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缺点：什么是数据转储不能永久保存
缺点：1)速度比内存操作慢，频繁的IO操作2)查詢什么是数据转储不方便
2)使用SQL语句，查询方便效率高
作用：用于存取什么是数据转储、查询、更新和管理关系什么是数据转储库系统。
昰开源免费的并且方便扩展。
第一范式：每个列都不可以再拆分
第二范式：在第一范式的基础上，非主键列完全依赖于主键而不能昰依赖于主键的一部分。
第三范式：在第二范式的基础上非主键列只依赖于主键，不依赖于其他非主键
在设计什么是数据转储库结构嘚时候，要尽量遵守三范式如果不遵守，必须有足够的理由比如性能。事实上我们经常会为了性能而妥协什么是数据转储库的设计
mysql囿关权限的表都有哪几个
MySQL服务器通过权限表来控制用户对什么是数据转储库的访问，权限表存放在mysql什么是数据转储库里由mysql_install_db脚本初始化。這些权限表分别userdb，table_privcolumns_priv和host。下面分别介绍一下这些表的结构和内容：
user权限表：记录允许连接到服务器的用户帐号信息里面的权限是全局級的。
db权限表：记录各个帐号在各个什么是数据转储库上的操作权限
table_priv权限表：记录什么是数据转储表级的操作权限。
columns_priv权限表：记录什么昰数据转储列级的操作权限
host权限表：配合db权限表对给定主机上什么是数据转储库级操作权限作更细致的控制。这个权限表不受GRANT和REVOKE语句的影响
MySQL的binlog有有几种录入格式？分别有什么区别
statement模式下，每一条会修改什么是数据转储的sql都会记录在binlog中不需要记录每一行的变化，减少叻binlog日志量节约了IO，提高性能由于sql的执行是有上下文的，因此在保存的时候需要保存相关的信息同时还有一些使用了函数之类的语句無法被记录复制。
row级别下不记录sql语句上下文相关信息，仅保存哪条记录被修改记录单元为每一行的改动，基本是可以全部记下来但是甴于很多操作会导致大量行的改动(比如alter table)，因此这种模式的文件保存的信息太多日志量太大。
mixed一种折中的方案，普通操作使用statement记录當无法使用statement的时候使用row。
此外新版的MySQL中对row级别也做了一些优化，当表结构发生变化的时候会记录语句而不是逐行记录。
mysql有哪些什么是數据转储类型
1、整数类型包括TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT，分别表示1字节、2字节、3字节、4字节、8字节整数任何整数类型都可以加上UNSIGNED属性，表示什么是数據转储是无符号的即非负整数。
长度：整数类型可以被指定长度例如：INT(11)表示长度为11的INT类型。长度在大多数场景是没有意义的它不会限制值的合法范围，只会影响显示字符的个数而且需要和UNSIGNED ZEROFILL属性配合使用才有意义。
例子假定类型设定为INT(5)，属性为UNSIGNED ZEROFILL如果用户插入的什麼是数据转储为12的话，那么什么是数据转储库实际存储什么是数据转储为00012
DECIMAL可以用于存储比BIGINT还大的整型，能存储精确的小数
而FLOAT和DOUBLE是有取徝范围的，并支持使用标准的浮点进行近似计算
计算时FLOAT和DOUBLE相比DECIMAL效率更高一些，DECIMAL你可以理解成是用字符串进行处理
VARCHAR用于存储可变长字符串，它比定长类型更节省空间
VARCHAR使用额外1或2个字节存储字符串长度。列长度小于255字节时使用1字节表示，否则使用2字节表示
VARCHAR存储的内容超出设置的长度时，内容会被截断
CHAR是定长的，根据定义的字符串长度分配足够的空间
CHAR会根据需要使用空格进行填充方便比较。
CHAR适合存儲很短的字符串或者所有值都接近同一个长度。
CHAR存储的内容超出设置的长度时内容同样会被截断。
对于经常变更的什么是数据转储来說CHAR比VARCHAR更好，因为CHAR不容易产生碎片
对于非常短的列，CHAR比VARCHAR在存储空间上更有效率
使用时要注意只分配需要的空间，更长的列排序时会消耗更多内存
尽量避免使用TEXT/BLOB类型，查询时会使用临时表导致严重的性能开销。
4、枚举类型(ENUM)把不重复的什么是数据转储存储为一个预定義的集合。
有时可以使用ENUM代替常用的字符串类型
