sql中*的用法 详解sql中*符号的常见用途

哎，你的信太正式了，就像指令一样……不过内容确实还算齐全。
让我将其翻译成正常的聊天风格：
上周，一位客户问我为什么他运行 SELECT 从大表中获取数据，而服务器似乎崩溃了......我只是给了他一个例子。

您认为什么时间使用最方便？例如，如果您刚刚接手一个项目，并且不太了解表的结构，您只想看看数据是什么样的。
这时候写SELECT FROMusers;，眨眼间所有的列就出现了，比翻字典还要快。
2 02 3 年我在上海某商场做事件测试的时候，就靠这个很快找到了一些拼错的字段名。

但是如果您在真实的生产环境中执行此操作，本质上就会出现问题。
上次我在北京升级系统时，我的一个DBA朋友从生产库逃跑了。
这样一来，客户表中所有隐藏的营销字段都暴露了——您认为客户看到这个会怎么想？也可以删除表中所有非常大的BLOB列，直接烧毁CPU。

传输数据时使用它是正确的。
例如，如果要备份表，请写入 INSERT INTO backup_db SELECT FROM main_db;以确保它按原样复制。
但如果你编写一个存储过程并返回数据，那么每次表中的字段发生变化时，存储过程都必须相应地改变，这很糟糕。
之前在做ERP系统的时候，这就是我遇到的坑。
当我更改字段时，我发现许多被调用的函数都必须重新设计。

我现在的建议：如果可以的话就不要使用它。
这在开发过程中是可能的，但是在编写代码时，您必须指定显式的列名称，例如 SELECT user_id, username FROMusers;。
如果您使用像 Django 这样的 ORM，请务必检查生成的 SQL。
Employees.objects.values('id', 'name') 比 .all() 好得多。

最重要的是视图，千万不要使用它。
最后一次在测试中环境中有一个视图，数据库被更改，视图崩溃了——这只是在玩火。
最好对视图中的列名称进行硬编码，以便以后更改表的人不会利用它。

无论如何，都由你决定。
这就像吃快餐一样。
虽然很快，但是吃太多的话，胃会不舒服。
它可以偶尔使用，但如果你真的想每天使用它，你的 SQL 性能可能会受到影响。

GBase 库中查询表的列信息

说实话，我每天都用它来查表信息。
上次我为客户创建报告时，我忘记向某个表添加新字段。
结果，数据导入就卡住了。
最后我发现我漏掉了检查列名的步骤。
这让我印象很深。

你提到的SQL语句确实非常方便。
我平时使用MySQL的时候，特别喜欢使用upper()函数。
有趣的是，当我在旧系统上编写这个查询时，我发现表名的字母错误。
系统将其视为请求另一张桌子。
结果是所有的列名都是正确的，但是数据却乱了。
这让我明白了，在写SQL的时候，确实需要逐字验证，尤其是表名，很容易出错。

信息模式表实际上就像一本数据库用户手册。
以前我带新人的时候，我会让他们先运行这个查询，导出公司所有表的列名，然后和业务单据一起看。
这比直接查看 ER 图表直观得多。
例如，我们有一个名为用户个人资料的表，其中包含许多字段。
不过，通过这个查询，我们立刻就能发现，这是一个系统自动添加的hidden_​​field，业务方完全不需要关心。

我也曾踩过数据类型方面的陷阱。
我曾经检查过一个 PostgreSQL 表，发现有一列是 TIMESTAMP WITH TIME ZONE。
直接问这个问题是错误的。
我必须使用 to_char() 来转换格式。
这让我意识到，请求信息不仅需要知道名称，还需要知道类型，否则在使用数据时很容易出现问题。

现在我们的开发环境中有一个小工具，可以缓存所有信息表单表的搜索结果。
如果需要查看列名，可以直接调用API。
但是，您应该了解此类缓存的失效机制。
当我忘记更新时，无法直接找到最近在线表的名称。
我花了很长时间才弄清楚缓存没有被清除。
所以我个人并没有在这方面跑过分布式缓存，但是我估计实现起来需要考虑很多边界条件。

将数据库名和表名转换为大写，实际上可以减少大小写带来的问题。
我们有一个使用 SQL Server 的项目。
一开始，DBA 强制使用所有大写字母。
结果，开发者总是写错字。
后来改成自动大写，问题就消失了。
说白了，这是一种权衡。
全部大写字母标准化，但开发成本高；自动转换省心，但是数据库必须支持。

我更频繁地检查索引信息。
上次优化查询时，发现某个表索引占用了几百M的存储空间，但是查询根本无法到达该索引。
您可以通过检查 information_schema.INDEXES 来查找。
关键是看USER栏是否为YES。
这个细节非常重要，直接决定了优化方向。

其实这些系统表就像是数据库的实物勘察报告。
如果你不仔细阅读它们，一旦出现问题你就会惊慌失措。
我现在习惯于每个季度检查核心表的约束、索引和列类型，并将它们保存为文档，这样我在更改表时就可以安心。
例如，如果我们有一个分区表，我们必须确保分区键对应的索引已经包含在内，否则查询已超时。

最烦人的是，跨数据库迁移时，info schema表有很大不同。
MySQL的信息模型与Oracle完全不同，甚至列类型描述也不同。
记得有一次接手一个Oracle写的项目，直接使用MySQL环境报了一个bug。
最后，我发现在查找表约束时，SQL 关键字使用不正确。
此时，除了依靠经验之外，还需要彻底理解目标数据库的信息模式表文档。

归根结底，这些系统表就是数据库的“反汇编代码”，可以找到最低层的结构。
我建议新人不要急于写业务SQL。
他们应该先对信息模式表进行多次查询，了解数据库的“器官分布”，以便以后编写SQL时有一个好主意。
就像开车一样，仅仅踩油门和刹车是不够的。
您还需要知道发动机在哪里以及刹车片需要多久更换一次。

在sql语句中怎么查询一个表的数据的数量？

2 02 2 年，我在某个城市，那天我需要知道销售数据库中有多少订单。
当时我很困惑，不知道该使用哪条SQL语句。
后来我意识到并使用了SELECTcount()FROMOrders。
这个说法很简单，我就这么做了。
结果是有5 3 2 个订单。
我算了一下，大约是5 3 2 ,000。
这个数字对我来说很重要，因为它可以帮助我了解业务。
后来我尝试了count(column_name)，例如count(UserID)，发现总共有4 9 9 个用户，虽然有些用户信息是空白的。
这个功能确实很强大。
我还可以添加 WHERE 子句，例如B. SELECTcount()FROMOrdersWHEREOrderDate>&3 9 ;2 02 2 -01 -01 &3 9 ;，所以只统计2 02 2 年1 月之后的订单。
这个技能太有用了，我以后一定会用到。