訂單列表查詢SQL，查詢出訂單的數(shù)量和訂單詳細(xì)信息（包括訂單中的所有商品）。

select m.訂單編號，m.訂單總額 , d.商品名稱 , d.商品單價

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from order_t m,order_good_t d

where m.訂單編號 = d.訂單編號

擴(kuò)展資料:

SQL中最常見的操作（查詢）使用聲明性SELECT語句。 SELECT從一個或多個表或表達(dá)式中檢索數(shù)據(jù)。標(biāo)準(zhǔn)SELECT語句對數(shù)據(jù)庫沒有持久影響。 SELECT的一些非標(biāo)準(zhǔn)實現(xiàn)可以具有持久性效果，例如某些數(shù)據(jù)庫中提供的SELECT INTO語法。

WHERE子句包含比較謂詞，它限制查詢返回的行。 WHERE子句從結(jié)果集中刪除比較謂詞未計算為True的所有行。

GROUP BY子句將具有公共值的行投影到較小的行集中。 GROUP BY通常與SQL聚合函數(shù)結(jié)合使用，或者從結(jié)果集中消除重復(fù)的行。 WHERE子句在GROUP BY子句之前應(yīng)用。

參考資料來源：百度百科-SQL語法

分庫分表技術(shù)及技術(shù)方案

一、分庫分表的必要性

分庫分表技術(shù)的使用，主要是數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生了瓶頸，如單庫的并發(fā)訪問或單表的查詢都超出了閾值。對系統(tǒng)使用造成一定的影響，不得已而產(chǎn)生的技術(shù)。

通過分庫分表技術(shù)來解決此類問題，但正因為使用此技術(shù)，會產(chǎn)生ACID一系列的問題，各類中間件解決此類問題各有各的優(yōu)勢。

提示：如場景無必要，千萬不要使用分庫分表。

二、分庫分表的思路

1、垂直區(qū)分

垂直分庫：從業(yè)務(wù)角度，一個庫分成多個庫，如把訂單和用戶信息分成兩個庫來存儲。這樣的好處就是可以微服務(wù)了。每塊的業(yè)務(wù)單獨(dú)部署，互不影響，通過接口去調(diào)用。

垂直分表：把大表分成多個小表，如熱點(diǎn)數(shù)據(jù)和非熱點(diǎn)數(shù)據(jù)分開，提高查詢速度。

2、水平區(qū)分

水平分表：同一業(yè)務(wù)如數(shù)據(jù)量大了以后，根據(jù)一定的規(guī)則分為不同的表進(jìn)行存儲。

水平分庫：如訂單分成多個庫存儲，分解服務(wù)器壓力。

以上一般來說，垂直分庫和水平分表用的會多些。

三、分庫分表的原理分析

分庫分表常用的方案：Hash取模方案和range范圍方案；

路由算法為最主要的算法，指得是把路由的Key按照指定的算法進(jìn)行存放；

1、Hash取模方案

根據(jù)取余分配到不同的表里。要根據(jù)實際情況確認(rèn)模的大小。此方案由于平均分配，不存在熱點(diǎn)問題，但數(shù)據(jù)遷移很復(fù)雜。

2、Range范圍方案

range根據(jù)范圍進(jìn)行劃分，如日期，大小。此方案不存在數(shù)據(jù)遷移，但存在熱點(diǎn)問題。

四、分庫分表的技術(shù)選型

1、技術(shù)選型

解決方案主要分為4種：MySQL的分區(qū)技術(shù)、NoSql、NewSQL、MySQL的分庫分表。

（1）mysql分區(qū)技術(shù)：把一張表存放在不同存儲文件。由于無法負(fù)載，使用較少。

（2）NoSQL（如MongoDB）：如是訂單等比較重要數(shù)據(jù)，強(qiáng)關(guān)聯(lián)關(guān)系，需約束一致性，不太適應(yīng)。

（3）NewSql(具有NoSQL對海量數(shù)據(jù)的存儲管理能力，還保持了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫支持ACID和SQL等特性):如TiDB可滿足需求。

（4）MySQL的分庫分表：如使用mysql,此種方案為主流方式。

2、中間件

解決此類問題的中間件主要為：Proxy模式、Client模式。

（1）Proxy模式

（2）Client模式

把分庫分表相關(guān)邏輯存放在客戶端，一版客戶端的應(yīng)用會引用一個jar，然后再jar中處理SQL組合、數(shù)據(jù)庫路由、執(zhí)行結(jié)果合并等相關(guān)功能。

（3）中間件的比較

由于Client模式少了一層，運(yùn)維方便，相對來說容易些。

五、分庫分表的實踐

根據(jù)容量（當(dāng)前容量和增長量）評估分庫或分表個數(shù) - 選key（均勻）- 分表規(guī)則（hash或range等）- 執(zhí)行（一般雙寫）- 擴(kuò)容問題（盡量減少數(shù)據(jù)的移動）。

在這里我們選用中間件share-jdbc。

1、引入maven依賴

2、spring boot規(guī)則配置

行表達(dá)式標(biāo)識符可以使用${...}或$-{...}，但前者與Spring本身的屬性文件占位符沖突，因此在Spring環(huán)境中使用行表達(dá)式標(biāo)識符建議使用$-{...}。

3、創(chuàng)建DataSource

通過ShardingDataSourceFactory工廠和規(guī)則配置對象獲取ShardingDataSource，ShardingDataSource實現(xiàn)自JDBC的標(biāo)準(zhǔn)接口DataSource。然后即可通過DataSource選擇使用原生JDBC開發(fā)，或者使用JPA, MyBatis等ORM工具。

SQL怎么查詢訂單？好的話給分多！！！

很復(fù)雜！！

在 EXPLICIT 模式中，查詢書寫器控制由執(zhí)行查詢所返回的 XML 文檔的形式。必須以特定的方式編寫查詢，將有關(guān)預(yù)期嵌套的附加信息顯式指定為查詢的一部分。可用 directive 在列級指定附加的配置。當(dāng)指定 EXPLICIT 模式時，必須負(fù)責(zé)確保生成的 XML 符合語法規(guī)則并且有效（對于 XML-DATA 架構(gòu)）。

EXPLICIT 模式將查詢執(zhí)行所得到的行集轉(zhuǎn)換為 XML 文檔。為使 EXPLICIT 模式生成 XML 文檔，行集必須具有特定的格式。這需要以某種方式編寫 SELECT 查詢以生成具有特定格式的行集（稱為通用表），可對該行集進(jìn)行處理以生成請求的 XML 文檔。

Customer CustomerID="ALFKI"

Order OrderID=10643

Order OrderID=10692

...

/Customer

Customer CustomerID="ANATR"

Order OrderID=10308

Order OrderID=10625

...

/Customer

成所得到的 XML 樹的查詢生成通用表，該表包含兩個元數(shù)據(jù)列：Tag 和 Parent。因此，在指定查詢時 SELECT 子句必須指定這兩列。這兩列中的值用于生成 XML 層次結(jié)構(gòu)。

Customer 元素位于頂層。在下面的示例中，指派給此元素的 Tag 值為 1（該值可以是任何數(shù)字，但是有唯一的數(shù)字與每個元素名相關(guān)聯(lián)）。因為 Customer 是頂層元素，所以其 Parent 標(biāo)記值為 NULL。

Order 元素是 Customer 元素的子元素。因此，Order 元素的 Parent 標(biāo)記值為 1（將 Customer 標(biāo)識為其父元素）。指派給 Order 元素的 Tag 值為 2。

可使用兩個 SELECT 語句編寫查詢并使用 UNION ALL 組合這兩個語句的結(jié)果：

在第一個 SELECT 語句中，獲取所有 Customer 元素及其特性值。在含有多個 SELECT 語句的查詢中，只使用在第一個查詢中指定的列名（通用表列名）。忽略在第二個 SELECT 語句中指定的列名。因此，指定 XML 元素和特性名的通用表的列名包含在下面的查詢中：

SELECT 1 as Tag,

NULL as Parent,

Customers.CustomerID as [Customer!1!CustomerID],

NULL as [Order!2!OrderID]

FROM Customers

在第二個查詢中檢索所有 Order 元素及其特性值：

SELECT 2,

1,

Customers.CustomerID,

Orders.OrderID

FROM Customers, Orders

WHERE Customers.CustomerID = Orders.CustomerID

使用 UNION ALL 組合此查詢中的兩個 SELECT 語句。

以只進(jìn)方式對通用表行集（包含所有數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)）逐行掃描，以生成所得到的 XML 樹。為了輸出正確的 XML 文檔層次結(jié)構(gòu)，指定通用表中的行順序也很重要。為此可在查詢中使用 ORDER BY 子句。

下面是最終查詢：

SELECT 1 as Tag,

NULL as Parent,

Customers.CustomerID as [Customer!1!CustomerID],

NULL as [Order!2!OrderID]

FROM Customers

UNION ALL

SELECT 2,

1,

Customers.CustomerID,

Orders.OrderID

FROM Customers, Orders

WHERE Customers.CustomerID = Orders.CustomerID

ORDER BY [Customer!1!CustomerID], [Order!2!OrderID]

FOR XML EXPLICIT

所得到的通用表是有四列的表。為了舉例說明，只顯示幾行。

Tag Parent Customer!1!CustomerID Order!2!OrderID

1 NULL ALFKI NULL

2 1 ALFKI 10643

2 1 ALFKI 10692

2 1 ALFKI 10702

2 1 ALFKI 11011

2 1 ALFKI ...

1 NULL ANATR NULL

2 1 ANATR 10308

2 1 ANATR 10625

2 1 ANATR ...

下面描述處理通用表中的行以生成所得到的 XML 樹：

第一行標(biāo)識 Tag 值 1。標(biāo)識所有含有 Tag 值 1 的列。只有一列含有 Tag 值 1：Customer!1!CustomerID。此列名由元素名 (Customer)、標(biāo)記號 (1) 和特性名 (CustomerID) 組成。因此，創(chuàng)建 Customer 元素并向其添加特性 CustomerID。然后將該列值指派為該特性值。

第二行有 Tag 值 2。因此，標(biāo)識所有含有 Tag 值 2 的列。只有一列含有 Tag 值 2：Order!2!OrderID。此列名由元素名 (Order)、標(biāo)記號 (2) 和特性名 (OrderID) 組成。該行也將 Customer 標(biāo)識為其父元素（Parent 值為 1）。結(jié)果，創(chuàng)建 Order 元素作為 Customer 元素的子元素并向其添加特性 OrderID。然后將該列值指派為該特性值。

以相同的方式處理后面含有 Tag 值 2 的所有行。

標(biāo)識含有 Tag 值 1 的某行。標(biāo)識含有 Tag 值 1 的 Customer!1!CustomerID 列。該列標(biāo)識沒有父元素（Parent 為 NULL）的 Customer 元素。因而，關(guān)閉前面的 Order 標(biāo)記和 Customer 標(biāo)記。打開新的 Customer 標(biāo)記并重復(fù)此過程。

因為沒有在查詢中指定 Directive，所以特性名是 XML 特性的名稱。下面是部分結(jié)果集：

Customer CustomerID="ALFKI"

Order OrderID="10643" /

Order OrderID="10692" /

Order OrderID="10702" /

Order OrderID="11011" /

/Customer

Customer CustomerID="ANATR"

Order OrderID="10308" /

Order OrderID="10625" /

/Customer

簡單說。你要

1.使用 EXPLICIT 模式

2.你要知道 XML 層次結(jié)構(gòu)

3.你要看得懂通用表中的行以生成所得到的 XML 樹

條件：SQL必須是完整版的，sql2000 可以

開始——程序——microsoft SQL sever——查詢分析器——選擇正確的數(shù)據(jù)庫——輸入語句——f5

什么是New SQL?分析NewSQL是如何融合NoSQL和RDBMS兩者的優(yōu)勢

NewSQL是對一類現(xiàn)代關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)稱，這類數(shù)據(jù)庫對于一般的OLTP讀寫請求提供可橫向擴(kuò)展的性能，同時支持事務(wù)的ACID保證。這些系統(tǒng)既擁有NoSQL數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展性，又保持傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的事務(wù)特性。NewSQL重新將“應(yīng)用程序邏輯與數(shù)據(jù)操作邏輯應(yīng)該分離”的理念帶回到現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫的世界，這也驗證了歷史的發(fā)展總是呈現(xiàn)出螺旋上升的形式。

在21世紀(jì)00年代中，出現(xiàn)了許多數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng) (如 Vertica，Greeplum 和AsterData)，這些以處理OLAP 請求為設(shè)計目標(biāo)的系統(tǒng)并不在本文定義的NewSQL范圍內(nèi)。OLAP 數(shù)據(jù)庫更關(guān)注針對海量數(shù)據(jù)的大型、復(fù)雜、只讀的查詢，查詢時間可能持續(xù)秒級、分鐘級甚至更長。

NoSQL的擁躉普遍認(rèn)為阻礙傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫橫向擴(kuò)容、提高可用性的原因在于ACID保證和關(guān)系模型，因此NoSQL運(yùn)動的核心就是放棄事務(wù)強(qiáng)一致性以及關(guān)系模型，擁抱最終一致性和其它數(shù)據(jù)模型?(如 key/value，graphs 和Documents)。

兩個最著名的NoSQL數(shù)據(jù)庫就是Google的BigTable和Amazon的Dynamo，由于二者都未開源，其它組織就開始推出類似的開源替代項目，包括Facebook的 Cassandra (基于BigTable和Dynamo)、PowerSet的 Hbase(基于BigTable)。有一些創(chuàng)業(yè)公司也加入到這場NoSQL運(yùn)動中，它們不一定是受BigTable和Dynamo的啟發(fā)，但都響應(yīng)了NoSQL的哲學(xué)，其中最出名的就是MongoDB。

在21世紀(jì)00年代末，市面上已經(jīng)有許多供用戶選擇的分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。使用NoSQL的優(yōu)勢在于應(yīng)用開發(fā)者可以更關(guān)注應(yīng)用邏輯本身，而非數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展性問題；但與此同時許多應(yīng)用，如金融系統(tǒng)、訂單處理系統(tǒng)，由于無法放棄事務(wù)的一致性要求被拒之門外。

一些組織，如Google，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)他們的許多工程師將過多的精力放在處理數(shù)據(jù)一致性上，這既暴露了數(shù)據(jù)庫的抽象、又提高了代碼的復(fù)雜度，這時候要么選擇回到傳統(tǒng)DBMS時代，用更高的機(jī)器配置縱向擴(kuò)容，要么選擇回到中間件時代，開發(fā)支持分布式事務(wù)的中間件。這兩種方案成本都很高，于是NewSQL運(yùn)動開始醞釀。

NewSQL數(shù)據(jù)庫設(shè)計針對的讀寫事務(wù)有以下特點(diǎn)：

1、耗時短。

2、使用索引查詢，涉及少量數(shù)據(jù)。

3、重復(fù)度高，通常使用相同的查詢語句和不同的查詢參考。

也有一些學(xué)者認(rèn)為NewSQL系統(tǒng)是特指實現(xiàn)上使用Lock-free并發(fā)控制技術(shù)和share-nothing架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫。所有我們認(rèn)為是NewSQL的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)確實都有這樣的特點(diǎn)。

網(wǎng)頁標(biāo)題：nosql訂單,NOSQL是什么
本文鏈接：http://chinadenli.net/article24/dsiceje.html

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