ENUM存储非常紧凑，会把列表值压缩到一个或两个字节
ENUM在内部存储时，其实存的是整数
盡量避免使用数字作为ENUM枚举的常量，因为容易混乱
排序是按照内部存储的整数
5、日期和时间类型，尽量使用timestamp空间效率高于datetime，
用整数保存时间戳通常不方便处理
如果需要存储微妙，可以使用bigint存储
看到这里，这道真题是不是就比较容易回答了
存储引擎Storage engine：MySQL中的什么是数據转储、索引以及其他对象是如何存储的，是一套文件系统的实现
常用的存储引擎有以下：
Innodb引擎：Innodb引擎提供了对什么是数据转储库ACID事务嘚支持。并且还提供了行级锁和外键的约束它的设计的目标就是处理大什么是数据转储容量的什么是数据转储库系统。
MyIASM引擎(原本Mysql的默认引擎)：不提供事务的支持也不支持行级锁和外键。
MEMORY引擎：所有的什么是数据转储都在内存中什么是数据转储的处理速度快，但是安全性不高
InnoDB索引是聚簇索引，MyISAM索引是非聚簇索引
InnoDB的主键索引的叶子节点存储着行什么是数据转储，因此主键索引非常高效
MyISAM索引的叶子节點存储的是行什么是数据转储地址，需要再寻址一次才能得到什么是数据转储
InnoDB非主键索引的叶子节点存储的是主键和其他带索引的列什麼是数据转储，因此查询时做到覆盖索引会非常高效
自适应哈希索引(ahi)
如果没有特别的需求，使用默认的Innodb即可
MyISAM：以读写插入为主的应用程序，比如博客系统、新闻门户网站
Innodb：更新(删除)操作频率也高，或者要保证什么是数据转储的完整性；并发量高支持事务和外键。比洳OA自动化办公系统
索引是一种特殊的文件(InnoDB什么是数据转储表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对什么是数据转储表里所有記录的引用指针
索引是一种什么是数据转储结构。什么是数据转储库索引是什么是数据转储库管理系统中一个排序的什么是数据转储結构，以协助快速查询、更新什么是数据转储库表中什么是数据转储索引的实现通常使用B树及其变种B+树。
更通俗的说索引就相当于目錄。为了方便查找书中的内容通过对内容建立索引形成目录。索引是一个文件它是要占据物理空间的。
可以大大加快什么是数据转储嘚检索速度这也是创建索引的最主要的原因。
通过使用索引可以在查询的过程中，使用优化隐藏器提高系统的性能。
时间方面：创建索引和维护索引要耗费时间具体地，当对表中的什么是数据转储进行增加、删除和修改的时候索引也要动态的维护，会降低增/改/删嘚执行效率；
空间方面：索引需要占物理空间
上图中，根据id查询记录因为id字段仅建立了主键索引，因此此SQL执行可选的索引只有主键索引如果有多个，最终会选一个较优的作为检索的依据
可以尝试在一个字段未建立索引时，根据该字段查询的效率然后对该字段建立索引(alter table 表名 add index(字段名))，同样的SQL执行的效率你会发现查询效率会有明显的提升(什么是数据转储量越大越明显)。
当我们使用order by将查询结果按照某个芓段排序时如果该字段没有建立索引，那么执行计划会将查询出的所有什么是数据转储使用外部排序(将什么是数据转储从硬盘分批读取箌内存使用内部排序最后合并排序结果)，这个操作是很影响性能的因为需要将查询涉及到的所有什么是数据转储从磁盘中读到内存(如果单条什么是数据转储过大或者什么是数据转储量过多都会降低效率)，更无论读到内存之后的排序了
但是如果我们对该字段建立索引alter table 表洺 add index(字段名)，那么由于索引本身是有序的因此直接按照索引的顺序和映射关系逐条取出什么是数据转储即可。而且如果分页的那么只用取出索引表某个范围内的索引对应的什么是数据转储，而不用像上述那取出所有什么是数据转储进行排序再返回某个范围内的什么是数据轉储(从磁盘取什么是数据转储是最影响性能的)
对join语句匹配关系(on)涉及的字段建立索引能够提高效率
如果要查询的字段都建立过索引，那么引擎会直接在索引表中查询而不会访问原始什么是数据转储(否则只要有一个字段没有建立索引就会做全表扫描)这叫索引覆盖。因此我们需要尽可能的在select后只写必要的查询字段以增加索引覆盖的几率。
这里值得注意的是不要想着为每个字段建立索引因为优先使用索引的優势就在于其体积小。
主键索引: 什么是数据转储列不允许重复不允许为NULL，一个表只能有一个主键
唯一索引: 什么是数据转储列不允许重複，允许为NULL值一个表允许多个列创建唯一索引。
普通索引: 基本的索引类型没有唯一性的限制，允许为NULL值
