delete sys_user where id = 616261

时间: 2023-12-23 08:04:13 浏览: 127
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百亿级别海量数据删除方案（不停机维护）

To delete a row from the `sys_user` table where `id` is equal to 616261, you should use the `DELETE` statement in your SQL query. Here is an example of the correct syntax: ```sql DELETE FROM sys_user WHERE id = 616261; ``` Make sure to double-check the table and column names to ensure they are accurate. Also, ensure that you have the necessary permissions to perform the delete operation on the database.
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SELECT c.*, cu.person_name, comb.comb_name, comp.comp_name, org.org_name sys_org_name, org2.org_name sys_org2_name, gcount FROM cc_bank_card c LEFT JOIN cc_client_user_detail cu ON c.open_user_id = cu.user_id LEFT JOIN cc_company_branch comb ON comb.comb_id = c.comb_id LEFT JOIN cc_company comp ON comp.comp_id = c.comp_id LEFT JOIN sys_org org ON org.org_id = c.sys_org_id LEFT JOIN sys_org org2 ON org2.org_id = c.sys_org2_id INNER JOIN (SELECT id_card, count(card_id) gcount FROM cc_bank_card i WHERE i.delete_flag = 'NOT_DELETE' GROUP BY id_card HAVING count(card_id) >= 2) g ON g.id_card = c.id_card WHERE c.delete_flag = 'NOT_DELETE' ORDER BY gcount DESC, id_card, create_time DESC 这条sql你会怎么去优化

4. 优化 WHERE 子句中的条件，可以考虑使用索引来加速查询。 5. 对于 ORDER BY 子句中的排序操作，可以考虑对排序字段建立索引，从而提高查询性能。 具体的优化策略需要根据具体的数据情况和业务需求来定制，以上...

2023-06-09 09:25:01.656 http-nio-9090-exec-13 DEBUG com.xrecreation.mapper.master.XSysUserMapper.selectByPrimaryKey.debug:137 - ==> Parameters: 10098(Integer) 2023-06-09 09:25:01.658 http-nio-9090-exec-13 DEBUG com.xrecreation.mapper.master.XSysUserMapper.selectByPrimaryKey.debug:137 - <== Total: 1 2023-06-09 09:25:01.659 http-nio-9090-exec-13 DEBUG com.xrecreation.mapper.master.XSysUserCompanyMapper.selectByExample.debug:137 - ==> Preparing: SELECT id,api_company_id,sys_user_id,add_user_id,edit_user_id,is_delete,add_time,edit_time FROM x_sys_user_company WHERE ( ( sys_user_id = ? and is_delete = ? ) )

- 执行的SQL语句：SELECT id,api_company_id,sys_user_id,add_user_id,edit_user_id,is_delete,add_time,edit_time FROM x_sys_user_company WHERE ( ( sys_user_id = ? and is_delete = ? ) ) - SQL语句的参数：...

使用 SELECT order_id,user_name,user_idcard,user_phone,is_delete,in_time,out_time,update_time FROM sys_customer_order WHERE (is_delete = ? AND order_id IN (SELECT id FROM sys_order WHERE (homestay_id = ? AND TO_DAYS(in_time) = TO_DAYS('2023-06-22')))) 使用两个LambdaQueryWrapper构建两个查询条件 内部查询条件和外部查询条件改写

.inSql(SysCustomerOrder::getOrderId, "SELECT id FROM sys_order WHERE (homestay_id = " + homestayId + " AND TO_DAYS(in_time) = TO_DAYS('" + date + "'))"); LambdaQueryWrapper<SysCustomerOrder> ...

