最近，我开始追一部电视剧，讲的是中年人在职场上的那些事儿。剧里有个程序员叫卷卷，活脱脱就是现实中的“卷王”。他不仅经常加班，几乎把所有时间都贡献给了工作，连生活规划都面面俱到——看似无懈可击。但命运有时候就是这么玩弄人，正当他在事业上不断拼搏时，突然间失聪了，仿佛所有的努力在一瞬间都被按下了暂停键。 这个情节让我感触颇深，因为它让我回想起自己在疫情期间的那段经历。当时，我阳了之后，左耳突然失聪，那种猝不及防的感觉让我一时无法接受。原本忙碌的生活一下子被按下了“静音键”，而那种耳边的寂静，至今让我感同身受。 卷卷的“卷”，中年人的“命” 卷卷的故事，其实是很多中年职场人的缩影。到了一定的年纪，拼……
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今天早上，我忙碌地开始了新的一天，却在中午突然意识到——我忘记打卡了。作为在中国企业上班的一员，打卡是我们每天都习惯做的事情。然而，这一时的疏忽却让我开始思考：打卡到底有多少实际意义？尤其是当我们与欧美企业的工作方式进行对比时，打卡的存在是否真的不可或缺？ 打卡的意义 在中国企业中，打卡制度往往被认为是一种管理手段，用于监督员工的出勤情况和工作时间。这种模式可以确保员工按时到岗、工作时间有据可查，对于某些需要控制劳动成本、计算加班费的企业尤其重要。打卡制度也符合一些传统的管理理念——通过对员工的时间进行监督，来确保效率与工作质量。 然而，对于许多岗位来说，打卡的意义可能逐渐被弱化。特别是在今天……
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根据各种 SQL 语句的功能不同,可以将其分成以下三大类: (1) 数据定义语言 (DDL) :用来在系统中创建或修改各种对象的结构,也可以用来删除系统中已有的对象,其命令集中主要包括: – CREATE : 创建一个新的数据库,用户,数据库对象或索引 – 删除一个已存在的数据库,用户,数据库对象或索引 – 修改一个表结构和保护定义,启动或禁止触发器 (2) 数据操作语言 (DML) :用来存取对象中的信息. 因此, DML 是 SQL 中使用最频繁的语言.其命令集中主要包括: – SELECT : 执行关系查询 – INSERT : 在表中增加新行 – UPDATE : 修改表中已存在行的值……
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在内连接中加入条件,无论是加到 join 子句,还是加到 where 子句,其效果完全一样. 外连接情况就不同了: 当把条件加入到 join 子句时,数据库会返回外连接表的全部行,然后使用指定的条件返回第二个表的行. 当把条件放到 where 子句时,数据库先进行连接操作,然后使用 where 子句对连接后的新表进行数据筛选. (此处有待验证,印象中,teradata 会先进行 where 条件的限定,再做连接)
建立合理的索引,索引的设计要建立在对各种查询的分析和预测上,遵循以下原则: – 有大量重复值,且经常有范围查询,例如:(between , > , < , >= , <= ) 和order by ,group by 发生的列,可考虑建立群集索引. – 经常同时存取多列,且每列都含有重复值可考虑建立组合索引. – 组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖,其前导列一定是使用最频繁的列. 有索引的尽量用索引,用到索引的条件写在前面.
字段提取要按照”需多少,提多少”的原则,查询时不要返回不需要的行,列,避免使用 “select * ” 进行全表查询 where 条件中任何对列的操作都将导致表扫描,它包括数据库函数,计算表达式等等,查询时尽量将操作移至等号右边. 尽量避免 Like , in , or, not 等引起全表扫描的操作符. 避免相关子查询,如果子查询不可避免,那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行 避免或简化排序 变量名称尽量一致
最近几篇关于 Teradata 的日志,来源于互联网,在阅读的过程中,感觉有些说法和我的认识存在一些差距,我会标红表示疑问,哪位有不同的见解,欢迎留下脚印: 注意 union 和 union all 的区别, union all 效率更高 在没有必要时不要使用 distinct 和 order by , 它同 union 一样会使查询变慢 between 在某些时候比 in 速度更快, between 能更快的根据索引找到范围 用 or 的子句可以分解成多个查询,并且通过 union 连接多个查询.他们的速度中同是否使用索引有关. (这样可以提高效率吗?) 在 in 后面值的列表中,将出现……
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