常重要的角色，理解它们的含义对于正确地处理数据至关重要。 NULL值 NULL是Oracle中的一个特殊值，它表示未知或不存在的数据。具有NULL值的列通常表示该行中的数据不适用或未知。如果您尝试使用NULL值进行比较或算术运算，则结果将始终为NULL。以下是一些示例： “`sql SELECT 2 + NULL FROM dual; — 结果为NULL SELECT NULL = NULL FROM dual; — 结果为NULL SELECT NULL NULL FROM dual; — 结果为NULL 要测试列中的值是否为NULL，您可以使用IS NULL或IS NOT NULL运算符。以下是一些示例：```sqlSELECT * FROM my_table WHERE my_column IS NULL;SELECT * FROM my_table WHERE my_column IS NOT NULL; 值得注意的是，空字符串和零值不是NULL值。如果您需要表示未知或不存在的数据，请使用NULL值。 NOT NULL值 NOT NULL是Oracle中的另一个特殊值，它表示该列中的所有数据都必须是已知的。在创建表时，您可以使用NOT NULL约束来指定某些列必须包含已知值。例如，以下是创建一个名为my_table的表的示例，其中包含名为my_column的NOT NULL列： “`sql CREATE TABLE my_table ( my_column VARCHAR2(50) NOT NULL ); 当向包含NOT NULL列的表中插入数据时，如果未指定该列，则会收到错误消息。以下是一个示例：```sqlINSERT INTO my_table VALUES (NULL); -- 报错：ORA-01400: 无法插入 NULL 到 ("MY_SCHEMA"."MY_TABLE"."MY_COLUMN") 使用NOT NULL约束可以确保将数据插入特定列时，该列中的值始终是已知的。 总结 NULL和NOT NULL是Oracle中两个非常重要的值。 NULL表示未知或不存在的数据， NOT NULL表示该列中的所有数据都必须是已知的。理解这些值的含义对于正确地处理数据至关重要。

Oracle数据库中两表连接查询实例 在Oracle数据库中，使用连接查询可以将两个或多个表中的数据进行合并，以便更好地分析数据。本文将介绍在Oracle数据库中进行两表连接查询的实例，包括内连接、左连接和右连接。 1. 内连接查询 内连接查询是指查询两个表中共同存在的数据。在Oracle中，可以使用“INNER JOIN”关键字进行内连接查询。以下是一个内连接查询的实例： SELECT employees.first_name, employees.last_name, departments.department_name FROM employees INNER JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id; 在此例子中，我们将从“employees”表格检索出“first_name”、“last_name”和“department_name”的数据，并使用“INNER JOIN”关键字连接到“departments”表格。连接的依据是“employees”表格中的“department_id”列和“departments”表格中的“department_id”列相等。这意味着，只有当两个表格中都有该列相等的数据时，才会返回结果。 2. 左连接查询 左连接查询是指查询左边表格中的所有数据，以及右边表格中与左边表格数据相匹配的数据。如果右边表格中没有相匹配的数据，则该查询将返回空值。在Oracle中，可以使用“LEFT JOIN”关键字进行左连接查询。以下是一个左连接查询的实例： SELECT employees.first_name, employees.last_name, departments.department_name FROM employees LEFT JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id; 在此例子中，我们将从“employees”表格检索出“first_name”、“last_name”和“department_name”的数据，并与“departments”表格进行左连接。连接的依据是“employees”表格中的“department_id”列和“departments”表格中的“department_id”列相等。这意味着，如果在“departments”表格中没有相等的“department_id”列，则返回结果将为空值。 3. 右连接查询 右连接查询与左连接查询相似，不同之处在于其返回右边表格中所有的数据，以及左边表格中与右边表格相匹配的数据。如果左边表格中没有相匹配的数据，则该查询将返回空值。在Oracle中，可以使用“RIGHT JOIN”关键字进行右连接查询。以下是一个右连接查询的实例： SELECT departments.department_name, employees.first_name, employees.last_name FROM departments RIGHT JOIN employees ON departments.department_id = employees.department_id; 在此例子中，我们将从“departments”表格中检索出“department_name”、“first_name”和“last_name”的数据，并与“employees”表格进行右连接。连接的依据是“departments”表格中的“department_id”列和“employees”表格中的“department_id”列相等。这意味着，如果在“employees”表格中没有相等的“department_id”列，则返回结果将为空值。 总结 对于Oracle数据库中的连接查询，内连接查询用于查询两个表格之间相等的数据，左连接查询用于查询左边表格中的所有数据和右边表格中与左边表格数据相匹配的数据，而右连接查询则用于查询右边表格中的所有数据和左边表格中与右边表格数据相匹配的数据。这些方法都能帮助用户更好地分析两个或多个表之间的数据。

