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数据库-数据查询

news 2025/6/6 16:55:42

引言

汉谟拉比法典是人类历史上最早的成文法之一，刻在约2.25米高的黑色玄武岩石柱上。这种将法律条款刻在石柱上的方式代表了人类早期记录重要信息的尝试，但其缺点是沉重、不易复制和传播。
在中国，**竹签(简牍)**被广泛用作数据存储介质。人们将文字刻写在竹片或木片上，然后用绳子串联成"册"。著名的《论语》《史记》等著作最初都是以这种方式保存的。这种存储方式虽然比石头轻便，但仍然存在检索困难、存储空间大、易损坏等问题。例如，查阅某个具体章节时，需要一卷卷展开寻找，非常耗时费力。

索引技术的出现

面对这些记录媒介的检索难题，索引技术应运而生。在中国，大约东汉时期(公元25-220年)就出现了类似索引的工具书，如《说文解字》的部首检字法。在西方，中世纪修道院的图书馆也开始使用字母顺序索引来整理手抄本。有了索引以后，查找特定信息确实方便不少，但整体效率仍然不高，因为仍需要人工翻阅厚重的书籍或卷轴。

纸张的革命性影响

纸张的发明(中国东汉时期，约公元105年蔡伦改进造纸术)彻底改变了信息存储方式。与竹简相比，纸张更轻便、更易书写、储存空间更小。一个典型的例子是：原本需要一车竹简才能记录的书籍，用纸张可能只需要几册就能装下。这极大地提高了信息传播的效率，并为后来的印刷术奠定了基础。

四大发明的信息革命

指南针(约公元前206年-公元220年的中国汉朝)不仅仅用于导航，其背后涉及的磁场原理后来成为现代信息存储技术的基础之一。例如，现代的硬盘驱动器就是利用磁化原理来存储数据的。

印刷术(中国隋唐时期，约公元600年)确实堪称"神一样的存在"。早期的雕版印刷技术：工匠们将整页内容反向雕刻在木板上，涂墨后覆纸印刷。后来毕昇发明的活字印刷(约1040年)更为先进，具体方法是：

用胶泥制成一个个小方块
2.在每个小方块上刻制单个汉字
将需要的字按顺序排列在铁板上
涂墨后覆纸印刷
这种方法实现了"字可重用，版可重组"，大大提高了印刷效率和灵活性。相比之下，之前的抄写方式可能需要数月才能完成一本书，而印刷术可以在几天内印制多本。

这些技术的发展为人类知识的大规模保存和传播奠定了基础，推动了文明的进步。从石刻到竹简，从手抄到印刷，每一次信息技术的革新都极大地提高了人类获取和处理信息的能力。从古到今查询意义从汉谟拉比法典开始,以及中国的竹签表示数据存储查阅就非常太头疼所以索引技术就来了
有了索引以后也是方便不少 ,但还是不方便所以人们创造了纸 ,之后的四大发明可太有用了,指南针这个就超乎想象般的磁场啊什么的都有关联性印刷术这个开启了’神一样的存在’ 含金量满满过去只能一个个写出来,印刷术确是用大的泥巴做成一个个小方格在小方格往里刻字然后用纸沾墨水

现代打印机的革命性意义

现代打印机作为信息输出和复制技术的重要载体，其意义体现在多个层面：

1. 信息传播效率的飞跃

现代打印机实现了：

每分钟数十页的打印速度（如激光打印机可达20-30页/分钟）
支持批量自动装订功能
双面自动打印节省纸张
典型应用场景：企业会议前快速打印50份20页的会议资料仅需约40分钟，而传统抄写可能需要数周时间。

2. 技术原理的演进

采用的主要技术包括：

喷墨技术：通过微细喷嘴将墨水精准喷射到纸上
- 分辨率可达4800×1200dpi
- 支持多种颜色精确混合
激光成像技术：
- 使用静电吸附碳粉
- 通过加热定影（约200℃）
- 打印精度高达2400dpi