CREATE OR REPLACE PROCEDURE ANALYZE_TB AS NC_VER VARCHAR2(100); V_SQL VARCHAR2(300); V_TABLENAME VARCHAR2(50); CURSOR CUR_TABLE_TEMP IS SELECT TABLE_NAME FROM USER_TABLES WHERE TEMPORARY = 'Y'; BEGIN SELECT VERSION INTO NC_VER FROM SM_PRODUCT_VERSION WHERE ROWNUM = 1; IF (NC_VER < '5.0') THEN SYS.DBMS_STATS.GATHER_SCHEMA_STATS(OWNNAME => USER, ESTIMATE_PERCENT => 100, METHOD_OPT => 'FOR ALL INDEXED COLUMNS', CASCADE => FALSE); ELSE SYS.DBMS_STATS.GATHER_SCHEMA_STATS(OWNNAME => USER, ESTIMATE_PERCENT => 100, METHOD_OPT => 'FOR ALL INDEXED COLUMNS', CASCADE => TRUE); END IF; --delete temp table statistics OPEN CUR_TABLE_TEMP; LOOP FETCH CUR_TABLE_TEMP INTO V_TABLENAME; EXIT WHEN CUR_TABLE_TEMP%NOTFOUND; V_SQL := 'ANALYZE TABLE ' || V_TABLENAME || ' DELETE STATISTICS '; EXECUTE IMMEDIATE V_SQL; END LOOP; CLOSE CUR_TABLE_TEMP; EXCEPTION WHEN OTHERS THEN IF CUR_TABLE_TEMP%ISOPEN THEN CLOSE CUR_TABLE_TEMP; END IF; DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(SQLERRM); END ANALYZE_TB;

对于版本号小于 5.0 的情况，它会调用 SYS.DBMS_STATS.GATHER_SCHEMA_STATS 进行统计信息分析，并将 CASCADE 参数设置为 FALSE；对于版本号大于等于 5.0 的情况，它会将 CASCADE 参数设置为 TRUE。接着，它会打开一...

SELECT followup.followup_user staffId, followup.account_name staffName, count(1) followNumber FROM ( SELECT distinct cf.followup_user, CONCAT(su.account_name, case WHEN su.enable = 2 or su.status = 5 or su.status = 6 then '(已离职)' else '' end) AS account_name FROM crm_followup cf left JOIN crm_sys_user su on cf.followup_user = su.id and su.is_delete = 0 WHERE cf.account_id = 2150088 AND cf.type = 2 AND cf.is_delete = 0 ) followup GROUP BY followup.followup_user ORDER BY followNumber DESC LIMIT 20 这个sql中crm_followup表再另一个库里面，怎么优化

对于经常被查询的字段，可以添加索引来提高查询效率，如对于crm_followup表中的account_id、type、is_delete字段，可以添加索引。 3. 优化查询语句。可以使用EXPLAIN命令来查看查询计划，找出慢查询的原因，并进行...

sqoop import \ --connect jdbc:oracle:thin:@//174.12.772.111:1522/cimt \ --username a \ --password s \ --query "SELECT dept_code ,site_type ,rc_site ,hc_type ,month ,plan ,year_mon ,'00215065' as sys_create_user ,current_timestamp as sys_create_date FROM dss_fill_rma.headcount_plan where 1=1 and \$CONDITIONS" \ --target-dir "/user/hive/warehouse/ods_rma.db/headcount_plan" \ --delete-target-dir \ -m 1 \ --hive-drop-import-delims \ --null-string '\\N' \ --null-non-string '\\N' \ --fields-terminated-by '\001'

--query "SELECT dept_code, site_type, rc_site, hc_type, month, plan, year_mon, '00215065' as sys_create_user, current_timestamp as sys_create_date FROM dss_fill_rma.headcount_plan where 1=1 and \$...

SQL> DELETE FROM CUSTOMER WHERE CustomerID = 4; DELETE FROM CUSTOMER WHERE CustomerID = 4 * ERROR at line 1: ORA-02292: integrity constraint (SYSTEM.SYS_C008347) violated - child record found 怎么解决

DELETE FROM 子表名称 WHERE 相关列名 = 主表中要删除的记录的相关值; 3. 最后再执行删除主表的操作: DELETE FROM CUSTOMER WHERE CustomerID = 4; 这样就可以成功地删除主表中的记录了。

在JdbcDemo类中更改sysuser表，请依次实现下面步骤。 ①　在执行查询语句之前，增加执行更改语句insert into sysuser(uname, upassword, telephone, email, wechat) values ('wang', 'king', '13999999999', 'wang@wang.com', 'kingofking')。 ②　再次运行JdbcDemo类，观察记录运行结果”。 ③　注释①中的代码。在执行查询语句之前，增加执行更改语句update sysuser set upassword = '000000' where uname = 'wang'。 ④　再次运行JdbcDemo类，观察记录运行结果”。 ⑤　注释③中的代码。在执行查询语句之前，增加执行更改语句delete from sysuser where uname = 'wang'。 ⑥　再次运行JdbcDemo类，观察记录运行结果”。 ⑦　尝试修改上面的SQL语句，理解和掌握JDBC的使用方式。java代码

