总结一些高级的SQL技巧

1. 窗口函数

窗函数允许在查询结果的每一行上举行盘算，而不必要将数据分组。这使得我们可以盘算累积总和、排名等。

1. SELECT
2.     employee_id,
3.     salary,
4.     RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) AS salary_rank
5. FROM
6.     employees;

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2. 公用表表达式 (CTE)

CTE 提供了一种更清楚的方式来编写复杂查询，可以使查询更具可读性，并允许递归查询。

1. WITH SalesCTE AS (
2.     SELECT
3.         salesperson_id,
4.         SUM(sale_amount) AS total_sales
5.     FROM
6.         sales
7.     GROUP BY
8.         salesperson_id
9. )
10. SELECT
11.     salesperson_id,
12.     total_sales
13. FROM
14.     SalesCTE
15. WHERE
16.     total_sales > 10000;

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3. 子查询

使用子查询，可以在主查询中嵌套其他查询。这在过滤、聚合和复杂条件下非常有用。

1. SELECT
2.     product_id,
3.     product_name
4. FROM
5.     products
6. WHERE
7.     product_id IN (SELECT product_id FROM order_details WHERE quantity > 10);

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4. 使用索引优化查询

在必要频仍查询的列上创建索引可以明显提高查询性能。使用符合的索引类型（如 B-tree、Hash 索引）能带来更大的性能提升。

1. CREATE INDEX idx_employee_name ON employees (last_name, first_name);

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5. 合并查询 (UNION)

使用 UNION 或 UNION ALL 合并结果集，可以在一次查询中获取差异来源的数据。

1. SELECT employee_id, employee_name FROM full_time_employees
2. UNION
3. SELECT employee_id, employee_name FROM part_time_employees;

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6. JSON 和 XML 数据处理

现代数据库体系支持 JSON 和 XML 数据格式。利用这些格式，你可以直接在 SQL 查询中操作这些数据，举行筛选和聚合。

1. SELECT
2.     json_extract(data, '$.field_name') AS field_value
3. FROM
4.     json_table;

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7. 动态 SQL

在一些环境下，必要根据差异的条件动态生成和执行 SQL 语句。可以使用存储过程和函数来实现。

1. CREATE PROCEDURE DynamicSearch(IN searchTerm VARCHAR(255))
2. BEGIN
3.     SET @sql = CONCAT('SELECT * FROM employees WHERE first_name LIKE ', searchTerm);
4.     PREPARE stmt FROM @sql;
5.     EXECUTE stmt;
6.     DEALLOCATE PREPARE stmt;
7. END;

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8. 事件管理

使用事件可以包管数据一致性和完整性。确保在业务逻辑中正确使用 BEGIN, COMMIT, 和 ROLLBACK。

1. START TRANSACTION;
2. UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE account_id = 1;
3. UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE account_id = 2;
4. COMMIT; -- 或 ROLLBACK; 以避免失败

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9. 分区表

在处理大数据集时，可以将表分区，优化查询性能并简化管理。

1. CREATE TABLE sales (
2.     sale_id INT,
3.     sale_date DATE,
4.     amount DECIMAL(10, 2)
5. )
6. PARTITION BY RANGE (YEAR(sale_date)) (
7.     PARTITION p2021 VALUES LESS THAN (2021),
8.     PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (2022)
9. );

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10. 数据分析和聚合

使用复杂的聚合和分析技术，例如盘算同比增长、移动平均等。

1. SELECT
2.     DATE(sale_date) AS sale_day,
3.     SUM(sale_amount) AS total_sales,
4.     LAG(SUM(sale_amount), 1) OVER (ORDER BY sale_date) AS previous_day_sales
5. FROM
6.     daily_sales
7. GROUP BY
8.     sale_day;

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11. 使用视图

视图是以 SELECT 查询为基础的虚拟表。使用视图可以简化复杂查询，增强数据安全性。

1. CREATE VIEW high_salary_employees AS
2. SELECT
3.     employee_id, first_name, last_name, salary
4. FROM
5.     employees
6. WHERE
7.     salary > 50000;

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12. SQL 优化技巧

• **制止 SELECT ***：明白列名以减少不必要的 I/O 和内存使用。
  
• 使用 EXISTS 替换 IN：在子查询中，EXISTS 往往比 IN 更高效。
  
• 定期举行统计信息更新：让数据库管理体系优化查询。
  

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