3. 智能化发展

现代打印机已具备：

无线网络连接功能（支持Wi-Fi Direct）
云打印服务（如Google Cloud Print）
手机APP远程控制
自动双面打印模块
智能纸张识别系统

4. 行业应用深化

在特定领域发挥关键作用：

医疗行业：打印高精度医学影像（如CT扫描图像）
建筑行业：输出A0幅面的工程蓝图
教育领域：快速制作教学资料和考试试卷
零售业：即时打印商品标签和价签

5. 与传统技术的对比优势

相较于古代印刷术：

活字印刷每个字符需要单独雕刻排列
现代打印机字符库包含数万个字符
支持即时编辑修改内容
实现全自动化操作

现代打印机的发展历程：
1971年 - 首台商业化激光打印机诞生（施乐公司）
1984年 - 第一款桌面激光打印机问世
1990年代 - 喷墨打印机普及家庭市场
2010年后 - 智能网络打印机成为主流

数据查询的本质位置

数据查询的核心在于：索引机制与存储介质的分离演进

古代：查询与存储一体
- 汉谟拉比法典：查询=翻阅石柱（物理位置即数据位置）
- 竹简时代：查询=展开卷册+目视检索（数据存储与索引均在同一物理载体）
纸张时代：查询与存储初步分离
- 索引工具书（如《说文解字》）成为独立“查询工具”
- 关键突破：数据（书籍）与索引（检字表）首次实现物理分离

数字时代：查询的虚拟化革命

层级	实现方式	示例
物理层	硬盘磁颗粒/SSD芯片	硬盘中的二进制数据
逻辑层	数据库索引(B树/B+树)	SQL索引、文件目录
交互层	搜索引擎/API接口	Google搜索、数据库查询语句

现代数据查询的实际位置

云端分布式存储（核心场景）
- 数据物理存在于全球数据中心服务器（如AWS S3存储桶）
- 查询通过虚拟索引实现：如Elasticsearch的倒排索引技术
终端设备缓存层
- 手机/电脑本地数据库（如SQLite）
- 浏览器缓存索引（Web Storage API）
混合定位系统

为何感觉“找不到数据位置”

抽象化屏蔽物理层
- 现代技术通过API/SDK提供“逻辑数据视图”（如Google搜索框）
- 用户只需关注查询意图，无需知晓数据在哪个国家哪台服务器
动态分布式存储
- 单份数据可能被拆解存储在不同物理位置（如RAID技术/区块链）
- 查询时通过一致性哈希算法动态定位

技术演进的关键转折

从物理关联到逻辑关联
- 竹简的“韦编三绝”（物理串联）→ 数据库的“外键关联”（逻辑链接）
查询效率的指数级提升

时代单次查询耗时存储密度比
竹简检索 15-30分钟 1:1（原文）
纸质索引 2-5分钟 1:100
数据库查询 0.0001-0.5秒 1:10⁹

时代	单次查询耗时	存储密度比
竹简检索	15-30分钟	1:1（原文）
纸质索引	2-5分钟	1:100
数据库查询	0.0001-0.5秒	1:10⁹

结论：数据查询的现代定位

数据查询本质上发生在三个层面：

物理层：全球数据中心（由SSD/硬盘存储磁信号）
逻辑层：索引引擎（如B+树/LSM树构建的数据结构）
交互层：用户界面（搜索框/SQL命令/API调用）

示例流程：
当你在手机搜索“汉谟拉比法典”时：

关键词通过HTTPS加密传输至云服务器
分布式索引引擎定位相关数据块（可能在冰岛/新加坡数据中心）
结果经内容分发网络(CDN)缓存后返回
整个过程平均耗时<0.3秒，跨越上万公里却无物理接触

数据查询 select

create database DataQueryStudy;
use DataQueryStudy;
# 简单查询 select 语句  * 全部字段查询create table Student( id int ,name varchar(64),age int
);insert into student values(101,'张三',6);
insert into student values(102,'李四',6);select *from student;#简单查询 select 语句   部份字段查询select id from student;select  id ,age, name from  student;

数据查询-distinct

#简单查询 select 语句  带去重 distinct use DataQueryStudy;drop table  student;##班级
create table class( 
id int comment'班级标识',
name varchar(64) ,
Teacher varchar(64)
)insert into class values(101,'一班','晨一');
insert into class values(102,'二班','辽二');insert into class values(103,'三班','张三');
insert into class values(104,'四班','晨一');select  name,id,Teacher from  class;
select distinct   name,id,Teacher from  class;update class set name ='一班' where Teacher like'晨%';select distinct   name,Teacher,id from  class;
select distinct   name,Teacher from  class;