SQLSELECTINTO语句SELECTINTO语句将数据从一个表复制到一个新表中。SELECTINTO语法将所有列复制到新表中：sqlSELECTINTOnewtable

Explain查看执行计划在查询语句前加explainsqlexplainselectfromtable;查看详细执行计划explainextendedselectfromtable;建表优化分区表sql创建分区表createtabledeptpartition(deptnoint,dnamest

第一个想法归纳如下表1：news\id   detail   keywords表2：tags\id   tag表3：news\_tag\tag\_id   news\_id其实看了表

1、AND操作符：select表的字段名from对应的表名where表的字段名AND表的字段名运算符值；例子：selectprod\_id,prod\_price,prod\_namefromproductswhereven\_id1003ANDprod\_price<10;2、OR操作符：sele

一、Hive的几种数据模型内部表(Table将数据保存到Hive自己的数据仓库目录中：/usr/hive/warehouse)外部表(ExternalTable相对于内部表，数据不在自己的数据仓库中，只保存数据的元信息)分区表

数据的增删改查：增：insertinto表名values();删：物理删除:deletefrom表名where条件;逻辑删除;改：update表名set列1值1，列2值2...where条件;查：全查:select\from数据表名;指定条件查:select\fr

关于地理空间数据，经常需要处理两个空间数据的关联关系。有很多种方法可以处理，通过编写程序算法，或者是调用数据库中对应的function。在mysql数据库中，https://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/functionsfortestingspatialrelationsbetweengeometricobj

多表查询本节重点：多表连接查询符合条件连接查询子查询准备工作：准备两张表，部门表（department）、员工表（employee）createtabledepartment(idint,namevarchar(20));

1、分库分表很明显，一个主表（也就是很重要的表，例如用户表）无限制的增长势必严重影响性能，分库与分表是一个很不错的解决途径，也就是性能优化途径，现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢，同事的做法是将其散列到100个表中，分别从members0到members99，然后根据mid分发记录到这些表中，牛逼的代码大概是

本文主要以介绍方法为主，落地过程可以归纳为方案收益测算数据安全验证系统稳定性验证灰度与回滚。文中的账单系统通过step1大表压缩32%，step2大JSON字段序列化12%，step3删除无效数据10%，3个方案的顺利落地，有效的减少了50.7%的磁盘空间，成本下降也非常显著。最后，希望此文能够给还在迷茫，不知从何处下手落地数据库存储成本降低的同学一些启发和灵感