MySQL中的Like ‘_’通配符详解 在MySQL中，’Like’运算符通常用于检索与给定模式匹配的字符串。在使用Like运算符时，我们可以使用通配符来代替字符串中的任意字符。其中，’_’是一个特殊字符，它可以匹配任何单个字符。这种通配符在MySQL中被称为’_’通配符。在本文中，我们将详细介绍MySQL中的’_’通配符及其用法。 基本用法 使用’_’通配符非常简单。它只需要替换掉要匹配的字符串中任意单个字符的位置即可。例如，我们想要匹配“apple”和“apply”，可以使用以下SQL语句： SELECT * FROM fruits WHERE name LIKE 'appl_'; 这将返回所有名称为“apple”和“apply”的水果记录。 模糊匹配 ‘_’通配符通常与其他通配符一起使用，以实现更复杂的模糊匹配。一个常见的用法是结合其他通配符，例如’%’。例如，我们想要查找所有以“ap”开头且以“e”结尾的水果名称，可以使用以下SQL语句： SELECT * FROM fruits WHERE name LIKE 'ap%e'; 这将返回所有名称以“ap”开头且以“e”结尾的水果记录，例如“apple”、“ape”、“apricote”等等。 还可以将两个’_’通配符放在一起，以匹配两个任意字符。例如，我们想要查找所有名称包含5个字符的水果记录，可以使用以下SQL语句： SELECT * FROM fruits WHERE name LIKE '_____'; 这将返回所有名称长度为5的水果记录，例如“apple”、“grape”等等。 总结 ‘_’通配符是MySQL中最常见的通配符之一，它可以匹配任何单个字符。我们可以将它与其他通配符一起使用，以实现更复杂的模糊匹配。了解如何使用’_’通配符对于编写高效的MySQL查询至关重要。希望本文可以对读者有所帮助。

到目前为止，当Redis需要获取较大Key数量时，最常用的方法是使用 SCAN 指令，但这种方法增量获取 Key 的机制有时却在巨大Key集合下表现并不尽如人意。实际上，在Redis集合中获取巨大Key时，可以从 Redis 本身提供的技术特性出发，以更高效的方式实现获取低成本。 我们先了解 Redis 中 Key 的两个常用特性。 第一，Redis 在每个 Key 的层级之间支持划分前缀（Prefix）。比如，如果有一个名为 “user” 的 key，那么它的子集可以通过 “user:*” 来表示。 第二，Redis 支持基于前缀进行随机抽样（Random sampling），也就是说，可以在某个前缀下返回随机的一个 Key。 基于以上两个特性，我们可以构建一个原型来获取大量的 Key。算法的基本思想是：假设有一个巨大的 Key 集合，我们先随机获取一个前缀，然后再随机获取一个 Key。最后循环，直到获取的 Key 的总量足够大。代码如下： # 初始化key_listkey_list = []# 随机获取一个key前缀while True: prefix = random.choice(redis.keys('*')) # 随机获取一个key key = random.choice(redis.keys(prefix + '*')) if not key in key_list: key_list.append(key) # 如果key总量足够大则退出 if len(key_list) >= N: break 以上就是获取巨大Key集合的新方法。基于Redis中支持的 Key 前缀以及对对应前缀下 Key 进行随机抽样，可以更有效地以较低成本获取大量的 Key。

