Delete子句

Delete 子句的删除操作比较直接，删的是表里的数据；Drop 子句就狠一点，连表结构都一块干掉。用在 VC++里，配合 ODBC 写数据库逻辑还挺顺手的。你只要写清楚条件，Delete from 表名 where 条件，就能精准删数据。如果是干脆不想要这张表了，用drop table 表名就行，清理得干干净净，适合调试阶段频繁改结构的场景。 ODBC 本身不难，关键是得熟。像你用CRecordset配合 SQL 语句，响应也快，代码也清楚。实在搞不清 SQL 语法，推荐你先看看 SQL 数据库：使用 WHERE 子句筛选数据，讲得蛮明白。 顺便一提，VC++和 MFC 的数据库操作配合得也

DELETE语句用于从表中删除记录。其语法为：DELETE FROM table_name [WHERE condition];其中，table_name是要删除记录的表名，condition是指定要删除记录的条件。若省略condition，则删除表中所有记录。

这款插件使得在kettle中按条件删除MongoDB集合数据变得更加简便。只需将插件文件放入kettle客户端的plugins目录，然后重启客户端即可生效。

避免使用HAVING子句，因为HAVING只在检索所有记录后对结果集进行过滤，这包括排序和总计等操作。通过使用WHERE子句限制记录数目，可以减少这些开销。例如，不高效的写法是：SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION GROUP BY REGION HAVING REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’；而更高效的写法是：SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION WHERE REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’ GROUP B

在SQL查询优化中，推荐使用WHERE子句来限制记录数，而不是使用HAVING子句。HAVING子句会在检索所有记录后进行过滤，需要排序和总计等操作。通过使用WHERE子句，可以有效减少这些开销。例如，不推荐的写法是在LOCATION表中按REGION分组后再使用HAVING子句过滤不需要的REGION，而更高效的做法是在WHERE子句中直接排除不需要的REGION，然后再进行GROUP BY操作。

避免使用HAVING子句，因为它只在检索所有记录之后才进行结果集过滤，需要排序和总计等操作。通过WHERE子句限制记录数目可以减少这些开销。例如：非效率的写法如下：SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION GROUP BY REGION HAVING REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’；而效率更高的写法是：SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION WHERE REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’ GROUP BY REGI

SQL 数据操作语言 SQL 数据操作语言主要用于对数据库表进行数据操作，常用的语句包括： SELECT： 从数据库表中检索数据。 INSERT： 向数据库表中插入新数据。 DELETE： 从数据库表中删除数据。 UPDATE： 更新数据库表中的数据。 学习和掌握这些语句是进行数据库操作的基础。

CREATE TRIGGER DELETESTUDENT ON Student FOR DELETE AS SELECT * FROM DELETED SELECT * FROM STUDENT WHERE SNO='200513' GO DELETE FROM STUDENT WHERE SNO='200513'

替换 HAVING 子句，通过 WHERE 子句限制返回记录数目以优化查询性能。HAVING 子句仅在检索所有记录后才过滤结果集，导致排序和汇总等额外开销。通过在 WHERE 子句中应用筛选条件，可以减少不必要的开销。

在 Oracle SQL 中，HAVING 子句用于对分组后的结果进行过滤，它会在检索出所有记录并完成分组操作后才进行过滤，这可能导致额外的排序和聚合操作开销。 为了提高查询性能，建议尽可能使用 WHERE 子句替代 HAVING 子句。WHERE 子句在查询的早期阶段就对数据进行过滤，可以有效减少参与分组和排序操作的数据量，从而提高查询效率。 如果过滤条件依赖于聚合函数的结果，则必须使用 HAVING 子句。但在其他情况下，应该优先考虑使用 WHERE 子句来限制结果集。