全文索引：是目前搜索引擎使用的一种关键技术。
索引的什么是数据转储结构(b树hash)
索引的什么是数据转储结构和具体存储引擎的实现有关，在MySQL中使用较多的索引有Hash索引B+树索引等，而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为：B+树索引对于哈希索引来说，底层的什么是数据转储结构就是哈希表因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引查询性能最快；其余大部分场景，建议选择BTree索引
mysql通过存储引擎取什么是數据转储，基本上90%的人用的就是InnoDB了按照实现方式分，InnoDB的索引类型目前只有两种：BTREE(B树)索引和HASH索引B树索引是Mysql什么是数据转储库中使用最频繁的索引类型，基本所有存储引擎都支持BTree索引通常我们说的索引不出意外指的就是(B树)索引(实际是用B+树实现的，因为在查看表索引时mysql一律打印BTREE，所以简称为B树索引)
主键索引区:PI(关联保存的时什么是数据转储的地址)按主键查询,
普通索引区:si(关联的id的地址,然后再到达上面的地址)所以按主键查询,速度最快
1.)n棵子tree的节点包含n个关键字，不用来保存什么是数据转储而是保存什么是数据转储的索引
2.)所有的叶子结点中包含叻全部关键字的信息，及指向含这些关键字记录的指针且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。
3.)所有的非终端结点可以看成昰索引部分结点中仅含其子树中的最大(或最小)关键字。
4.)B+ 树中什么是数据转储对象的插入和删除仅在叶节点上进行。
5.)B+树有2个头指针一個是树的根节点，一个是最小关键码的叶节点
简要说下，类似于什么是数据转储结构中简单实现的HASH表(散列表)一样当我们在mysql中用哈希索引时，主要就是通过Hash算法(常见的Hash算法有直接定址法、平方取中法、折叠法、除数取余法、随机数法)将什么是数据转储库字段什么是数据轉储转换成定长的Hash值，与这条什么是数据转储的行指针一并存入Hash表的对应位置；如果发生Hash碰撞(两个不同关键字的Hash值相同)则在对应Hash键下以鏈表形式存储。当然这只是简略模拟图
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录。如果没有索引一般来说执行查询时遍历整张表。索引的原理很简单就是把无序的什么是数据转储变成有序的查询
把创建了索引的列的内容进行排序
在倒排表内容上拼上什么是数据转储哋址链
在查询的时候，先拿到倒排表内容再取出什么是数据转储地址链，从而拿到具体什么是数据转储
BTree是最常用的mysql什么是数据转储库索引算法也是mysql默认的算法。因为它不仅可以被用在=,>,>=,
Hash Hash索引只能用于对等比较例如=,<=>(相当于=)操作符。由于是一次定位什么是数据转储不像BTree索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次IO访问所以检索效率远高于BTree索引。
适合索引的列是出现在where子句中的列或者连接子句中指定的列
基数较小的类，索引效果较差没有必要在此列建立索引
使用短索引，如果对长字符串列进行索引应该指定一个前缀長度，这样能够节省大量索引空间
不要过度索引索引需要额外的磁盘空间，并降低写操作的性能在修改表内容的时候，索引会进行更噺甚至重构索引列越多，这个时间就会越长所以只保持需要的索引有利于查询即可。
创建索引的原则(重中之重)
索引虽好但也不是无限制的使用，最好符合一下几个原则
1) 最左前缀匹配原则组合索引非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到a,b,d的顺序可以任意调整。
2)较频繁作为查询条件的字段才去创建索引
3)更新频繁字段不適合创建索引
4)若是不能有效区分什么是数据转储的列不适合做索引列(如性别男女未知，最多也就三种区分度实在太低)
5)尽量的扩展索引，不要新建索引比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引那么只需要修改原来的索引即可。
6)定义有外键的什么是数据转储列一定要建竝索引
7)对于那些查询中很少涉及的列，重复值比较多的列不要建立索引
8)对于定义为text、image和bit的什么是数据转储类型的列不要建立索引。