String sql3 = "delete from sysuser where uname = 'wang'"; stmt.executeUpdate(sql3); // 查询记录 ResultSet rs = stmt.executeQuery("select * from sysuser"); // 遍历ResultSet对象 while (rs.next()) ...
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SELECT TO_NUMBER(F_SYS_GETSEQID('SEQ_TERMTRADE_ID', V_PROVINCE_CODE)) INTO V_BATCH_ID FROM DUAL; EXECUTE IMMEDIATE 语句 EXECUTE IMMEDIATE 语句可以执行动态的 SQL 语句，例如： sql iv_sqlstr ...
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err = global.GVA_DB.Model(&example.ExaReport{}).Select("table_names, plate").Where("id = ?", e.ID).Scan(&e).Error if err != nil { return err } // 判断plate=用户意见板块或者质量测试板块 if e....

type ExaReport struct { global.GVA_MODEL TableNames string json:"tableNames" form:"tableNames" gorm:"comment:报表类型" // 报表类型 Plate string json:"plate" form:"plate" gorm:"comment:所属板块" // 所属板块 StartTime *time.Time json:"startTime" form:"startTime" gorm:"comment:数据最早时间" // 数据最早时间 EndTime *time.Time json:"endTime" form:"endTime" gorm:"comment:数据最晚时间" // 数据最晚时间 UpdateAt *time.Time json:"updateAt" form:"updateAt" gorm:"comment:数据更新时间" UpdateOpinion string json:"updateOpinion" form:"updateOpinion" gorm:"comment:更新详细意见" StateCode string json:"stateCode" form:"stateCode" gorm:"comment:解析状态" SysUserID uint json:"sysUserId" form:"sysUserId" gorm:"comment:管理ID" // 管理ID SysUserAuthorityID uint json:"sysUserAuthorityID" form:"sysUserAuthorityID" gorm:"comment:管理角色ID" // 管理角色ID SysUser system.SysUser json:"sysUser" form:"sysUser" gorm:"comment:管理详情" // 管理详情 } func (exa *ReportService) DeleteReport(e example.ExaReport) (err error) { // 删除对应的用户意见数据 var tableName string err = global.GVA_DB.Model(&example.ExaReport{}).Where("id = ?", e.ID).Pluck("table_names", &tableName).Error if err != nil { return err } err = global.GVA_DB.Where("data_source = ?", tableName).Delete(&example.ExaUserOpinion{}).Error if err != nil { return err } // 删除报表数据 err = global.GVA_DB.Delete(&e).Error if err != nil { return err } return nil } 先判断plate=用户意见板块或者质量测试板块 当plate=用户意见板块时，在表&example.ExaUserOpinion{}内删除data_source = tableName的数据， 当plate=质量测试板块时，在表&example.ExaUserOpinion{}内删除data_source = tableName的数据请帮我修改代码

err = global.GVA_DB.Model(&example.ExaReport{}).Where("id = ?", e.ID).Pluck("table_names", &tableName).Error if err != nil { return err } // 判断plate=用户意见板块或者质量测试板块 if e.Plate ==...

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这是一个 Java 类，命名为 FreeDAO，它位于 org.example.application.custom.dao 包下。该类使用了 Spring Data JPA 实现的 ...deleteByUser 方法接收一个 SysUser 对象参数，用于删除指定用户相关的 Free 对象。

qt sql delete

qry.exec(QString("delete from Sys_user where name = '%1' and password = '%2';").arg(res1).arg(res2)); 这段代码中，res1和res2是要匹配的条件值。同样的方式也可以用来删除其他表中的记录，只需修改表名和条件...

12. 在sqlsever中 创建数据库db13，切换至db13数据库，在其中创建sch架构 创建login13登录账号，口令为123456，默认数据库为db13。创建user13数据库用户，其默认架构为sch。 使得以上user13数据库用户在连接db13数据库后可以创建t表。 验证user13用户对其所建t表并未拥有增删查改权限，要使得以上user13用户可以对t表执行增删查改。 要使得以上user13用户可以对t表添加一新列。创建ltian登录帐号，口令为tiantian，默认数据库为db13。使得ltian帐号登录服务器并连接db13数据库后，能够查询user13用户所建t表。使用合适的字典视图，查询以上两个登录帐号及其对应的数据库用户各自拥有的权限。验证对public数据库角色授予某个权限后，所有的数据库用户都会具备此权限。

SELECT * FROM sys.database_permissions WHERE grantee_principal_name = 'public' AND OBJECT_NAME(major_id) = 't'; 以上是sql server中进行相关操作的命令行操作，您可以根据需要进行相应的修改。

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SELECT username, default_tablespace, temporary_tablespace FROM dba_users WHERE username='STU211543217'; 3. 修改stu211543217用户，将该用户解锁，并将密码改为“123456”: ALTER USER stu211543217 ...

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MATLAB实现变邻域搜索算法源码解析

资源摘要信息:"变邻域搜索算法matlab代码-SNAP:折断" 变邻域搜索算法（Variable Neighborhood Search，VNS）是一种启发式算法，主要用于解决组合优化问题。它通过系统地改变问题的邻域结构来跳出局部最优解，从而增加找到全局最优解的概率。VNS算法的基本思想是在当前解的邻域内进行局部搜索，如果在该邻域内找不到更好的解，就增加邻域的规模（即改变邻域结构），重复搜索过程，直到满足停止条件。 SNAP（Stanford Large Network Dataset Collection）是一个大型网络数据集的集合，由斯坦福大学网络分析项目提供，包含了各种类型的网络数据，例如社交网络、引文网络、生物网络等。 SNAP数据集广泛应用于网络分析、图挖掘、复杂网络研究等领域。 在本次提供的资源中，标题表明了存在一段用Matlab编写的变邻域搜索算法代码，并且与SNAP数据集有关联。尽管没有明确的描述具体的算法实现细节，我们可以合理推测代码应该是针对某种优化问题设计的，且利用SNAP中的数据进行测试或验证。描述中简短提及“SNAP:折断”，这可能意味着在SNAP数据集中选取特定的网络结构或问题实例，或是指算法中涉及到对网络结构进行“折断”操作来探索不同的邻域结构。 根据提供的文件标签“系统开源”，我们可以推断这段Matlab代码应该是公开可访问的。这意味着研究者和实践者可以从代码中学习算法实现，并且可以自由地使用、修改和分发这段代码，用于教育、研究或商业用途。开源代码的优势在于促进知识共享，加速技术进步，并为其他研究人员提供一个可验证、可扩展的算法实现基础。 文件名称列表中的“SNAP-master”可能指的是一系列与SNAP数据集相关的Matlab脚本、函数和数据文件。"master"一词通常在版本控制系统中用来表示主分支或主版本，暗示这些文件包含了最新或最完整的代码。这些文件可能包含了实现变邻域搜索算法的各种函数，以及与SNAP数据集交互的接口代码。 综合上述信息，以下是变邻域搜索算法及其在Matlab中的应用知识点： 1. 变邻域搜索算法基础：介绍VNS算法的概念、发展历史、算法流程以及在组合优化问题中的应用。 2. VNS算法的工作原理：详细说明在局部搜索和邻域结构变化中的步骤，包括邻域结构如何系统改变、何时改变以及如何评估解决方案的优劣。 3. Matlab实现要点：解释如何用Matlab语言编写VNS算法，包括数据结构的选择、算法流程的控制、局部搜索策略的实现等。 4. SNAP数据集介绍：描述SNAP数据集的背景、数据结构、数据类型以及如何通过Matlab访问和处理这些数据。 5. 算法与数据集的结合：讨论如何将VNS算法应用到SNAP数据集上的具体问题，例如网络结构优化、社区检测等，并说明如何在Matlab中进行实验设计和结果分析。 6. 开源代码的优势：探讨开源代码对算法研究和实践的积极影响，以及如何在学术界和工业界中贡献和利用开源资源。 7. 折断操作在VNS中的作用：分析在变邻域搜索过程中“折断”操作的意义，以及如何通过“折断”来探索不同的邻域结构，提高算法效率和解的质量。 以上知识点不仅覆盖了算法和数据集的理论和实践方面，还包括了开源文化和科研协作的重要概念。掌握了这些知识，研究者和开发者能够更好地利用变邻域搜索算法和SNAP数据集进行高性能计算和复杂网络分析。