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单个列唯一键的数量叫做基数。比如性别列，该列只有男女之分，抛开中性，所以这一列基数就是主键列的基数等于表的总行数。基数的高低影响列的数据分布。test 表的总函数是 7，gender 列的基数是 2，说明 gender 列里面有大量重复值，phone 列的
关系型数据库的一大优势之一，用户无需关心数据的访问方式，因为这些优化器都帮我们处理好了，但sql查询优化的时候，我不得不要对此进行关注，因为这牵扯到查询性能问题。以及为何一定要最左匹配，最左匹配的原理是什么，你是否有深入了解？这一篇我们就通过一些实例来剖析
Spark SQL是Spark的一个结构化数据处理模块，提供一个DataFrame编程模型抽象，可以看做是一个分布式SQL查询引擎。Spark SQL主要由Catalyst优化，Spark SQL内核，Hive支持三部分组成。Catalyst优化处理查询语
包括我写的那篇《SQL Injection的实现与应用》也是这样的例子，因为没有碰到任何的过滤，所以使我们相当轻松就注入成功了，如下： 代码如下：。可是效果完全是一样的。其实这些都是SQL语句。了解SQL的朋友就容易明白，先声明一个变量a，然后把我们的指令
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