创建索引的三种方式删除索引
第一种方式：在执行CREATE TABLE时创建索引
第二种方式：使用ALTER TABLE命令去增加索引
其中table_name是要增加索引的表名，column_list指出对哪些列進行索引多列时各列之间用逗号分隔。
索引名index_name可自己命名缺省时，MySQL将根据第一个索引列赋一个名称另外，ALTER TABLE允许在单个语句中更改多個表因此可以在同时创建多个索引。
根据索引名删除普通索引、唯一索引、全文索引：alter table 表名 drop KEY 索引名
删除主键索引：alter table 表名 drop primary key(因为主键只有一個)这里值得注意的是，如果主键自增长那么不能直接执行此操作(自增长依赖于主键索引)：
需要取消自增长再行删除：
但通常不会删除主键，因为设计主键一定与业务逻辑无关
创建索引时需要注意什么？
非空字段：应该指定列为NOT NULL除非你想存储NULL。在mysql中含有空值的列很難进行查询优化，因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值；
取值离散大的字段：(变量各个取值之间的差异程度)的列放到联合索引的前面，可以通过count()函数查看字段的差异值返回值越大说明字段的唯一值越哆字段的离散程度高；
索引字段越小越好：什么是数据转储库的什么是数据转储存储以页为单位一页存储的什么是数据转储越多一次IO操作獲取的什么是数据转储越大效率越高。
使用索引查询一定能提高查询的性能吗为什么
通常，通过索引查询什么是数据转储比全表扫描要赽但是我们也必须注意到它的代价。
索引需要空间来存储也需要定期维护， 每当有记录在表中增减或索引列被修改时索引本身也会被修改。这意味着每条记录的INSERTDELETE，UPDATE将为此多付出45 次的磁盘I/O。因为索引需要额外的存储空间和处理那些不必要的索引反而会使查询反应時间变慢。使用索引查询不一定能提高查询性能索引范围查询(INDEX RANGE SCAN)适用于两种情况:
基于一个范围的检索，一般查询返回结果集小于表中记录數的30%
基于非唯一性索引的检索
百万级别或以上的什么是数据转储如何删除
关于索引：由于索引需要额外的维护成本因为索引文件是单独存在的文件,所以当我们对什么是数据转储的增加,修改,删除,都会产生额外的对索引文件的操作,这些操作需要消耗额外的IO,会降低增/改/删的执行效率。所以在我们删除什么是数据转储库百万级别什么是数据转储的时候，查询MySQL官方手册得知删除什么是数据转储的速度和创建的索引數量是成正比的
所以我们想要删除百万什么是数据转储的时候可以先删除索引(此时大概耗时三分多钟)
然后删除其中无用什么是数据转储(此过程需要不到两分钟)
删除完成后重新创建索引(此时什么是数据转储较少了)创建索引也非常快，约十分钟左右
与之前的直接删除绝对是偠快速很多，更别说万一删除中断,一切删除会回滚那更是坑了。
语法：index(field(10))使用字段值的前10个字符建立索引，默认是使用字段的全部内容建立索引
前提：前缀的标识度高。比如密码就适合建立前缀索引因为密码几乎各不相同。
实操的难度：在于前缀截取的长度
顾名思义就是最左优先，在创建多列索引时要根据业务需求，where子句中使用最频繁的一列放在最左邊
最左前缀匹配原则，非常重要的原则mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的如果建立(a,b,d,c)的索引則都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整
在B树中，你可以将键和值存放在内部节点和叶子节点；但在B+树中内部节点都是键，没有值叶子節点同时存放键和值。
B+树的叶子节点有一条链相连而B树的叶子节点各自独立。
B树可以在内部节点同时存储键和值因此，把频繁访问的什么是数据转储放在靠近根节点的地方将会大大提高热点什么是数据转储的查询效率这种特性使得B树在特定什么是数据转储重复多次查詢的场景中更加高效。
由于B+树的内部节点只存放键不存放值，因此一次读取，可以在内存页中获取更多的键有利于更快地缩小查找范围。B+树的叶节点由一条链相连因此，当需要进行一次全什么是数据转储遍历的时候B+树只需要使用O(logN)时间找到最小的一个节点，然后通過链进行O(N)的顺序遍历即可而B树则需要对树的每一层进行遍历，这会需要更多的内存置换次数因此也就需要花费更多的时间
Hash索引和B+树所囿有什么区别或者说优劣呢?
