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MySQL技术内幕：SQL编程
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7.4.2 连续聚合

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2022-01-24 10:01:04
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  • 序
  • 前言
  • 第1章 SQL编程
    • 1.1.2 MySQL数据库的分支版本
    • 1.2 SQL编程
    • 1.3 数据库的应用类型
      • 1.3.2 OLAP
      • 1.3.3 OLTP与OLAP的比较
      • 1.3.4 MySQL存储引擎及其面向的数据库应用
    • 1.4 图形化的SQL查询分析器
      • 1.4.2 Toad for MySQL
      • 1.4.3 iMySQL-Front
    • 1.5 小结
  • 第2章 数据类型
    • 2.1.2 ZEROFILL
    • 2.2 SQL_MODE设置
    • 2.3 日期和时间类型
      • 2.3.2 TIMESTAMP
      • 2.3.3 YEAR和TIME
      • 2.3.4 与日期和时间相关的函数
    • 2.4 关于日期的经典SQL编程问题
      • 2.4.2 重叠问题
      • 2.4.3 星期数的问题
    • 2.5 数字类型
      • 2.5.2 浮点型（非精确类型）
      • 2.5.3 高精度类型
      • 2.5.4 位类型
    • 2.6 关于数字的经典SQL编程问题
      • 2.6.2 连续范围问题
    • 2.7 字符类型
      • 2.7.2 排序规则
      • 2.7.3 CHAR和VARCHAR
      • 2.7.4 BINARY和VARBINARY
      • 2.7.5 BLOB和TEXT
      • 2.7.6 ENUM和SET类型
    • 2.8 小结
  • 第3章 查询处理
    • 3.1.2 应用ON过滤器
    • 3.3 小结
    • 3.1.3 添加外部行
    • 3.1.4 应用WHERE过滤器
    • 3.1.5 分组
    • 3.1.6 应用ROLLUP或CUBE
    • 3.1.7 应用HAVING过滤器
    • 3.1.8 处理SELECT列表
    • 3.1.9 应用DISTINCT子句
    • 3.1.10 应用ORDER BY子句
    • 3.1.11 LIMIT子句
    • 3.2 物理查询处理
  • 第4章 子查询
    • 4.1.2 使用子查询进行比较
    • 4.2 独立子查询
    • 4.1.3 使用ANY、IN和SOME进行子查询
    • 4.3 相关子查询
    • 4.1.4 使用ALL进行子查询
    • 4.4 EXISTS谓词
      • 4.4.2 NOT EXISTS
    • 4.5 派生表
    • 4.6 子查询可以解决的经典问题
      • 4.6.2 分区
      • 4.6.3 最小缺失值问题
      • 4.6.4 缺失范围和连续范围
    • 4.7 MariaDB对SEMI JOIN的优化
      • 4.7.2 Table Pullout优化
      • 4.7.3 Duplicate Weedout优化
      • 4.7.4 Materialization优化
    • 4.8 小结
  • 第5章 联接与集合操作
    • 5.1.2 CROSS JOIN
    • 5.2 其他联接分类
      • 5.2.2 NONEQUI JOIN
      • 5.2.3 SEMI JOIN和ANTI SEMI JOIN
    • 5.1.3 INNER JOIN
    • 5.3 多表联接
    • 5.1.4 OUTER JOIN
    • 5.4 滑动订单问题
    • 5.1.5 NATURAL JOIN
    • 5.5 联接算法
      • 5.5.2 Block Nested-Loops Join算法
      • 5.5.3 Batched Key Access Join算法
      • 5.5.4 Classic Hash Join算法
    • 5.1.6 STRAIGHT_JOIN
    • 5.6 集合操作
      • 5.6.2 UNION DISTINCT和UNION ALL
      • 5.6.3 EXCEPT
      • 5.6.4 INTERSECT
    • 5.7 小结
  • 第6章 聚合和旋转操作
    • 6.1.2 聚合的算法
    • 6.2 附加属性聚合
    • 6.3 连续聚合
      • 6.3.2 滑动聚合
      • 6.3.3 年初至今聚合
    • 6.4 Pivoting
      • 6.4.2 关系除法
      • 6.4.3 格式化聚合数据
    • 6.5 Unpivoting
    • 6.6 CUBE和ROLLUP
      • 6.6.2 CUBE
    • 6.7 小结
  • 第7章 游标
    • 7.2 游标的使用
    • 7.3 游标的开销
    • 7.4 使用游标解决问题
      • 7.4.2 连续聚合
      • 7.4.3 最大会话数
    • 7.5 小结
  • 第8章 事务编程
    • 8.2 事务的分类
    • 8.3 事务控制语句
    • 8.4 隐式提交的SQL语句
    • 8.5 事务的隔离级别
    • 8.6 分布式事务编程
    • 8.7 不好的事务编程习惯
      • 8.7.2 使用自动提交
      • 8.7.3 使用自动回滚
    • 8.8 长事务
    • 8.9 小结
  • 第9章 索引
    • 9.2 数据结构与算法
      • 9.2.2 二叉查找树和平衡二叉树
    • 9.3 B+树
      • 9.3.2 B+树的删除操作
    • 9.4 B+树索引
      • 9.4.2 MyISAM B+树索引
    • 9.5 Cardinality
      • 9.5.2 InnoDB存储引擎怎样统计Cardinality
    • 9.6 B+树索引的使用
      • 9.6.2 联合索引
      • 9.6.3 覆盖索引
    • 9.6.4 优化器选择不使用索引的情况
    • 9.7 Multi-Range Read
    • 9.8 Index Condition Pushdown
    • 9.9 T树索引
      • 9.9.2 T树的查找、插入和删除操作
      • 9.9.3 T树的旋转
    • 9.10 哈希索引
      • 9.10.2 InnoDB存储引擎中的散列算法
      • 9.10.3 自适应哈希索引
    • 9.11 小结
  • 第10章 分区
    • 10.2 分区类型
      • 10.2.2 LIST分区
      • 10.2.3 HASH分区
      • 10.2.4 KEY分区
      • 10.2.5 COLUMNS分区
    • 10.3 子分区
    • 10.4 分区中的NULL值
    • 10.5 分区和性能
    • 10.6 在表和分区间交换数据
    • 10.7 小结
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