MSSQL中，当我们需要去除重复记录时，利用内置函数可以精准搞定任务。本文将分享几种去除重复记录的技巧。 #### 1.使用DISTINCT函数 DISTINCT函数用于从结果集中去除重复的行。语法如下： SELECT DISTINCT 列名 FROM 表名; 例如： SELECT DISTINCT empname FROM emp; 使用DISTINCT函数能够轻松去除重复记录，但如果在记录中不止只有一列被重复，当其他列也有重复时使用DISTINCT函数会出现错误。 #### 2.使用GROUP BY 子句 当不止一列被重复时，需要使用GROUP BY 子句来处理。GROUP BY 子句可以将表中的数据按某一列（或多个列）分组，从而去除重复记录。语法如下： SELECT聚集函数(列名),列名 FROM 表名 GROUP BY 列名; 例如： SELECT COUNT(empname), empname FROM emp GROUP BY empname; 上述语句可以实现以下去除重复的功能：将雇员的姓名固定，然后统计出每个姓名的雇员人数。 #### 3.使用UNION语句 UNION语句实现SQL查询的合并，当两个查询的结果有重复记录时，去除某一行的记录，用UNION ALL语句可以精准去除重复行记录。语法如下： SELECT 列名 FROM 表名UNION ALLSELECT 列名 FROM 表名; 例如： SELECT empname FROM empUNION ALLSELECT empname FROM salary; #### 总结 MSSQL提供了多种方法去除重复记录：使用DISTINCT函数，使用GROUP BY 子句和使用UNION语句。使用不同方法处理任务时，根据自身需要选择最合适的方法即可。

RIGHT 函数是MSSQL中用来获取字符串右边子串的函数。它可以帮助用户获取指定位置的指定长度的字符串子串。 RIGHT函数的语法如下: RIGHT (string, number) 其中，“string”参数是被解析的原字符串，“number”参数表示要从字符串末尾获取多少个字符。 如果想从字符串右边获取子串，可以使用如下MSSQL查询语句： SELECT RIGHT(‘this is my string’,7) 使用上述查询语句，将返回结果’ring’。 RIGHT函数需要两个参数，因此在调用时必须注意要提供参数，否则会报错。 例如，如果只提供原始字符串作为参数，则会报错： SELECT RIGHT(‘this is my string’) Msg 102, Level 15, State 1, Line 1 缺少参数。 因此，为了使用RIGHT函数获取字符串右边子串，MSSQL用户必须提供正确的参数，并确保这两个参数有效。 此外，RIGHT函数也可以与其他字符串函数结合使用，比如： SELECT RIGHT(CONVERT(VARCHAR(20),GETDATE()),7) 其中，GETDATE（）函数会返回当前日期和时间的值，可以使用CONVERT（VARCHAR（20）函数将其转换为字符串，然后使用RIGHT（）函数从右边获取子串，比如返回17:35:30。 总而言之，使用MSSQL中的RIGHT函数获取字符串右边子串可以节省大量时间和精力，并且可以保证返回结果的准确。MSSQL用户可以自由结合其他字符串函数实现复杂的功能。

模糊查询是常用的SQL语句，MSSQL中也有类似的应用，主要派生出LIKE和SIMILAR TO两个运算符来实现。其中LIKE运算符是最常用的，一般主要使用通配符来实现模糊查询，其语法格式为： SELECT FROM WHERE LIKE 主要的通配符有：百分号(%)用于匹配任意字符，下划线(_)用于匹配单一字符。 MSSQL中的模糊查询的应用可以有以下几种，例如： – 查询索引中以“zh”开头的所有记录 SELECT * FROM 表名 WHERE 列名 LIKE 'zh%' – 查询索引中以“.com”结尾的所有记录 SELECT * FROM 表名 WHERE 列名 LIKE '%.com' – 查询索引中以“zh_”开头，以“_net”结尾的所有记录 SELECT * FROM 表名 WHERE 列名 LIKE 'zh_%_net' – 查询索引中“Hello”这个单词出现的所有记录 SELECT * FROM 表名 WHERE 列名 LIKE '%Hello%' 其中LIKE运算符可以通过ESCAPE子句，使查询更加强大，同时可以使用该子句来避免和SQL的关键字搞混。比如实现查询以“%”开头的字符串，可以使用以下语句： SELECT * FROM 表名 WHERE 列名 LIKE ‘\%’ ESCAPE '\' 另外，MSSQL中还有SIMILAR TO运算符来实现模糊查询，此运算符和LIKE运算符类似，但SIMILAR TO运算符只支持两个通配符，一个是“%”，另一个是“_”，它也支持ESCAPE子句。 总之，MSSQL中模糊查询的应用主要通过LIKE和SIMILAR TO运算符实现，但其中LIKE运算符比较实用，并且可以通过ESCAPE子句来达到更精确的查询效果。

MSSQL 数据库关系模型可以让我们有助于更好的管理和存储数据，而这种模型的人们常常使用的关系图来表示它。它以简单的图形显示方式呈现出来，它可以帮助我们理解数据库中的数据之间的关系，从而帮助我们做出正确的决策。 MSSQL数据库关系模型中最基本的组件是表，表由多个字段组成，每个字段又有自己的类型和属性。表和字段之间有两个关联，一个是一对一或者一对多关系，另一个是多对多关系。每个表都有主键，它代表这张表在数据库中的独特性，同时也支持表之前的关联。 要更好的理解MSSQL数据库的关系模型，一个常用的方法是使用ER图。ER图能有效的展示出实体和实体之间的关系，就好像人与人之间的关系一样。另外，它也可以显示出表的属性，表间关联等信息。 例如，用ER图描述一个表如下：  上图用ER图描述了两个表之间的一对多关系：Teacher表和Student表。Teacher表中有Teacher_ID作为主键，是Student表中的外键，表示一个老师可以教多个学生，一个学生有一个老师，可以用下面的MSSQL语句表示： ALTER TABLE StudentADD FOREIGN KEY(teacher_id) REFERENCES Teacher(teacher_id); 总之，MSSQL数据库的关系模型通过ER图可以有助于我们更好的理解数据库中数据之间的关系，它可以用简单明了的图形展示出来，有助于优化数据库中的表之间的关系和表间的联系，从而更好的从数据库中提取出正确的结果。

Linux系统的文件数是一个受到限制的指标。 不同的Linux发行版有一定限之外（特殊发行版有自己的文件数极限），比如Redhat/CentOS到最新的4.0版本，文件数极限为30万；而Ubuntu最新的18.04版本最多支持210万（也可以对这两个系统设置相同的文件数溢出保护）。 在Linux文件系统中，最多支持的文件数极限称为单个文件系统最大文件数限制，它主要取决于此文件系统中单个inode的大小，也可以通过修改inode的大小来改变单个文件系统的最大文件数极限。 如果要提高最大文件数极限，不就需要调整文件系统的inode大小，这需要在格式化文件系统之前，例如，如果要在普通的ext4格式的文件系统中限制最大的文件数，则可以使用以下命令： #mkfs.ext4 -i size=2048 /dev/hda1 其中，“-i size=2048”命令可以让将inode大小设置为2048，根据inode大小来决定最大文件数，比如有一个文件系统具有2048个inode，每个inode大小为128个字节，则最大文件数为262144=2048*128，这就是该文件系统最大文件数之极限。 此外，我们还可以通过自定义inode大小来减少文件系统的大小，从而减少单个文件系统的最大文件数之极限。 只需要在安装Linux系统时，将inode大小设置的小一点，就可以限制此系统的最大文件数极限。 通过增加或减少文件系统的inode大小，可以很容易地实现Linux系统最大文件数之极限的调整，从而满足不同应用程序的需求。