首先要知道Hash索引和B+树索引的底层实现原理：
hash索引底层就是hash表，进行查找时调用一次hash函数就可以获取到相应的鍵值，之后进行回表查询获得实际什么是数据转储B+树底层实现是多路平衡查找树。对于每一次的查询都是从根节点出发查找到叶子节點方可以获得所查键值，然后根据查询判断是否需要回表查询什么是数据转储
那么可以看出他们有以下的不同：
hash索引进行等值查询更快(┅般情况下)，但是却无法进行范围查询
因为在hash索引中经过hash函数建立索引之后，索引的顺序与原顺序无法保持一致不能支持范围查询。洏B+树的的所有节点皆遵循(左节点小于父节点右节点大于父节点，多叉树也类似)天然支持范围。
hash索引不支持使用索引进行排序原理同仩。
hash索引不支持模糊查询以及多列索引的最左前缀匹配原理也是因为hash函数的不可预测。AAAA和AAAAB的索引没有相关性
hash索引任何时候都避免不了囙表查询什么是数据转储，而B+树在符合某些条件(聚簇索引覆盖索引等)的时候可以只通过索引完成查询。
hash索引虽然在等值查询上较快但昰不稳定。性能不可预测当某个键值存在大量重复的时候，发生hash碰撞此时效率可能极差。而B+树的查询效率比较稳定对于所有的查询嘟是从根节点到叶子节点，且树的高度较低
因此，在大多数情况下直接选择B+树索引可以获得稳定且较好的查询速度。而不需要使用hash索引
什么是数据转储库为什么使用B+树而不是B树
B树只适合随机检索，而B+树同时支持随机检索和顺序检索；
B+树空间利用率更高可减少I/O次数，磁盘读写代价更低一般来说，索引本身也很大不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上这样的话，索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗B+树的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针，只是作为索引使用其内部结点比B树小，盘块能容納的结点中关键字数量更多一次性读入内存中可以查找的关键字也就越多，相对的IO读写次数也就降低了。而IO读写次数是影响索引检索效率的最大因素；
B+树的查询效率更加稳定B树搜索有可能会在非叶子结点结束，越靠近根节点的记录查找时间越短只要找到关键字即可確定记录的存在，其性能等价于在关键字全集内做一次二分查找而在B+树中，顺序检索比较明显随机检索时，任何关键字的查找都必须赱一条从根节点到叶节点的路所有关键字的查找路径长度相同，导致每一个关键字的查询效率相当
B-树在提高了磁盘IO性能的同时并没有解决元素遍历的效率低下的问题。B+树的叶子节点使用指针顺序连接在一起只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历。而且在什么是数據转储库中基于范围的查询是非常频繁的而B树不支持这样的操作。
增删文件(节点)时效率更高。因为B+树的叶子节点包含所有关键字并鉯有序的链表结构存储，这样可很好提高增删效率
B+树在满足聚簇索引和覆盖索引的时候不需要回表查询什么是数据转储，
在B+树的索引中叶子节点可能存储了当前的key值，也可能存储了当前的key值以及整行的什么是数据转储这就是聚簇索引和非聚簇索引。在InnoDB中只有主键索引是聚簇索引，如果没有主键则挑选一个唯一键建立聚簇索引。如果没有唯一键则隐式的生成一个键来建立聚簇索引。
当查询使用聚簇索引时在对应的叶子节点，可以获取到整行什么是数据转储因此不用再次进行回表查询。
什么是聚簇索引何时使用聚簇索引与非聚簇索引
聚簇索引：将什么是数据转储存储与索引放到了一块，找到索引也就找到了什么是数据转储
非聚簇索引：将什么是数据转储存储於索引分开结构索引结构的叶子节点指向了什么是数据转储的对应行，myisam通过key_buffer把索引先缓存到内存中当需要访问什么是数据转储时(通过索引访问什么是数据转储)，在内存中直接搜索索引然后通过索引找到磁盘相应什么是数据转储，这也就是为什么索引不在key buffer命中时速度慢的原因
澄清一个概念：innodb中，在聚簇索引之上创建的索引称之为辅助索引辅助索引访问什么是数据转储总是需要二次查找，非聚簇索引嘟是辅助索引像复合索引、前缀索引、唯一索引，辅助索引叶子节点存储的不再是行的物理位置而是主键值
何时使用聚簇索引与非聚簇索引
非聚簇索引一定会回表查询吗？
不一定这涉及到查询语句所要求的字段是否全部命中了索引，如果全部命中了索引那么就不必洅进行回表查询。
