SQL通用----查漏补缺
select datediff(''d'','2003-01-01','2003-01-02')返回的是1；
转置，行列互转
简单的使用case when
查找中位数
计数
1、count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL。
2、count(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL。
3、count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空。
4、聚合函数会自动忽略列值为空的值
SQL执行顺序
可以看到，一共有十一个步骤，最先执行的是FROM操作，最后执行的是LIMIT操作。每个操作都会产生一个虚拟表，该虚拟表作为一个处理的输入，看下执行顺序：
(1) FROM:对FROM子句中的左表<left_table>和右表<right_table>执行笛卡儿积，产生虚拟表VT1;
(2) ON: 对虚拟表VT1进行ON筛选，只有那些符合<join_condition>的行才被插入虚拟表VT2;
(3) JOIN: 如果指定了OUTER JOIN(如LEFT OUTER JOIN、RIGHT OUTER JOIN)，那么保留表中未匹配的行作为外部行添加到虚拟表VT2，产生虚拟表VT3。如果FROM子句包含两个以上的表，则对上一个连接生成的结果表VT3和下一个表重复执行步骤1~步骤3，直到处理完所有的表;
(4) WHERE: 对虚拟表VT3应用WHERE过滤条件，只有符合<where_condition>的记录才会被插入虚拟表VT4;
(5) GROUP By: 根据GROUP BY子句中的列，对VT4中的记录进行分组操作，产生VT5;
(6) CUBE|ROllUP: 对VT5进行CUBE或ROLLUP操作，产生表VT6;
(7) HAVING: 对虚拟表VT6应用HAVING过滤器，只有符合<having_condition>的记录才会被插入到VT7;
(8) SELECT: 第二次执行SELECT操作，选择指定的列，插入到虚拟表VT8中;
(9) DISTINCT: 去除重复，产生虚拟表VT9;
(10) ORDER BY: 将虚拟表VT9中的记录按照<order_by_list>进行排序操作，产生虚拟表VT10;
(11) LIMIT: 取出指定街行的记录，产生虚拟表VT11，并返回给查询用户
4.1 结论
针对MySQL，其条件执行顺序是 从左往右，自上而下。
针对Orcale，其条件执行顺序是从右往左，自下而上。
4.2 MySQL
MySQL where执行顺序是从左往右执行的，在数据量小的时候不用考虑，但数据量多的时候要考虑条件的先后顺序，此时应遵守一个原则：排除越多的条件放在第一个。
在用MySQL查询数据库的时候，连接了很多个过滤条件，发现非常慢。例如：select… where p.languages_id=1 and t.type=1 and p.products_id in(472,474)，，这样查询需要20多秒，虽然在各个字段上都建立了索引。用分析Explain SQL一分析，发现在第一次分析过程中就返回了几万条数据：where d p.languages_id=1 ，然后再依次根据条件缩小范围。
然后稍微改变一下where字段的位置之后，速度就有了明显地提高：where p.products_id in(472,474) and p.languages_id=1 and t.type=1，这样第一次的过滤条件是p.products_id in(472,474)，它返回的结果只有不到10条，接下来还要根据其它的条件来过滤，自然在速度上有了较大的提升。经过实践发现，不要以为where中的字段顺序无所谓，可以随便放在哪，应该尽可能地第一次就过滤掉大部分无用的数据，只返回最小范围的数据。
大多时候MySQL会自动根据SQL语句做出优化，使用最优的SQL语句进行查询。有时候MySQL无法根据SQL语句做出最优的优化顺序，所以还是要我们自己预判断出哪种过滤是最优，毕竟自己才最懂自己的数据。
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SQL奇偶查询
查询奇数的方法 &1：1的二进制是0001，与运算符：1 & 1 = 1, 1 & 0 = 0, 0 & 1 = 0, 0 & 0 = 0；所以可以保证最后一位是奇数。
查询偶数的方法 字段=（字段>>1）<<1：这是左移和右移运算符，先整除再乘，意思就是先整除2再乘以2，看前后结果是否一样，一样的就是偶数。
可以使用正则表达式。
查询奇数：
select a.idcard_num from t_user_info a where a.idcard_num regexp '[13579]$' limit 5
原文链接：https://blog.csdn.net/ccStroy/java/article/details/78061861
查询排名可以使用 rank() row_number()
也可以使用自连接 count进行查询
WITH ROLLUP：在group分组字段的基础上再进行统计数据。
https://www.cnblogs.com/sylg/p/10366138.html