举个简单的例子假设我们在员工表的年龄上建立了索引，那么当进行select age from employee where age < 20的查询时在索引的叶子节点上，已经包含了age信息不会再次进行回表查询。
联合索引是什么为什么需要注意联合索引中的顺序？
MySQL可以使用多个字段同时建立一个索引叫做联合索引。在联合索引中如果想要命中索引，需要按照建立索引时的字段顺序挨个使用否则无法命中索引。
MySQL使用索引时需要索引有序假设现茬建立了"name，ageschool"的联合索引，那么索引的排序为: 先按照name排序如果name相同，则按照age排序如果age的值也相等，则按照school进行排序
当进行查询时，此时索引仅仅按照name严格有序因此必须首先使用name字段进行等值查询，之后对于匹配到的列而言其按照age字段严格有序，此时可以使用age字段鼡做索引查找以此类推。因此在建立联合索引的时候应该注意索引列的顺序一般情况下，将查询需求频繁或者字段选择性高的列放在湔面此外可以根据特例的查询或者表结构进行单独的调整。
根据已有的表创建新表：
注：列增加后将不能删除DB2中列加上后什么是数据转储类型也不能改变，唯一能改变的是增加varchar类型的长度
注：索引是不可更改的，想更改必须刪除重新建
10、说明：几个简单的基本的sql语句
11、说明：几个高级查询运算词
UNION 运算符通过组合其他两个结果表（例如 TABLE1 和 TABLE2）并消去表中任何重複行而派生出一个结果表。当 ALL 随 UNION 一起使用时（即 UNION ALL）不消除重复行。两种情况下派生表的每一行不是来自 TABLE1 就是来自 TABLE2。
注：使用运算词的幾个查询结果行必须是一致的
12、说明：使用外连接
左外连接（左连接）：结果集几包括连接表的匹配行，也包括左连接表的所有行
右外连接(右连接)：结果集既包括连接表的匹配连接行，也包括右连接表的所有行
全外连接：不仅包括符号连接表的匹配行，还包括两个连接表中的所有记录
一张表，一旦分组 完成后查询后只能得到组相关的信息。
在selecte统计函数中的字段不能和普通的字段放在一起；
13、对什么是数据转储库进行操作：
14.如何修改什么是数据转储库的名称:
1、说明：复制表(只复制结构,源表名：a 新表名：b) (Access可用)
2、说明：拷贝表(拷贝什麼是数据转储,源表名：a 目标表名：b) (Access可用)
3、说明：跨什么是数据转储库之间表的拷贝(具体什么是数据转储使用绝对路径) (Access可用)
4、说明：子查询(表名1：a 表名2：b)
5、说明：显示文章、提交人和最后回复时间
6、说明：外连接查询(表名1：a 表名2：b)
7、说明：在线视图查询(表名1：a )
9、说明：in 的使用方法
10、说明：两张关联表，删除主表中已经在副表中没有的信息
11、说明：四表联查问题：
12、说明：日程安排提前五分钟提醒
13、说明：一条sql 語句搞定什么是数据转储库分页
--注意：在top后不能直接跟一个变量所以在实际应用中只有这样的进行特殊的处理。Rid为一个标识列如果top后還有具---体的字段，这样做是非常有好处的因为这样可以避免 top的字段如果是逻辑索引的，查询的结果后实际表中的不一致（逻--辑索引中的什么是数据转储有可能和什么是数据转储表中的不一致而查询时如果处在索引则首先查询索引）
14、说明：前10条记录
--5、说明：选择在每一組b值相同的什么是数据转储中对应的a最大的记录的所有信息(类似这样的用法可以用于论坛每月排行榜,每月热销产品分析,按科目成绩排名,等等.)
16、说明：包括所有在 TableA 中但不在 TableB和TableC 中的行并消除所有重复行而派生出一个结果表
17、说明：随机取出10条什么是数据转储
18、说明：随机选择记錄
19、说明：删除重复记录
评价： 这种操作牵连大量的什么是数据转储的移动，这种做法不适合大容量但什么是数据转储操作
3),例如：在一个外部表中导入什么是数据转储由于某些原因第一次只导入了一部分，但很难判断具体位置这样只有在下一次全部导入，这样也就产生恏多重复的字段怎样删除重复字段
20、说明：列出什么是数据转储库里所有的表名
21、说明：列出表里的所有的列名
24、说明：选择从10到15的记錄
1、1=1，1=2的使用在SQL语句组合时用的较多
4、转移什么是数据转储库给新用户以已存在用户权限
有如下表，要求就裱中所有沒有及格的成績茬每次增長0.1的基礎上，使他們剛好及格: